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DESCRIPTION:El electrocardiograma de procesos: Cartas de Control + Machine 
 learning +Modelación estadística. Tres aplicaciones. Los sistemas de pro
 ducción actuales muestran grandes niveles de complejidad. Aunado a la com
 plejidad mostrada\, la detección de fallas en estos procesos productivos 
 se ha vuelto más complicada y laboriosa. Por otro lado\, en sistemas trad
 icionales de producción\, la detección de fallas se realiza mediante una
  simple inspección visual sobre las Cartas de Control Estadístico por pa
 rte de los operarios\, así generando problemas de ambigüedad y confusió
 n en la toma de decisiones respecto al tipo de falla existente. Para soluc
 ionar dichos problemas de complejidad de detección y ambigüedad\, en inv
 estigaciones recientes se ha propuesto la aplicación de algoritmos de Mac
 hine Learning. En esta conferencia se mostrarán tres problemas donde se h
 an aplicado algoritmos de Machine Learning para la identificación de fall
 as en procesos monitoreados mediante Cartas de Control (procesos discretos
  y continuos) y en procesos altamente eficientes\; es decir\, procesos que
  muestran un bajo nivel de fallas. Se mostrará la relación entre los tre
 s esquemas de automatización desarrollados\, la forma en la que los esque
 mas de automatización de detección de fallas fueron mejorados mediante e
 l uso de modelos estadísticos y Metaheurísticas\, e ideas generales sobr
 e investigación que se está desarrollando en la unidad CIMAT Aguascalien
 tes sobre estos temas.\n\nCo-sponsored by: Universidad Autónoma de Aguasc
 alientes\n\nSpeaker(s): Héctor \, \n\nUniversidad Autónoma de Aguascalie
 ntes\, Aguascalientes\, Aguascalientes\, Mexico\, 20100
LOCATION:Universidad Autónoma de Aguascalientes\, Aguascalientes\, Aguasca
 lientes\, Mexico\, 20100
ORGANIZER:tony@cimat.org
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SUMMARY:Electrocardiograma de procesos de control+machine learning+modelaci
 ón estadística. Tres aplicaciones
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X-ALT-DESC:Description: <br /><p>El electrocardiograma de procesos: Cartas 
 de Control + Machine learning +Modelaci&oacute\;n estad&iacute\;stica. Tre
 s aplicaciones. Los sistemas de producci&oacute\;n actuales muestran grand
 es niveles de complejidad. Aunado a la complejidad mostrada\, la detecci&o
 acute\;n de fallas en estos procesos productivos se ha vuelto m&aacute\;s 
 complicada y laboriosa. Por otro lado\, en sistemas tradicionales de produ
 cci&oacute\;n\, la detecci&oacute\;n de fallas se realiza mediante una sim
 ple inspecci&oacute\;n visual sobre las Cartas de Control Estad&iacute\;st
 ico por parte de los operarios\, as&iacute\; generando problemas de ambig&
 uuml\;edad y confusi&oacute\;n en la toma de decisiones respecto al tipo d
 e falla existente. Para solucionar dichos problemas de complejidad de dete
 cci&oacute\;n y ambig&uuml\;edad\, en investigaciones recientes se ha prop
 uesto la aplicaci&oacute\;n de algoritmos de Machine Learning. En esta con
 ferencia se mostrar&aacute\;n tres problemas donde se han aplicado algorit
 mos de Machine Learning para la identificaci&oacute\;n de fallas en proces
 os monitoreados mediante Cartas de Control (procesos discretos y continuos
 ) y en procesos altamente eficientes\; es decir\, procesos que muestran un
  bajo nivel de fallas. Se mostrar&aacute\; la relaci&oacute\;n entre los t
 res esquemas de automatizaci&oacute\;n desarrollados\, la forma en la que 
 los esquemas de automatizaci&oacute\;n de detecci&oacute\;n de fallas fuer
 on mejorados mediante el uso de modelos estad&iacute\;sticos y Metaheur&ia
 cute\;sticas\, e ideas generales sobre investigaci&oacute\;n que se est&aa
 cute\; desarrollando en la unidad CIMAT Aguascalientes sobre estos temas.<
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