@conference{10902/31305,
year = {2023},
url = {https://hdl.handle.net/10902/31305},
abstract = {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.},
organization = {Financiado por MCIN/ AEI/10.13039/501100011033/ FEDER bajo la subvención PID2021-124502OB-C42 (PRESECREL) y por la Ayuda Concepción Arenal (BOC 18-10-2021)},
publisher = {Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), Ciudad Real, del 12 al 14 de septiembre de 2023, Biblioteca Digital de SISTEDES, 2023},
title = {Laredo: democratización de análisis de flujos de datos para el mantenimiento predictivo},
author = {Dintén Herrero, Ricardo and Zorrilla Pantaleón, Marta E.},
}