Tesis del DCI https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5161 2026-05-02T07:48:18Z 2026-05-02T07:48:18Z Hinojosa Palafox, Eduardo A. https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5191 2023-03-29T19:21:04Z 2022-08-03T00:00:00Z

Title: Diseño de un Modelo de Gestion de Datos Para Analitica Inteligente en la Industria Authors: Hinojosa Palafox, Eduardo A. Description: La industria actual enfrenta el reto de integrar datos de equipos de la planta y datos externos, compartir servicios de datos, lograr la interconexión y la interoperabilidad entre el espacio físico y el espacio cibernético. A través de los sistemas de analítica industrial es posible identificar ideas, patrones o modelos útiles necesarios para la innovación sostenible. Tales sistemas son inherentemente complejos, dada la necesidad de alinear el Internet de las Cosas, el Cómputo en la Nube, el Big Data y el modelado de métodos basados en datos con la experiencia en el campo. Por lo anterior, la creación de plataformas tecnológicas para promover servicios de optimización enfrenta los desafíos de los sistemas ciberfísicos industriales que deben considerar un enfoque novedoso para el diseño de una arquitectura de referencia que integre la convergencia de tecnologías en la analítica de Big Data industrial y el aprendizaje máquina. Por otro lado, los sistemas de plantas industriales están compuestos de numerosos componentes y operan en una variedad de condiciones, en tales circunstancias, la detección y el diagnóstico de fallas basados en datos enfrentan los desafíos de no contar con suficientes datos históricos, además de la falta de rapidez para detectar nuevas características. El enfoque del aprendizaje no supervisado puede ayudar a beneficiarse de estos métodos para la detección temprana de fallas, menos dependiente de conocimientos previos y experiencia diagnóstica al procesar Big Data, mientras se asegura minimizar las fallas y sus altos costos de reparación. vi Este trabajo de investigación presenta un enfoque metodológico para el diseño de una arquitectura de referencia para analítica de Big Data industrial que provee servicios de optimización para la detección temprana de fallas en la industria 4.0 a través de los métodos basados en datos. Presenta una propuesta original para determinar los impulsores de la gestión de datos en los sistemas ciberfísicos industriales. Los escenarios para los atributos de Big Data industrial son un aporte que ayuda a establecer los requerimientos que debe cumplir una solución de analítica industrial, además de servir para comparar el diseño de una arquitectura para soluciones de analítica de Big Data industrial con la literatura revisada. La metodología de diseño arquitectónico de aplicaciones está basada en el enfoque de diseño basado en atributos (ADD, por sus siglas en inglés de Attribute-Driven Design) que consta de siete etapas y se enfoca específicamente en los atributos de calidad a través de la selección de estructuras arquitectónicas y su representación en vistas, también incluye análisis de arquitectura y documentación como parte integral del proceso de diseño. Como aportación científica, se desarrolló una metodología basada en datos para apoyar la selección del mejor modelo no supervisado para la detección temprana de fallas. Para obtener el mejor modelo para predecir anomalías de un conjunto de métodos de aprendizaje. Cada algoritmo definido por el método de aprendizaje crea diferentes modelos del mismo tipo, pero con diferentes parámetros, dando lugar a conjuntos de modelos, dentro de estos conjuntos, el modelo con la menor varianza y sesgo se considera el más competente, luego este es comparado con otros algoritmos hasta obtener el modelo con el mejor desempeño global. La arquitectura de referencia fue validada en diferentes escenarios de fallas en la industria, a través de aplicaciones reales tomadas de la literatura, para ilustrar diferentes casos de uso en contextos industriales que muestran cómo se puede aplicar la arquitectura. También se describió para cada escenario, una de las muchas vii aplicaciones posibles de la propuesta de arquitectura a través del caso de uso del mundo real tomado de la literatura. Finalmente, se detallaron las interacciones entre los componentes de la arquitectura propuestos y el caso de uso revisado. Además, se presenta una segunda validación de la arquitectura de referencia, a través de la implantación de una instancia de la misma para el escenario de fallas en la industria con el caso de uso que aplica el método desarrollado para encontrar el mejor modelo de detección temprana de fallas, con el fin de integrar las dos principales aportaciones de este trabajo de tesis.

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