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Integración del dato y análisis predictivo de procesos en fábrica digital-industria 4.0

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dc.contributor.authorRodríguez Aguilar, Manuel José
dc.contributor.directorAbad Cardiel, Ismael
dc.contributor.directorCerrada Somolinos, José Antonio
dc.date.accessioned2026-02-09T15:08:44Z
dc.date.available2026-02-09T15:08:44Z
dc.date.issued2025-09
dc.description.abstractLa siguiente Tesis Doctoral plantea la aplicación de la arquitectura del paradigma de Industria 4.0 e IIoT (Internet industrial de las cosas) como marco de tecnologías facilitadoras en la demanda de servicios en la industria manufacturera. Actualmente, no es posible una implantación completa según el planteamiento de la Industria 4.0, el IIoT y el concepto de fábrica digital debido a la aparición de una serie de retos tecnológicos que han de mejorarse o superarse en varios casos. Por este motivo, la investigación se ha centrado en alguna de las áreas relevantes dentro del contexto de manufactura como son las líneas de producción y sus etapas de fabricación. Una vez expuesto el estado del arte de los elementos del contexto y los desafíos existentes, se incorporan dos aportaciones relevantes. En primer lugar, el diseño de un sistema basado en los paradigmas de Edge y Analytics para gestionar el reto de la interoperabilidad y optimizar la adquisición de datos en el área de las líneas de producción en la industria manufacturera. El desafío al que se enfrentan las industrias en la convivencia entre sistemas antiguos y nuevos y la imposibilidad de hacer un despliegue completo de la industria 4.0 hace que sea preciso identificar un sistema que dote de análisis para superar las dificultades relacionadas principalmente con la latencia y con aspectos como la conectividad, la compatibilidad de protocolos y la estandarización. En segundo lugar, la siguiente aportación de la tesis propone un diseño específico para la aplicación de los datos optimizados en la primera aportación a través del paradigma emergente de Process Mining en manufactura. Este diseño se enfoca en integrar esta información, además permite descubrir de forma eficiente el proceso para ofrecer resultados sobre su rendimiento con parámetros industriales y aplicar análisis predictivo ante desviaciones descubiertas en las etapas del proceso de trabajo de las estaciones de fabricación. Por consiguiente, la presente Tesis Doctoral cuenta con el diseño y la validación experimental a través de simuladores y aplicaciones software de un sistema Edge Analytics centrado en el reto de la interoperabilidad, la integración óptima de la información sobre el caso de uso del Process Mining en la fabricación digital y la posterior monitorización y visualización de los resultados obtenidos. Estos resultados permiten evaluar y contrastar aspectos relevantes como latencias en protocolos de comunicación o predicciones en el proceso analizado para que se puedan tomar decisiones estratégicas en el contexto de la fábrica digital.es
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-02-09T15:08:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Integración del dato y análisis predictivo de procesos en fábrica digital-industria 4.0.pdf: 14440575 bytes, checksum: 2612bb767a351fe21e580afefdbf37a3 (MD5) Previous issue date: 2025-09en
dc.identifier.citationRodríguez Aguilar, Manuel José (2025). Integración del dato y análisis predictivo de procesos en fábrica digital-industria 4.0. [Tesis doctoral, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)]
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/31761
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Control.
dc.relation.centerEscuela Internacional de Doctorado
dc.relation.phdPrograma de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Control
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject3304 Tecnología de los ordenadores
dc.titleIntegración del dato y análisis predictivo de procesos en fábrica digital-industria 4.0es
dc.typetesis doctorales
dc.typedoctoral thesisen
dspace.entity.typePublication
relation.isDirectorOfPublication7e2bf872-dd66-4604-8acd-92b64f306214
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