Avances en la manipulación flexible mediante la aplicación de técnicas basadas en inteligencia artificial
Autor: Ander Iriondo Azpiri
2023
Director tesis
Elena Lazkano, Facultad de Informática, EHU/UPV; Ander Ansuategi, Tekniker.
Nos encontramos en la transición entre la Industria 4.0 y 5.0, donde además de la productividad también se busca la flexibilidad para ajustar los procesos a las necesidades específicas del cliente.
Contribuciones a la navegación autónoma robusta de robots móviles en aplicaciones industriales
Autor: Iker Lluvia
2023
Director tesis
Elena Lazkano, Facultad de Informática, EHU/UPV; Ander Ansuategi, Tekniker.
Gran parte de este trabajo se centra en cuantificar el error cometido por los principales métodos de mapeado y localización de robots móviles, ofreciendo distintas alternativas para la mejora del posicionamiento.
Fisicoquímica de la limpieza por ultrasonidos sin inmersión
Autor: Jon Ander Sarasua
2023
Director tesis
Leire Ruiz, Facultad de Ciencia y Tecnología de la EHU/UPV; Estíbaliz Aranzabe, Tekniker
La presente tesis se centra en el estudio y escalado de una tecnología disruptiva denominada “limpieza por ultrasonidos sin inmersión”.
Dispositivos médicos con electrónica embebida: metodología de diseño y desarrollo para start-ups
Autor: Nerea Arandia
2023
Director tesis
Jose Ignacio Garate Añibarro, Escuela de Ingeniería, EHU/UPV; Jon Mabe Álvarez, Tekniker.
El objetivo de esta tesis es desarrollar una metodología de diseño y desarrollo de dispositivos médicos embebidos adaptada a las necesidades de las start-ups.
Algoritmos de Deep Learning en la industria 4.0; aplicación de la inspección de defectos superficiales para el control de calidad
Autor: Vignesh Sampath
2023
Director tesis
Juan José Aguilar Martín, Universidad de Zaragoza; Iñaki Maurtua, Tekniker
Esta tesis doctoral tiene como objetivo desarrollar un método automatizado para la identificación de defectos basado en la técnica de partículas magnéticas utilizando deep learning.
Contribuciones al análisis, modelado y pronóstico de series temporales para el incremento de la fiabilidad en entornos industriales
Autor: Meritxell Gómez
2023
Director tesis
Basilio Sierra Araujo, Facultad de Informática, UPV/EHU; Susana Ferreiro, Tekniker
La integración del Internet of Things en el sector industrial se considera un prerrequisito para alcanzar la inteligencia en una compañía. Para conseguirlo, se precisan sistemas de IA con capacidades analíticas y de aprendizaje para la optimización de los procesos industriales.