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Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial y agrícola, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorLópez Domínguez, Anyi Zuleima
dc.date.accessioned2024-08-01T16:18:45Z
dc.date.available2024-08-01T16:18:45Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEste proyecto se centra en el desarrollo de un algoritmo computacional avanzado para mejorar el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial y agrícola utilizando técnicas de machine learning. El objetivo principal es identificar condiciones de fallo potenciales en equipos antes de que ocurran, optimizando así los procesos de mantenimiento y reduciendo costos operativos. El algoritmo propuesto integra estrategias de machine learning, incluyendo modelos de regresión logística y redes neuronales, para analizar datos operativos en tiempo real. Se han utilizado conjuntos de datos detallados que incluyen variables como temperatura, velocidad de rotación, torque y desgaste de herramientas, entre otros, para entrenar y validar los modelos.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Industrialspa
dc.format.extent46 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3732
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería Industrialspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectMantenimiento predictivospa
dc.subjectRegresión logísticaspa
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.subjectPreprocesamiento de datosspa
dc.subjectClasificación de fallasspa
dc.subjectDatasetspa
dc.subjectFeature engineeringspa
dc.subjectEntrenamiento del modelospa
dc.subjectEvaluación del modelospa
dc.subjectValidación cruzadaspa
dc.subjectPrediccionesspa
dc.subjectEstrategias de mantenimientospa
dc.subjectOptimización de recursosspa
dc.subjectTiempo de inactividadspa
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.subjectAlgoritmo de clasificaciónspa
dc.subjectDatos sintéticosspa
dc.subjectPipeline de machine learningspa
dc.subjectNormalizaciónspa
dc.subjectEscalamientospa
dc.subjectOne-Hot Encodingspa
dc.subjectAnálisis exploratorio de datosspa
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.subject.lembAlgoritmos (Computadores)
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.titleAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial y agrícola, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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