Modelo de negocios aplicado en la Universidad Antonio Nariño sede Bogotá con tres productos: Sistema de información para la gestión de equipos y mantenimientos (preventivo y correctivo), mantenimiento predictivo para motores de inducción y plan de actualización de equipos.

Interna

Autores:
Castellanos Cely, Luis Felipe
Castillo Latorre, Erickson Fabian
Cortes Rincon, Sebastian Camilo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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actualización
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O. Garcia. Gestion moderna del mantenimiento industrial. Ediciones de la U, 2012.
J. Garza. La importancia de dar mantenimiento a equipos de laboratorio, analitek. url http://blog.analitek.com/mantenimiento-equipos-de-laboratoriomantenimiento- preventivo-y-correctivo, 2016.
J. C. Villegas. Diagnostico del mantenimiento en colombia. Technical report, UAsociacion Colombiana de Ingenieros, Bogota, Colombia, 2018.
Data Centric. ¿que importancia tienen las bases de datos a nivel empresarial? url https://www.datacentric.es/blog/bases-datos/importancia-bases-de-datos-2., 2014.
F. Dowal C. Vanegas. Automatizacion de una maquina etiquetadora de galones para una empresa farmaceutica, (tesis de pregrado). 2019.
Metso. Actualizacion de ingenieria. url https://www.metso.com/es/services/servicioen- terreno/actualizacion es-de-ingenieria, 2020.
Centro de ayuda Matoworks. Designing algorithms for condition monitoring and predictive maintenance. url https://es.mathworks.com/help/predmaint/gs/designingalgorithms- for-condition-monitoring-and-predictive-maintenance.html, 2020.
P. Rob C. Coronel, S. Morris. Bases de datos. Cengage learning, 9 edition, 2011.
J. Martinez C. Guevara. Sistemas de informacion para los laboratorios de ingenieria s.i.l.i, (tesis de pregrado). 2011.
R. Mesquita. ¿que es un sistema de informacion y cuales son sus caracteristicas? url https://rockcontent.com/es/blog/que-es-un-sistema-de-informacion/, 2019.
M. Paolanti, L. Romeo, A. Felicetti, A. Mancini, E. Frontoni, and J. Loncarski. Machine learning approach for predictive maintenance in industry 4.0. In 2018 14th IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (MESA), pages 1{6, Oulu, Finland, 2018. IEEE.
P. Peeling. Big data and machine learning for predictive maintenance. In Matlab Expo 2017, pages 1{40. IEEE, 2017.
A. S. Pillai O. Motaghare and K. I. Ramachandran. Predictive maintenance architecture. In EEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), pages 1{4, Madurai, India, 2018. IEEE.
A. Gonfalonier. How to implement machine learning for predictive maintenance, "towards data science". url https://towardsdatascience.com/how-to-implement-machinelearning- for-predictive-maintenance-4633cdbe4860, 2019.
P. A. Rojas. Aplicacion de la logica difusa a un metodo predictivo en el mantenimiento aeronautico de imprevistos. Ingenium: Revista de la facultad de ingenier a, 18(36):128{ 141, 2017.
A. Kanawaday and A. Sane. Machine learning for predictive maintenance of industrial machines using iot sensor data. In 2017 8th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), pages 87{90, Beijing, China, 2017. IEEE.
V. Kavana and M. Neethi. Fault analysis and predictive maintenance of induction motor using machine learning. In 2018 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT), pages 963{ 966, Msyuru, India, India, 2018. IEEE.
G. Barbieri, D. Sanchez Londo~no, L. Cattaneo, L. Fumagalli, and D. Romero. A case study for problem-based learning education in fault diagnosis assessment. pages 1{6, Septiembre 2020.
Proalnet. Como mejorar la e ciencia de las maquinas. url http://proalnet.com/blog/69- como- mejorar-la-e ciencia-de-las-maquinas/, 2019.
G. Lozano L. Osorio J. Ramirez, A. Monsalve. Sistema de informacion web para la administracion del recurso hidrico superfi cial de la cuenca del rio la vieja, en colombia. Revista Entramado, 10(1):324+, 2014.
D. L. Guayara. Prototipo de un sistema computarizado para la gestion de tecnologia biomedica en la empresa diagnostica ips s.a.s (tesis de pregrado). 2018.
