MPdM: Modelo para mejorar el mantenimiento predictivo en la industria 4.0
En la actualidad, la Industria 4.0 busca la integración de tecnologías digitales y físicas para lograr procesos productivos más inteligentes y eficientes. En este entorno, la monitorización continua y el análisis de datos industriales permiten anticipar fallos a través del mantenimiento predictivo,...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Oviedo (UNIOVI) |
| Repositorio: | RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:digibuo.uniovi.es:10651/81445 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10651/81445 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Industria 4.0 Big Data Inteligencia Artificial |
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MPdM: Modelo para mejorar el mantenimiento predictivo en la industria 4.0Alonso González, Miguel Ángel|||0000-0002-7482-9167Industria 4.0Big DataInteligencia ArtificialEn la actualidad, la Industria 4.0 busca la integración de tecnologías digitales y físicas para lograr procesos productivos más inteligentes y eficientes. En este entorno, la monitorización continua y el análisis de datos industriales permiten anticipar fallos a través del mantenimiento predictivo, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando el uso de recursos. Para cumplir con ese objetivo, destaca la adopción de soluciones basadas en Internet de las Cosas o IoT, donde distintos sensores se conectan en red y transmiten información de forma constante a plataformas de análisis. Dichos sensores recogen variables como vibración, temperatura y otros indicadores de funcionamiento, fundamentales para detectar, de manera temprana, posibles problemas en equipos o líneas de producción.García Díaz, VicenteLópez Pérez, BenjamínInformática, Departamento de20252025-10-14doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06NAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://hdl.handle.net/10651/81445reponame:RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedoinstname:Universidad de Oviedo (UNIOVI)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:digibuo.uniovi.es:10651/814452026-06-07T06:38:51Z |
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En la actualidad, la Industria 4.0 busca la integración de tecnologías digitales y físicas para lograr procesos productivos más inteligentes y eficientes. En este entorno, la monitorización continua y el análisis de datos industriales permiten anticipar fallos a través del mantenimiento predictivo, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando el uso de recursos. Para cumplir con ese objetivo, destaca la adopción de soluciones basadas en Internet de las Cosas o IoT, donde distintos sensores se conectan en red y transmiten información de forma constante a plataformas de análisis. Dichos sensores recogen variables como vibración, temperatura y otros indicadores de funcionamiento, fundamentales para detectar, de manera temprana, posibles problemas en equipos o líneas de producción. |
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