000133201 001__ 133201 000133201 005__ 20240405101842.0 000133201 037__ $$aTESIS-2024-090 000133201 041__ $$aspa 000133201 1001_ $$aHerrero Lastra, Ángel Carlos 000133201 24500 $$aUso de Dispositivos de Bajo Coste en Entornos Industriales 000133201 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad$$c2023 000133201 300__ $$a163 000133201 4900_ $$aTesis de la Universidad de Zaragoza$$v2024-84$$x2254-7606 000133201 500__ $$aPresentado: 23 11 2023 000133201 502__ $$aTesis-Univ. Zaragoza, , 2023$$bZaragoza, Universidad de Zaragoza$$c2023 000133201 506__ $$aby-nc$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es 000133201 520__ $$aLa transición hacia la Industria 4.0 requiere una gran inversión en dispositivos y mecanismos que permitan la interconectividad entre las personas, máquinas y procesos. En esta Tesis se presentan varias aportaciones relacionadas directamente con la Industria 4.0 y el Internet de las Cosas (IoT). En primer lugar, se presenta un sistema de bajo coste, basado en Raspberry Pi, para la estimación en tiempo real del Overall Equipment Effectiveness (OEE), un índice que permite a los responsables de las empresas detectar qué aspectos deben tener en cuenta para mejorar la eficacia del proceso productivo.<br />La configuración del sistema permite la medición de las variables de eficiencia productiva de las máquinas termoselladoras en la industria, con un coste sensiblemente menor que otras soluciones propietarias. El sistema recoge y procesa algunas de las variables generadas; en concreto, las operaciones de sellado realizadas y la disponibilidad de las selladoras.<br />Por otra parte, dado que los dispositivos de bajo coste presentan una mayor predisposición a verse afectados por las interferencias electromagnéticas (EMIs), se proponen dos mecanismos de filtrado de EMIs, que permitan contemplar únicamente las señales válidas y así poder estimar el OEE de forma precisa. El primer mecanismo es el Data Base Filter (DBF), que se ha diseñado para recoger correctamente las señales de sellado. Este mecanismo opera sobre la base de datos, filtrando las señales erróneas que hayan sido insertadas. El segundo mecanismo, el Smart Coded Filter (SCF), se emplea para el filtrado de señales erróneas en las mediciones de disponibilidad de las máquinas.<br />Hemos validado el sistema propuesto y los mecanismos de filtrado diseñados, en un entorno real, es decir, en una línea de producción de una fábrica de elaborados lácteos, y los resultados obtenidos demuestran el correcto funcionamiento de nuestro sistema. En concreto, tras la eliminación de señales erróneas producidas por las interferencias electromagnéticas, mediante los mecanismos DBF y SCF, se presenta un error máximo del 0.93%, un error promedio del 0.28% y una raíz del error cuadrático medio (RMSE) de 4.26 en las señales de sellado, así como un error del 0% en las señales de disponibilidad, lo que sin duda, permite realizar una estimación precisa del OEE.<br />Por último, se presenta el algoritmo Mode Binary Search (MoBiSea), diseñado para automatizar algunas operaciones necesarias para el correcto funcionamiento del mecanismo de filtrado DBF. Más concretamente, MobiSea agrupa las señales de sellado y determina, sin la necesidad de intervención por parte de los operarios, los instantes de inicio y fin de la producción de cada tipo de producto, así como el número de productos elaborados durante el proceso de fabricación. <br />Hemos comparado el funcionamiento de MoBiSea con tres mecanismos de agrupamiento, como el k-means, el x-means y el k-rms, obteniendo unos resultados significativamente mejores. En todos los casos analizados, el máximo error cometido por MoBiSea es de un 2.69%, lo que mejora los resultados obtenidos por el resto de mecanismos. <br />En definitiva, el sistema de bajo coste presentado en esta Tesis resulta efectivo, permite una estimación precisa del OEE, y por tanto, que los responsables puedan tomar decisiones adecuadas para la mejora en la producción. Además, permite reducir considerablemente los costes de implantación, comparado con los sistemas propietarios que presentan similares funcionalidades.<br /> 000133201 520__ $$a<br /> 000133201 521__ $$97100$$aPrograma de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática 000133201 540__ $$9info:eu-repo/semantics/openAccess 000133201 6531_ $$alenguajes algorítmicos 000133201 6531_ $$aingeniería de procesos 000133201 6531_ $$asistemas automatizados de producción 000133201 6531_ $$asistemas de control de producción 000133201 691__ $$a0 000133201 692__ $$a 000133201 700__ $$aMartínez Domínguez, Francisco José $$edir. 000133201 700__ $$aSangüesa Escorihuela, Julio Alberto $$edir. 000133201 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b 000133201 830__ $$9512 000133201 8560_ $$fcdeurop@unizar.es 000133201 8564_ $$uhttps://zaguan.unizar.es/record/133201/files/TESIS-2024-090.pdf$$zTexto completo (spa) 000133201 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:133201$$pdriver 000133201 909co $$ptesis 000133201 9102_ $$aIngeniería y Arquitectura$$b 000133201 980__ $$aTESIS