H. E. Reyes. Desarrollo de un sistema de gestion de equipos e inventarios para los laboratorios de la facultad de ingenieria mecanica, electronica y biomedica de la universidad antonio nariño (fi meb inventory management), (tesis de pregrado). 2019.
BORJA Trigos. Aprendizaje automatico machine learning, .academia". url https: //www.academia.edu/32375881/Aprendizaje-automatico-Machine-Learning, 2012.
J. L. Romeral A. Pi~nol, J. A. Ortega. Mantenimiento predictivo de motores de induccion. Academia, (1):1{4, 2016.
B. Cañon W. Olarte, M. Botero. Tecnicas de mantenimiento predictivo utilizadas en la industria. Scientia et Technica, 16(45):223{226, 2016.
H. D. L. Ra c~oes, F. J. T. E. Ferreira, J. M. Pires, and C. V. Dam asio. Application of di erent machine learning strategies for current- and vibration-based motor bearing fault detection in induction motors. In IECON 2019 - 45th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, volume 1, pages 68{73, Lisbon, Portugal, Portugal, 2019. IEEE.
J. A. Ni~no J. A. Wing. Banco de simulacion de averias de un motor electrico jaula ardilla (tesis de pregrado). 2013.
J. Hilari on. Emprendimiento e innovacion. Cengage learning, 1 edition, 2013.
A. Prim. Canvas modelo de negocios, innokabi. url https://innokabi.com/canvas-demodelo- de-negocio/, 2016.
D. Wells. ¿cuando se debe utilizar la programacion extrema?. .extreme programming". url http://www.extremeprogramming.org/, 2013.
phpMyAdmin. Documentation, phpmyadmin. url https://docs.phpmyadmin.net/en /latest/intro.html, 2020.
N.G. Andrew. Machine learning, universidad de stanford - coursera". url https://www. coursera.org/learn/machine-learning?, 2012.
MathWorks. Aplicacion de aprendizaje de clasificacion. url https://es.mathworks.com/help/stats/classi cation-learner-app.html, 2020.
DEWESoft. Que es la adquisicion de datos - daq o das? url https://dewesoft.com/es /daq/que-es-adquisicion-de-datos, 2020.
Edison del Rosario. Señales y sistemas. url http://blog.espol.edu.ec/telg1001/senalesde- energia-y-potencia, 2017.
Herman van der Kooij, Edwin van Asseldonk, and Frans CT van der Helm. Comparison of diferent methods to identify and quantify balance control. Journal of neuroscience methods, 145(1-2):175{203, 2005.
Final Test. Valor e caz. url https://www. naltest.com.mx/RMS-vs-True-RMS-p/art- 02.htm, 2020.
Jose Francisco Lopez. Varianza. url https://economipedia.com/de niciones/varianza.html, 2019.
MathWorks. Filter design. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2020.
Grupo 3AJ Telecomunicaciones. Filtros chebyshev. url http:// ltroschebyshev. blogspot.com/, 2011.
MathWorks. Diseño de filtro chebyshev. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/cheby1.html, 2020.
Vicente Avalos Juan Carlos Ramirez Gaby Fernandez, Whymper Martinez. Filtros butterworth. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2010.
MathWorks. Diseño del filtro butterworth. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/butter.html, 2020.
BCI Ingenieria. Indicadores de peso matrix one. url https://www.bci.co/productos /pesaje/indicadores-peso/abs/lexus-matrix-one.html, 2020.
H. A. Lopez Sumincol SAS. Deformimetro o comparador de caratula. url https:// sumincol.net/2018/07/30/instrumentos-infaltables-en-un-taller-metalmecanico/, 2018.
Julian Perez Porto y Maria Merino. Definicion de relay. url https://de nicion.de/relay/, 2016.
Organizacion Internacional de Normalizacion. Normas iso. url https://www.normasiso. com/, 2020
Gestor normativo. Ley 1581 de 2012. url https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestor normativo/norma.php?i=49981, 2012.
Instituto Nacional de Vias. I.n.v. e - 152. url https://docplayer.es/4234091-Compresionincon nada-en-muestras-de-suelos-i-n-v-e-152-07.html, 2015.
