Artículo:
Laredo: democratización de análisis de flujos de datos para el mantenimiento predictivo

Fecha

2023-09-12

Editor

Sistedes

Publicado en

Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023)

Licencia Creative Commons

Resumen

La llegada del IoT y la IA a las fábricas permitirá optimizar sus procesos productivos. Pero la complejidad del proceso de minería de datos, la escasez de profesionales cualificados y la falta de herramientas dirigidas a no expertos, frena su despliegue en el sector industrial. Por ello, en este trabajo se analiza la literatura científica relacionada con herramientas para el análisis de flujos de datos y se plantea una propuesta de servicio, dirigido a usuarios no expertos (no científicos de datos), que permita acercar la construcción de workflows científicos escalables y distribuidos enfocados al mantenimiento predictivo y prescriptivo para su despliegue sobre la arquitectura industrial RAI4.0.

Descripción

Acerca de Dintén, Ricardo

Palabras clave

Data Stream Mining, Non-expert Data Scientists, Predictive Maintenance
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