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000146115 005__ 20241122150935.0
000146115 037__ $$aTAZ-TFG-2024-4481
000146115 041__ $$aspa
000146115 1001_ $$aRevilla Mata, Eduardo
000146115 24200 $$aIoT System Analysis and Design for Data Extraction, Processing, Visualization and Prediction in Industrial Environments
000146115 24500 $$aAnálisis y diseño de un Sistema IoT para la extracción, procesamiento, visualización y predicción de datos en entornos industriales
000146115 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000146115 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000146115 520__ $$aEste proyecto presenta el diseño e implementación de una plataforma IoT industrial (IIoT) que aborda la necesidad de las empresas de unificar la recolección y análisis de datos en entornos de producción. La plataforma se enfoca en la extracción, procesamiento, visualización y predicción de datos industriales, utilizando tecnologías modernas y protocolos de comunicación estándar como MQTT y OPC UA.<br />El sistema desarrollado ofrece una solución integral que permite la conexión con dispositivos y PLCs, la captura de datos en tiempo real, su almacenamiento en una base de datos SQL, y la visualización a través de un dashboard interactivo. Además, incorpora capacidades de análisis predictivo utilizando modelos de machine learning, específicamente Random Forest, para anticipar tendencias y posibles fallos en los equipos.<br />La arquitectura de la plataforma se ha diseñado de manera modular y escalable, permitiendo la fácil incorporación de nuevos protocolos de comunicación y funcionalidades. Se ha puesto especial énfasis en la seguridad, implementando un sistema de autenticación de usuarios y asegurando que la plataforma pueda desplegarse en entornos locales seguros dentro de la red de la empresa.<br />El proyecto también aborda aspectos como la usabilidad, ofreciendo una interfaz intuitiva para la gestión de fábricas, dispositivos y visualización de datos. Se han realizado simulaciones de dispositivos industriales utilizando una Raspberry Pi para probar la funcionalidad del sistema en un entorno controlado.<br />Este trabajo fin de grado demuestra la aplicación práctica de conceptos de IoT, análisis de datos y desarrollo web en el contexto de la Industria 4.0, proporcionando una base sólida para futuras expansiones y mejoras en el campo de la digitalización industrial.<br /><br />
000146115 521__ $$aGraduado en Ingeniería Mecatrónica
000146115 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000146115 691__ $$a9 12
000146115 692__ $$aObjetivo 9 - Industria, Innovación e Infraestructura Meta 9.4: Para 2030, modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles, utilizando los recursos con mayor eficiencia y promoviendo la adopción de tecnologías y procesos industriales limpios y ambientalmente racionales, con todos los países actuando en función de sus respectivas capacidades. Meta 9.5: Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales en todos los países, en particular los países en desarrollo, entre otros, fomentando la innovación y aumentando sustancialmente el número de personas que trabajan en investigación y desarrollo por millón de habitantes, así como los gastos en investigación y desarrollo del sector público y privado. Objetivo 12 - Producción y Consumo Responsables Meta 12.2: Para 2030, lograr la gestión sostenible y el uso eficiente de los recursos naturales. Meta 12.5: Para 2030, reducir sustancialmente la generación de desechos mediante actividades de prevención, reducción, reciclado y reutilización. Meta 12.6: Alentar a las empresas, especialmente las grandes y transnacionales, a que adopten prácticas sostenibles e incorporen información sobre sostenibilidad en su ciclo de presentación de informes.
000146115 700__ $$aCortés Arcos, Tomás$$edir.
000146115 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática
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000146115 951__ $$adeposita:2024-11-22
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