Fayrix. Seleccion de metricas para aprendizaje automatico. url https://fayrix.com/ machine-learning-metricses; 2019:
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O. Garcia. Gestion moderna del mantenimiento industrial. Ediciones de la U, 2012.
J. Garza. La importancia de dar mantenimiento a equipos de laboratorio, analitek. url http://blog.analitek.com/mantenimiento-equipos-de-laboratoriomantenimiento- preventivo-y-correctivo, 2016.
J. C. Villegas. Diagnostico del mantenimiento en colombia. Technical report, UAsociacion Colombiana de Ingenieros, Bogota, Colombia, 2018.
Data Centric. ¿que importancia tienen las bases de datos a nivel empresarial? url https://www.datacentric.es/blog/bases-datos/importancia-bases-de-datos-2., 2014.
F. Dowal C. Vanegas. Automatizacion de una maquina etiquetadora de galones para una empresa farmaceutica, (tesis de pregrado). 2019.
Metso. Actualizacion de ingenieria. url https://www.metso.com/es/services/servicioen- terreno/actualizacion es-de-ingenieria, 2020.
Centro de ayuda Matoworks. Designing algorithms for condition monitoring and predictive maintenance. url https://es.mathworks.com/help/predmaint/gs/designingalgorithms- for-condition-monitoring-and-predictive-maintenance.html, 2020.
P. Rob C. Coronel, S. Morris. Bases de datos. Cengage learning, 9 edition, 2011.
J. Martinez C. Guevara. Sistemas de informacion para los laboratorios de ingenieria s.i.l.i, (tesis de pregrado). 2011.
R. Mesquita. ¿que es un sistema de informacion y cuales son sus caracteristicas? url https://rockcontent.com/es/blog/que-es-un-sistema-de-informacion/, 2019.
M. Paolanti, L. Romeo, A. Felicetti, A. Mancini, E. Frontoni, and J. Loncarski. Machine learning approach for predictive maintenance in industry 4.0. In 2018 14th IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (MESA), pages 1{6, Oulu, Finland, 2018. IEEE.
P. Peeling. Big data and machine learning for predictive maintenance. In Matlab Expo 2017, pages 1{40. IEEE, 2017.
A. S. Pillai O. Motaghare and K. I. Ramachandran. Predictive maintenance architecture. In EEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), pages 1{4, Madurai, India, 2018. IEEE.
A. Gonfalonier. How to implement machine learning for predictive maintenance, "towards data science". url https://towardsdatascience.com/how-to-implement-machinelearning- for-predictive-maintenance-4633cdbe4860, 2019.
P. A. Rojas. Aplicacion de la logica difusa a un metodo predictivo en el mantenimiento aeronautico de imprevistos. Ingenium: Revista de la facultad de ingenier a, 18(36):128{ 141, 2017.
A. Kanawaday and A. Sane. Machine learning for predictive maintenance of industrial machines using iot sensor data. In 2017 8th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), pages 87{90, Beijing, China, 2017. IEEE.
V. Kavana and M. Neethi. Fault analysis and predictive maintenance of induction motor using machine learning. In 2018 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT), pages 963{ 966, Msyuru, India, India, 2018. IEEE.
G. Barbieri, D. Sanchez Londo~no, L. Cattaneo, L. Fumagalli, and D. Romero. A case study for problem-based learning education in fault diagnosis assessment. pages 1{6, Septiembre 2020.
Proalnet. Como mejorar la e ciencia de las maquinas. url http://proalnet.com/blog/69- como- mejorar-la-e ciencia-de-las-maquinas/, 2019.
G. Lozano L. Osorio J. Ramirez, A. Monsalve. Sistema de informacion web para la administracion del recurso hidrico superfi cial de la cuenca del rio la vieja, en colombia. Revista Entramado, 10(1):324+, 2014.
D. L. Guayara. Prototipo de un sistema computarizado para la gestion de tecnologia biomedica en la empresa diagnostica ips s.a.s (tesis de pregrado). 2018.
H. E. Reyes. Desarrollo de un sistema de gestion de equipos e inventarios para los laboratorios de la facultad de ingenieria mecanica, electronica y biomedica de la universidad antonio nariño (fi meb inventory management), (tesis de pregrado). 2019.
