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dc.contributor.advisorBoto Sánchez, Fernando
dc.contributor.advisorIrigoyen Garbizu, Itziar
dc.contributor.authorJiménez Cortadi, Alberto
dc.date.accessioned2021-03-11T15:41:49Z
dc.date.available2021-03-11T15:41:49Z
dc.date.issued2020-10-22
dc.date.submitted2020-10-22
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/50589
dc.description149 p.es_ES
dc.description.abstractLa presente memoria de tesis presenta una revisión sobre la actividad de investigación aplicada que se ha realizado mediante varios proyectos relacionados con el mantenimiento predictivo asociado a procesos industriales. Uno de los resultados principales es la realización de una herramienta web que permite al operador consultar el tiempo estimado hasta el fallo en un proceso de mecanizado y junto a ello un histórico de datos del sistema. Se han obtenido otros resultados que generan una evolución en el mantenimiento de los sistemas estudiados, lo que reduce el coste y aumenta la productividad de estos. Para ello se han aplicado metodologías híbridas donde el objetivo principal radicaba en la creación de una metodología de mantenimiento predictivo para cada uno de los procesos y en algún caso la posibilidad de generalización de esta a procesos similares.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjectmachine learninges_ES
dc.titleAplicacion de modelos matematicos para el mantenimiento predictivoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holder(cc) 2020 Alberto Jiménez Cortadi (cc by 4.0)*
dc.identifier.studentID526379es_ES
dc.identifier.projectID18491es_ES
dc.departamentoesCiencia de la computación e inteligencia artificiales_ES
dc.departamentoeuKonputazio zientziak eta adimen artifizialaes_ES


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(cc) 2020 Alberto Jiménez Cortadi (cc by 4.0)
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