dc.contributor.advisor | Gómez Pérez, Domingo | |
dc.contributor.author | Jin, XinZhe | |
dc.contributor.other | Universidad de Cantabria | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-09-16T12:41:42Z | |
dc.date.issued | 2019-06-19 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10902/16871 | |
dc.description.abstract | En los últimos años, debido a los grandes avances que se han producido en el campo de la inteligencia artificial (IA), cada vez más empresas deciden invertir en soluciones que involucran la IA por las ventajas que ofrece. Uno de los sectores más beneficiados ha sido el industrial, permitiendo la automatización de los procesos de producción, eliminando cualquier intervención humana en el proceso. A esta transición también se la conoce como la cuarta revolución industrial o industria 4.0, cuya finalidad es la digitalización de la industria. A lo largo de este trabajo, se van a exponer las investigaciones realizadas además de la solución integral implementada para controlar los tiempos de producción en una fábrica, utilizando un modelo de aprendizaje automático e integrándolo en la nube a través de Google Cloud, con el objetivo final de mostrar los tiempos de producción de las piezas en un reporte. El contenido de este trabajo se enfoca tanto en las tecnologías utilizadas para el desarrollo como en el ciclo de vida del proyecto, que engloba, a su vez, el desarrollo del modelo de aprendizaje automático, el diseño de la arquitectura para manejar el flujo de datos y finalmente su despliegue. | es_ES |
dc.description.abstract | In recent years, due to the big advances achieved in the field of Aritificial Intelligence (AI), many companies has decided to invest in solutions that involve AI because of the advantages it offers.
The industrial sector is one of the most benefited, allowing the automatization of the production processes, erasing any human intervention in the process. This transition is also known as the fourth industrial revolution or Industry 4.0, whose purpose is the digitalization of the industry.
This project exposes the investigations and the implementation of an integral solution to control the production times in a factory, using a Machine Learning model and integrating it into the cloud with Google Cloud that will generate a report with the production times of the components.
The content of the project focuses on the technologies and the life circle, which include the development of the machine learning model, the design of the architecture for the data flow control and its deployment. | es_ES |
dc.format.extent | 54 | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | © XinZhe, Jin | es_ES |
dc.subject.other | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject.other | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject.other | Industria/4.0 | es_ES |
dc.subject.other | Google/Cloud | es_ES |
dc.subject.other | Automatización | es_ES |
dc.subject.other | Artificial intelligence | es_ES |
dc.subject.other | Machine learning | es_ES |
dc.subject.other | Industry/4.0 | es_ES |
dc.subject.other | Automatization | es_ES |
dc.title | Integración de un modelo de aprendizaje automático en la plataforma Google Cloud para el análisis de la eficiencia de un proceso de producción | es_ES |
dc.title.alternative | Integrating a machine learning model into Google Cloud Platform to analyze the efficiency of a production process | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | restrictedAccess | es_ES |
dc.description.degree | Grado en Ingeniería Informática | es_ES |