BORJA Trigos. Aprendizaje automatico machine learning, .academia". url https: //www.academia.edu/32375881/Aprendizaje-automatico-Machine-Learning, 2012.
J. L. Romeral A. Pi~nol, J. A. Ortega. Mantenimiento predictivo de motores de induccion. Academia, (1):1{4, 2016.
B. Cañon W. Olarte, M. Botero. Tecnicas de mantenimiento predictivo utilizadas en la industria. Scientia et Technica, 16(45):223{226, 2016.
H. D. L. Ra c~oes, F. J. T. E. Ferreira, J. M. Pires, and C. V. Dam asio. Application of di erent machine learning strategies for current- and vibration-based motor bearing fault detection in induction motors. In IECON 2019 - 45th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, volume 1, pages 68{73, Lisbon, Portugal, Portugal, 2019. IEEE.
J. A. Ni~no J. A. Wing. Banco de simulacion de averias de un motor electrico jaula ardilla (tesis de pregrado). 2013.
J. Hilari on. Emprendimiento e innovacion. Cengage learning, 1 edition, 2013.
A. Prim. Canvas modelo de negocios, innokabi. url https://innokabi.com/canvas-demodelo- de-negocio/, 2016.
D. Wells. ¿cuando se debe utilizar la programacion extrema?. .extreme programming". url http://www.extremeprogramming.org/, 2013.
phpMyAdmin. Documentation, phpmyadmin. url https://docs.phpmyadmin.net/en /latest/intro.html, 2020.
N.G. Andrew. Machine learning, universidad de stanford - coursera". url https://www. coursera.org/learn/machine-learning?, 2012.
MathWorks. Aplicacion de aprendizaje de clasificacion. url https://es.mathworks.com/help/stats/classi cation-learner-app.html, 2020.
DEWESoft. Que es la adquisicion de datos - daq o das? url https://dewesoft.com/es /daq/que-es-adquisicion-de-datos, 2020.
Edison del Rosario. Señales y sistemas. url http://blog.espol.edu.ec/telg1001/senalesde- energia-y-potencia, 2017.
Herman van der Kooij, Edwin van Asseldonk, and Frans CT van der Helm. Comparison of diferent methods to identify and quantify balance control. Journal of neuroscience methods, 145(1-2):175{203, 2005.
Final Test. Valor e caz. url https://www. naltest.com.mx/RMS-vs-True-RMS-p/art- 02.htm, 2020.
Jose Francisco Lopez. Varianza. url https://economipedia.com/de niciones/varianza.html, 2019.
MathWorks. Filter design. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2020.
Grupo 3AJ Telecomunicaciones. Filtros chebyshev. url http:// ltroschebyshev. blogspot.com/, 2011.
MathWorks. Diseño de filtro chebyshev. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/cheby1.html, 2020.
Vicente Avalos Juan Carlos Ramirez Gaby Fernandez, Whymper Martinez. Filtros butterworth. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2010.
MathWorks. Diseño del filtro butterworth. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/butter.html, 2020.
BCI Ingenieria. Indicadores de peso matrix one. url https://www.bci.co/productos /pesaje/indicadores-peso/abs/lexus-matrix-one.html, 2020.
H. A. Lopez Sumincol SAS. Deformimetro o comparador de caratula. url https:// sumincol.net/2018/07/30/instrumentos-infaltables-en-un-taller-metalmecanico/, 2018.
Julian Perez Porto y Maria Merino. Definicion de relay. url https://de nicion.de/relay/, 2016.
Organizacion Internacional de Normalizacion. Normas iso. url https://www.normasiso. com/, 2020
Gestor normativo. Ley 1581 de 2012. url https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestor normativo/norma.php?i=49981, 2012.
Instituto Nacional de Vias. I.n.v. e - 152. url https://docplayer.es/4234091-Compresionincon nada-en-muestras-de-suelos-i-n-v-e-152-07.html, 2015.
