Aurrerapenak manipulazio malguan adimen artifizialean oinarritutako teknikak aplikatuz
Autorea: Ander Iriondo Azpiri
2023
Tesi zuzendaria
Elena Lazkano, Facultad de Informática, EHU/UPV; Ander Ansuategi, Tekniker.
Industria 4.0 eta 5.0 arteko trantsizioan aurkitzen garen momentu hontan, produktibitateaz gain, malgutasuna ere bilatzen da, prozesuak bezeroaren behar espezifikoetara egokitzeko.
Contribuciones a la navegación autónoma robusta de robots móviles en aplicaciones industriales
Autorea: Iker Lluvia
2023
Tesi zuzendaria
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.
Murgilketa gabeko ultrasoinu bidezko garbiketaren fisika-kimika
Autorea: Jon Ander Sarasua
2023
Tesi zuzendaria
Leire Ruiz, Facultad de Ciencia y Tecnología de la EHU/UPV; Estíbaliz Aranzabe, Tekniker
Tesi honek murgilketarik gabeko ultrasoinuen bidezko garbiketa izeneko teknologia disruptiboa aztertzen eta eskalatzen du.
Elektronika txertatua duten gailu medikoak: diseinu eta garapen metodologia start-up-entzat
Autorea: Nerea Arandia
2023
Tesi zuzendaria
Jose Ignacio Garate Añibarro, Escuela de Ingeniería, EHU/UPV; Jon Mabe Álvarez, Tekniker.
Algoritmos de Deep Learning en la industria 4.0; aplicación de la inspección de defectos superficiales para el control de calidad
Autorea: Vignesh Sampath
2023
Tesi zuzendaria
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
Autorea: Meritxell Gómez
2023
Tesi zuzendaria
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.