Tesiak

Aurrerapenak manipulazio malguan adimen artifizialean oinarritutako teknikak aplikatuz

Autorea: Ander Iriondo Azpiri
Data2023
Tesi zuzendaria Elena Lazkano, Facultad de Informática, EHU/UPV; Ander Ansuategi, Tekniker.

Endurecimiento y revenido superficial mediante un haz láser oscilante

Autorea: Carlos Soriano Reyes
Data2022
Tesi zuzendaria Armando Yáñez, Universidade da Coruña; Ana Aranzabe, Tekniker

En este trabajo se presenta un estudio de los procesos de endurecimiento y de revenido superficial mediante un haz láser oscilante, conformado por medio de un escáner de espejos galvanométricos de alta dinámica y generado por un láser de diodos de onda continua.


Marco genérico para sistemas de diálogo orientados a tareas basados en semántica para interacción humano-máquina en entornos industriales

Autorea: Cristina Aceta
Data2022
Tesi zuzendaria Aitor Soroa, Universidad del País Vasco; Izaskun Fernández, Tekniker

En la Industria 5.0, en la que la automatización tiene un papel cada vez más relevante, las personas trabajadoras y su bienestar son cruciales en los procesos de producción. Los sistemas de diálogo orientados a tareas permiten que deleguen las más sencillas a los sistemas industriales mientras trabajan en otras más complejas.


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.