Fayrix. Seleccion de metricas para aprendizaje automatico. url https://fayrix.com/ machine-learning-metricses; 2019:
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spelling Attribution-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-ND 4.0)Acceso abiertohttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Duarte Gonzalez, Mario EnriqueCastellanos Cely, Luis FelipeCastillo Latorre, Erickson FabianCortes Rincon, Sebastian Camilo10230200671030676855107338443510207137562021-03-10T16:26:21Z2021-03-10T16:26:21Z2020-11-25http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3090O. G. Palencia. Mantenimiento general administracion de empresas. Technical report, Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia, Tunja, Colombia, 2006.O. Garcia. Gestion moderna del mantenimiento industrial. Ediciones de la U, 2012.J. Garza. La importancia de dar mantenimiento a equipos de laboratorio, analitek. url http://blog.analitek.com/mantenimiento-equipos-de-laboratoriomantenimiento- preventivo-y-correctivo, 2016.J. C. Villegas. Diagnostico del mantenimiento en colombia. Technical report, UAsociacion Colombiana de Ingenieros, Bogota, Colombia, 2018.Data Centric. ¿que importancia tienen las bases de datos a nivel empresarial? url https://www.datacentric.es/blog/bases-datos/importancia-bases-de-datos-2., 2014.F. Dowal C. Vanegas. Automatizacion de una maquina etiquetadora de galones para una empresa farmaceutica, (tesis de pregrado). 2019.Metso. Actualizacion de ingenieria. url https://www.metso.com/es/services/servicioen- terreno/actualizacion es-de-ingenieria, 2020.Centro de ayuda Matoworks. Designing algorithms for condition monitoring and predictive maintenance. url https://es.mathworks.com/help/predmaint/gs/designingalgorithms- for-condition-monitoring-and-predictive-maintenance.html, 2020.P. Rob C. Coronel, S. Morris. Bases de datos. Cengage learning, 9 edition, 2011.J. Martinez C. Guevara. Sistemas de informacion para los laboratorios de ingenieria s.i.l.i, (tesis de pregrado). 2011.R. Mesquita. ¿que es un sistema de informacion y cuales son sus caracteristicas? url https://rockcontent.com/es/blog/que-es-un-sistema-de-informacion/, 2019.M. Paolanti, L. Romeo, A. Felicetti, A. Mancini, E. Frontoni, and J. Loncarski. Machine learning approach for predictive maintenance in industry 4.0. In 2018 14th IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (MESA), pages 1{6, Oulu, Finland, 2018. IEEE.P. Peeling. Big data and machine learning for predictive maintenance. In Matlab Expo 2017, pages 1{40. IEEE, 2017.A. S. Pillai O. Motaghare and K. I. Ramachandran. Predictive maintenance architecture. In EEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), pages 1{4, Madurai, India, 2018. IEEE.A. Gonfalonier. How to implement machine learning for predictive maintenance, "towards data science". url https://towardsdatascience.com/how-to-implement-machinelearning- for-predictive-maintenance-4633cdbe4860, 2019.P. A. Rojas. Aplicacion de la logica difusa a un metodo predictivo en el mantenimiento aeronautico de imprevistos. Ingenium: Revista de la facultad de ingenier a, 18(36):128{ 141, 2017.A. Kanawaday and A. Sane. Machine learning for predictive maintenance of industrial machines using iot sensor data. In 2017 8th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), pages 87{90, Beijing, China, 2017. IEEE.V. Kavana and M. Neethi. Fault analysis and predictive maintenance of induction motor using machine learning. In 2018 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT), pages 963{ 966, Msyuru, India, India, 2018. IEEE.G. Barbieri, D. Sanchez Londo~no, L. Cattaneo, L. Fumagalli, and D. Romero. A case study for problem-based learning education in fault diagnosis assessment. pages 1{6, Septiembre 2020.Proalnet. Como mejorar la e ciencia de las maquinas. url http://proalnet.com/blog/69- como- mejorar-la-e ciencia-de-las-maquinas/, 2019.G. Lozano L. Osorio J. Ramirez, A. Monsalve. Sistema de informacion web para la administracion del recurso hidrico superfi cial de la cuenca del rio la vieja, en colombia. Revista Entramado, 10(1):324+, 2014.D. L. Guayara. Prototipo de un sistema computarizado para la gestion de tecnologia biomedica en la empresa diagnostica ips s.a.s (tesis de pregrado). 2018.H. E. Reyes. Desarrollo de un sistema de gestion de equipos e inventarios para los laboratorios de la facultad de ingenieria mecanica, electronica y biomedica de la universidad antonio nariño (fi meb inventory management), (tesis de pregrado). 