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Laredo: democratización de análisis de flujos de datos para el mantenimiento predictivo

  • Ricardo Dintén [1] ; Marta Elena Zorrilla [1] Árbol académico
    1. [1] Universidad de Cantabria

      Universidad de Cantabria

      Santander, España

  • Localización: Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023) / coord. por Amador Durán Toro Árbol académico, 2023
  • Idioma: español
  • Enlaces
  • Resumen
    • La llegada del IoT y la IA a las fábricas permitirá optimizar sus procesos productivos. Pero la complejidad del proceso de minería de datos, la escasez de profesionales cualificados y la falta de herramientas dirigidas a no expertos, frena su despliegue en el sector industrial. Por ello, en este trabajo se analiza la literatura científica relacionada con herramientas para el análisis de flujos de datos y se plantea una propuesta de servicio, dirigido a usuarios no expertos (no científicos de datos), que permita acercar la construcción de workflows científicos escalables y distribuidos enfocados al mantenimiento predictivo y prescriptivo para su despliegue sobre la arquitectura industrial RAI4.0.


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