Tesiak

Desarrollo de un sistema de monitorización y control para el proceso de aporte metálico por láser basado en la digitalización tridimensional de la geometría

Autorea: Iker Garmendia Sáez de Heredia
Data2021
Tesi zuzendaria Aitzol Lamikiz, Universidad del País Vasco; Luis Uriarte, Tekniker

El principal objetivo de esta tesis es desarrollar una metodología robusta de monitorización y control del proceso de aporte, Laser Metal Deposition (LMD), que permita reducir el tiempo y coste de fabricación y aumente la calidad de las piezas fabricadas.


Datuetan oinarritutako algoritmoen hobekuntza testuinguru informazio bidez Kondizioaren Monitorizazio alorrean

Autorea: Kerman Lopez de Calle
Data2020
Tesi zuzendaria Basilio Sierra Araujo, UPV/EHU; Susana Ferreiro del Río, Tekniker

Lan honek kontestuak osasun-egoeraren monitorizazio algoritmoengan duen rolaaztertzendu 3 egoera ezberdinetan bakoitzak dituen baliabide eta mugei erreparatzen zaielarik.


Diagnóstico de fallos y optimización de la planificación en un marco de e-mantenimiento

Autorea: Eduardo Gilabert García-Pelayo
Data2020
Tesi zuzendaria Basilio Sierra Araujo, UPV/EHU; Aitor Arnaiz, Tekniker

El objetivo principal de esta memoria de tesis es demostrar el potencial de mejora que las técnicas y metodologías relacionadas con la analítica prescriptiva, pueden proporcionar en aplicaciones de mantenimiento industrial.


Solución de Compresión Basada en Contexto y Plantillas para la Mejora de la Interoperabilidad en Sistemas IoT con Recursos Limitados

Autorea: Jorge Berzosa Macho
Data2019
Tesi zuzendaria Roberto Cortiñas, UPV/EHU y Luis Gardeazabal, UPV/EHU

Esta investigación se centra en una novedosa solución que permite una gestión eficiente de los datos mediante la compresión de los mismos para formatos basados en texto y que están especialmente diseñados teniendo en cuenta las limitaciones de dispositivos y redes con recursos restringidos.


Sistemas Heterogéneos Integrados, Innovadores y Confiables: Metodología de Desarrollo

Autorea: Patricia López Alonso
Data2019
Tesi zuzendaria Leire Etxeberria, Mondragon Unibertsitatea y Xabier Elkorobarrutia, Mondragon Unibertsitatea

Como resultado principal de esta tesis, se presenta una metodología para asistir el desarrollo de sistemas innovadores, heterogéneos y confiables. La metodología propuesta combina y adapta: modelos para el desarrollo de nuevo producto; aproximaciones para el desarrollo de sistemas confiables; enfoques para el desarrollo de sistemas complejos; y técnicas de control estadístico de procesos e indicadores clave de rendimiento.


Semantic Technologies for supporting KDD Processes

Autorea: Iker Esnaola Gonzalez
Data2019
Tesi zuzendaria Jesús Bermúdez, UPV/EHU e Izaskun Fernández, Tekniker

Ikerketa lan honetan, datu analistak KDD (Knowledge Discovery in Databases) fase desberdinen zehar lagundu nahi dira, eraikin tertziarioetan efizientzia energetikoa eta erosotasun termikoa lortzeko helburuarekin.