2019.BORJA Trigos. Aprendizaje automatico machine learning, .academia". url https: //www.academia.edu/32375881/Aprendizaje-automatico-Machine-Learning, 2012.J. L. Romeral A. Pi~nol, J. A. Ortega. Mantenimiento predictivo de motores de induccion. Academia, (1):1{4, 2016.B. Cañon W. Olarte, M. Botero. Tecnicas de mantenimiento predictivo utilizadas en la industria. Scientia et Technica, 16(45):223{226, 2016.H. D. L. Ra c~oes, F. J. T. E. Ferreira, J. M. Pires, and C. V. Dam asio. Application of di erent machine learning strategies for current- and vibration-based motor bearing fault detection in induction motors. In IECON 2019 - 45th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, volume 1, pages 68{73, Lisbon, Portugal, Portugal, 2019. IEEE.J. A. Ni~no J. A. Wing. Banco de simulacion de averias de un motor electrico jaula ardilla (tesis de pregrado). 2013.J. Hilari on. Emprendimiento e innovacion. Cengage learning, 1 edition, 2013.A. Prim. Canvas modelo de negocios, innokabi. url https://innokabi.com/canvas-demodelo- de-negocio/, 2016.D. Wells. ¿cuando se debe utilizar la programacion extrema?. .extreme programming". url http://www.extremeprogramming.org/, 2013.phpMyAdmin. Documentation, phpmyadmin. url https://docs.phpmyadmin.net/en /latest/intro.html, 2020.N.G. Andrew. Machine learning, universidad de stanford - coursera". url https://www. coursera.org/learn/machine-learning?, 2012.MathWorks. Aplicacion de aprendizaje de clasificacion. url https://es.mathworks.com/help/stats/classi cation-learner-app.html, 2020.DEWESoft. Que es la adquisicion de datos - daq o das? url https://dewesoft.com/es /daq/que-es-adquisicion-de-datos, 2020.Edison del Rosario. Señales y sistemas. url http://blog.espol.edu.ec/telg1001/senalesde- energia-y-potencia, 2017.Herman van der Kooij, Edwin van Asseldonk, and Frans CT van der Helm. Comparison of diferent methods to identify and quantify balance control. Journal of neuroscience methods, 145(1-2):175{203, 2005.Final Test. Valor e caz. url https://www. naltest.com.mx/RMS-vs-True-RMS-p/art- 02.htm, 2020.Jose Francisco Lopez. Varianza. url https://economipedia.com/de niciones/varianza.html, 2019.MathWorks. Filter design. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2020.Grupo 3AJ Telecomunicaciones. Filtros chebyshev. url http:// ltroschebyshev. blogspot.com/, 2011.MathWorks. Diseño de filtro chebyshev. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/cheby1.html, 2020.Vicente Avalos Juan Carlos Ramirez Gaby Fernandez, Whymper Martinez. Filtros butterworth. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2010.MathWorks. Diseño del filtro butterworth. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/butter.html, 2020.BCI Ingenieria. Indicadores de peso matrix one. url https://www.bci.co/productos /pesaje/indicadores-peso/abs/lexus-matrix-one.html, 2020.H. A. Lopez Sumincol SAS. Deformimetro o comparador de caratula. url https:// sumincol.net/2018/07/30/instrumentos-infaltables-en-un-taller-metalmecanico/, 2018.Julian Perez Porto y Maria Merino. Definicion de relay. url https://de nicion.de/relay/, 2016.Organizacion Internacional de Normalizacion. Normas iso. url https://www.normasiso. com/, 2020Gestor normativo. Ley 1581 de 2012. url https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestor normativo/norma.php?i=49981, 2012.Instituto Nacional de Vias. I.n.v. e - 152. url https://docplayer.es/4234091-Compresionincon nada-en-muestras-de-suelos-i-n-v-e-152-07.html, 2015.Fayrix. Seleccion de metricas para aprendizaje automatico. url https://fayrix.com/ machine-learning-metricses; 2019:instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/InternaThe development of the business model for the creation of the company arises from identifying specific needs of customers in the market, hence the interest in research, innovation and construction of new products and services, in this case based on technology and engineering. Throughout this document there will be a presentation of the business model for the creation of a company dedicated to updating and maintenance (preventive, corrective or predictive) of equipment and three technology-based products, with the aim of validating the model in some laboratories from the Antonio Nariño University, Bogotá.