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Reducción de costes en la Industria 4.0 a través de la prueba del software

La Industria 4.0 está cambiando todos los aspectos de la producción. Este cambio requiere la evolución de los sistemas con una gran rapidez. En este contexto, la validación y verificación de los proyectos software cobra especial importancia. Un defecto en el software podría tener consecuencias catastróficas, por lo que es fundamental que los sistemas funcionen correctamente en producción. En este trabajo se presenta una solución para aliviar el coste de proyectos industriales mediante la automatización de la fase de pruebas del software. Esto se enmarca dentro de una colaboración entre la Universidad de Cádiz y Navantia, una empresa española líder en construcción naval que desarrolla grandes proyectos de software.

Automatizando el desarrollo de editores gráficos cognitivamente eficaces

Los lenguajes específicos de dominio juegan un papel fundamental en el desarrollo de software dirigido por modelos, en cuanto permiten obtener una mayor expresividad y facilidad de uso respecto a un lenguaje de propósito general. La creación de editores gráficos para trabajar con este tipo de lenguajes no es una tarea trivial, aunque actualmente existen diferentes entornos de desarrollo que proporcionan el soporte para llevar a cabo dicha creación. Mediante el análisis de las principales características de dichos entornos, hemos identificado algunos aspectos de mejora relacionados con la eficacia cognitiva de las notaciones visuales y con la automatizacíon de todo el proceso de desarrollo de un editor gráfico. Por este motivo, en este trabajo introducimos CEViNEdit, una herramienta basada en GMF que proporciona mecanismos que permiten guiar la seleccíon de las variables visuales que componen la notación, evaluar la eficacia cognitiva de dicha seleccíon y automatizar la generación del editor gráfico.

Optimización del Almacenamiento de Datos en la Gestión Energética de Edificios Inteligentes

El objetivo principal del proyecto LIFE-OPERE es mejorar la gestión energética en grandes instalaciones de la Universidad de Santiago de Compostela (USC). Se almacenará y analizará la información de sensorización de los edificios para determinar el impacto de las nuevas medidas adoptadas. Para ello, se ha diseñado e implementado un sistema de adquisición, almacenamiento y publicación de datos. Este artículo se centra en la optimización del modelo de datos para hacer frente a los problemas y retos que han surgido durante el proyecto. Además, se valora también la necesidad de implantar una infraestructura big data.