dc.creator | Guerrero Antequera, Manuel | es |
dc.creator | Luque Sendra, Amalia | es |
dc.creator | Lama-Ruiz, Juan Ramón | es |
dc.date.accessioned | 2019-09-02T08:11:15Z | |
dc.date.available | 2019-09-02T08:11:15Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | Guerrero Antequera, M., Luque Sendra, A. y Lama-Ruiz, J.R. (2019). Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0. En V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de Sevilla (149-157), Sevilla (España): 3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L.. | |
dc.identifier.isbn | 978-84-120057-2-1 | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/88838 | |
dc.description.abstract | Un objetivo del paradigma de Industria 4.0 es convertir los datos en información útil
para la toma de decisiones. Tras el término de minería de datos (Data Mining) se
engloba un conjunto de técnicas dirigidas a la extracción de conocimiento procesable
y que se encuentra implícito en los datos analizados. Las técnicas de minería de datos
se emplean para mejorar el rendimiento de procesos productivos o industriales en
los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada. Las técnicas
de predicción se basan en el análisis de datos para predecir funciones de valores
continuos. La industria alimentaria es una industria de especial relevancia en nuestro
país. Poder ajustar el proceso de producción al volumen de demanda, tipo de materia
prima, composición y a las condiciones de funcionamiento de la fábrica permitirá
tomar decisiones que lleven a la reducción de costes, a la mejora del control y a la
reducción de las incidencias técnicas con clientes. En este trabajo se mostrarán como
las principales técnicas de predicción pueden ser aplicadas a la industria alimentaria,
en aras de avanzar hacia los objetivos que propone la Industria 4.0. | es |
dc.description.abstract | One objective of the Industry 4.0 paradigm is to convert data into useful information
for decision making. After the term of Data Mining, a set of techniques is included,
aimed at the extraction of processable knowledge and that is implicit in the analyzed
data. Data Mining techniques are used to improve the performance of productive
or industrial processes in which large volumes of structured information are
handled. Prediction techniques are based on data analysis to predict continuous
value functions. The food industry is an industry of special relevance in our country.
Being able to adjust the production process to the volume of demand, type of raw
material, composition and the operating conditions of the factory will allow decisions
to be taken that reduce costs, improve control and reduce technical incidents with
customers. In this paper we will show how the main prediction techniques can be
applied to the food industry, to advance towards the objectives proposed by Industry
4.0. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | 3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L. | es |
dc.relation.ispartof | V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de Sevilla (2019), p 149-157 | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Industria alimentaria | es |
dc.subject | Industria 4.0 | es |
dc.subject | Técnicas de predicción | es |
dc.subject | Minería de datos | es |
dc.subject | Food industry | es |
dc.subject | Industry 4.0 | es |
dc.subject | Prediction techniques | es |
dc.subject | Data mining | es |
dc.title | Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0 | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
dcterms.identifier | https://ror.org/03yxnpp24 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería del Diseño | es |
dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.17993/IngyTec.2019.52 | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TEP022: Diseño Industrial e Ingeniería del Proyecto y la Innovación | es |
idus.format.extent | 9 p. | es |
dc.publication.initialPage | 149 | es |
dc.publication.endPage | 157 | es |
dc.eventtitle | V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de Sevilla | es |
dc.eventinstitution | Sevilla (España) | es |
dc.relation.publicationplace | Alicante | es |