\\ The first product is based on the development of an information system for the administration of laboratory equipment and maintenance record, which was developed on a web server that incorporates phpMyAdmin for database management and has an interface to write information in it. The second product is based on the update plan for an unconfined compression machine, based on some requirements given by the customer, a diagnosis could be generated to identify the systems that were going to be improved on the machine, among them the following stand out: installation of sensors and an actuator, change from analog to digital systems and development of an interface in MATLAB to visualize the behavior of the measured variables. Finally, the third product consists of the development of a predictive system to identify whether an induction motor requires a maintenance intervention or not, part of an acquisition and pre-processing of data measured in the motor, extraction of characteristics, development of two algorithms validated using machine learning techniques and the analysis of results.El desarrollo del modelo de negocios para la creación de la empresa surge de identificar necesidades específicas de los clientes en el mercado, de allí proviene el interés por la investigación, innovación y construcción de nuevos productos y servicios, en este caso de base tecnológica e ingeniería. A lo largo de este documento se hará presentación del modelo de negocios para creación de una empresa dedicada a la actualización y mantenimiento (preventivo, correctivo o predictivo) de equipos y tres productos de base tecnológica, con el objetivo de validar el modelo en algunos laboratorios de la Universidad Antonio Nariño, Bogotá. El primer producto se basa en el desarrollo de un sistema de información para la administración de equipos de laboratorio y registro de mantenimientos, el cual fue desarrollado en un servidor web que incorpora phpMyAdmin para la gestión de base de datos y cuenta con una interfaz para escribir información en la misma. El segundo producto se basa en el plan de actualización para una máquina de compresión inconfinada, partiendo de unos requerimientos dados por el cliente, se pudo generar un diagnóstico para identificar cuáles eran los sistemas que se iban a mejorar de la máquina, entre ellos se destaca: instalación de sensores y un actuador, cambio de sistemas analógicos por digitales y el desarrollo de una interfaz en MATLAB para visualizar el comportamiento de las variables medidas. Por último, el tercer producto consiste en el desarrollo de un sistema predictivo para identificar si un motor de inducción requiere una intervención de mantenimiento o no, parte de una adquisición y preprocesamiento de datos medidos en el motor, extracción de características, desarrollo de dos algoritmos validados mediante técnicas de aprendizaje automático y el análisis de resultados.OtroIngeniero(a) Electrónico(a)PregradoCosto total del proyecto $21.687.000. Financiación UANPresencialspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaBogotá - SurModelo de negociosmantenimiento de equipossistema de informaciónbase de datosactualizaciónsistema predictivo.Business modelequipment maintenanceinformation systemdatabaseupdatepredictive systemModelo de negocios aplicado en la Universidad Antonio Nariño sede Bogotá con tres productos: Sistema de información para la gestión de equipos y mantenimientos (preventivo y correctivo), mantenimiento predictivo para motores de inducción y plan de actualización de equipos.Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINAL2020AutorizacióndeAutores1.pdf2020AutorizacióndeAutores1.pdfAutorizacion de Autoresapplication/pdf316176https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/4be45f2c-bb91-4b09-934a-e5da5c52c0a4/download4439af1102aa6531da799581c56f94abMD552020AutorizacióndeAutores2.pdf2020AutorizacióndeAutores2.pdfAutorizacion de Autoresapplication/pdf358732https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/c17f6890-9b2c-4491-9e6c-97dfda8eef2d/downloade7d96fe5dcca96b132f71ef53a4d693cMD562020AutorizaciondeAutores3.pdf2020AutorizaciondeAutores3.pdfAutorizacion de Autoresapplication/pdf860428https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/0aaa71e0-ef83-40fb-b7e4-db3373156f13/download1b107e443a388627b2853ab7e3fbfda9MD572020FelipeCastellanos.pdf2020FelipeCastellanos.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf6080623https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/61557be0-92ad-48be-b842-70bb690f90ea/download681fd740bbd1edb85b427d4c16c62990MD58CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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