Publicación:
Análisis de Datos de Defectos de Producción en Línea de Ensamble, con el uso de Herramientas de Sistemas Inteligentes

dc.contributor.authorJosé Mejía Uribe, Simón Pedro
dc.contributor.authorMendivil Sejin, Alejandro
dc.date.accessioned2024-05-17T15:08:27Z
dc.date.available2024-05-17T15:08:27Z
dc.date.issued2019
dc.description108 páginasspa
dc.description.abstractResulta provechoso y perentorio para la compañía impulsora de la propuesta implementar tecnologías computacionales que le permitan, ágil y eficientemente, tratar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas etapas y procesos de su línea de producción; con objeto de identificar variables relevantes para la predicción o afectación de la cantidad de defectos a encontrar en los productos finales de un área como la mencionada, o que faciliten el estudio del desempeño y las condiciones operativas de la planta. Considerando lo anterior, este trabajo propone implementar técnicas y métodos enmarcados dentro del Aprendizaje Automático (enfocados al aprendizaje automático supervisado, o a la selección de características y reducción de la dimensionalidad de los espacios de datos que requieren procesar), para atender las necesidades de la ensambladora, siguiendo el esquema clásico de análisis de datos: comprendiendo etapas de procesamiento y limpieza de los datos a estudiar, previa a una etapa de análisis exploratorio y finalmente el desarrollo de modelos, simulaciones y conclusiones; y presenta los resultados del estudio llevado a cabo, a partir de los datos dispuestos por la fábrica consultada.spa
dc.description.abstractIt is profitable and urgent for the company that promotes this proposal to implement computational technologies that would allow, quickly and efficiently, to deal with and analyze large volumes of data from various stages and processes from its production line; in order to identify relevant variables for predicting or affecting the number of defects to be found in the final products of an area, such as the one mentioned, or to facilitate the study of the performance and operating conditions of the plant. Considering the above, this thesis proposes to implement techniques and methods framed within Machine Learning (focused on supervised automatic learning, or feature selection and reduction of dimensionality of the data spaces aimed for processing), to meet the needs of the factory, following the classic scheme of data analysis: comprising stages of processing and cleaning the data to be studied, prior to a stage of exploratory analysis and finally the development of models, simulations and conclusions; and presents the results of the study carried out, based on the data provided by the factory consulted.eng
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Mecatrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/6579
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EIA
dc.publisher.facultyEscuela de Ingeniería y Ciencias Básicas
dc.publisher.placeEnvigado, Antioquia
dc.publisher.programIngeniería Mecatrónica
dc.rightsDerechos Reservados - Univesidad EIA - 2019
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.proposalAprendizaje automáticospa
dc.subject.proposalanálisis de datosspa
dc.subject.proposalselección de variablesspa
dc.subject.proposalmodelo de regresiónspa
dc.subject.proposalpredicción de fallasspa
dc.subject.proposalMachine learningeng
dc.subject.proposaldata analysiseng
dc.subject.proposalfeature selectioneng
dc.subject.proposalregression modeleng
dc.subject.proposalfault predictioneng
dc.titleAnálisis de Datos de Defectos de Producción en Línea de Ensamble, con el uso de Herramientas de Sistemas Inteligentesspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.typePublication
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