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dc.creatorSittón Candanedo, Inés
dc.creatorRodríguez González, Sara
dc.creatorMuñoz, Lilia
dc.date2019-07-30
dc.date.accessioned2019-09-25T15:53:35Z
dc.date.accessioned2019-09-25T16:31:58Z
dc.date.available2019-09-25T15:53:35Z
dc.date.available2019-09-25T16:31:58Z
dc.identifierhttps://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/2232
dc.identifier10.33412/idt.v15.2.2232
dc.identifier.urihttps://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/7058
dc.descriptionEl Internet de las Cosas ha venido incorporándose a nuestras vidas de forma progresiva, trayendo consigo grandes beneficios para la humanidad como lo es disponer de infraestructuras y servicios más interconectados y eficientes, generación de empleo, reducción de costos operativos e incremento de ganancias. En este sentido, el desarrollo e instalación de sensores avanzados para recolección de datos, las soluciones informáticas de conexión remota y otras tecnologías disruptivas están marcando un proceso de transformación en la industria; dando inicio a lo que diversos sectores han denominado cuarta revolución industrial o Industria 4.0. En este artículo se presenta un modelo predictivo para la extracción de patrones utilizando técnicas de fusión de datos que permitan el diseño de un modelo de mantenimiento predictivo, a través de un enfoque de entrenamiento supervisado, realizar la clasificación de datos y probabilísticamente valores predictivos.es-ES
dc.description.abstractThe Internet of Things has been incorporated into our lives progressively, bringing with it great benefits for humanity such as having more interconnected and efficient infrastructures and services, generating employment, reducing operating costs and increasing profits. In this sense, the development and installation of advanced sensors for data collection, remote connection computing solutions and other disruptive technologies are marking a process of transformation in the industry; giving rise to what several sectors have called the fourth industrial revolution or Industry 4.0. This article presents a predictive model for the extraction of patterns using data fusion techniques that allow the design of a predictive maintenance model, which allows using a supervised training approach, perform data classification and probabilistically predictive values.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Tecnológica de Panamáes-ES
dc.relationhttps://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/2232/3135
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.source2219-6714
dc.source1680-8894
dc.sourceI+D Tecnológico; Vol. 15 Núm. 2 (2019): Revista de I+D Tecnológico; 5-12es-ES
dc.subjectnes-ES
dc.titleExtracción de patrones para la Industria 4.0 a través de un modelo predictivoes-ES
dc.title.alternativeExtraction of patterns for Industry 4.0 through a predictive model
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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  • Vol. 15 Núm. 2 (2019): Revista de I+D Tecnológico [10]
    La Universidad Tecnológica de Panamá se complace en presentar a la comunidad científica en general la primera edición del año 2019 de la Revista I+D Tecnológico, correspondiente al volumen 15, número 2

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