Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3090
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorDuarte Gonzalez, Mario Enrique-
dc.creatorCastellanos Cely, Luis Felipe-
dc.creatorCastillo Latorre, Erickson Fabian-
dc.creatorCortes Rincon, Sebastian Camilo-
dc.date.accessioned2021-03-10T16:26:21Z-
dc.date.available2021-03-10T16:26:21Z-
dc.date.created2020-11-25-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3090-
dc.descriptionInternaes_ES
dc.description.abstractThe 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.es_ES
dc.description.sponsorshipOtroes_ES
dc.description.tableofcontentsEl 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.rightsAtribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rightsAtribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectModelo de negocioses_ES
dc.subjectmantenimiento de equiposes_ES
dc.subjectsistema de informaciónes_ES
dc.subjectbase de datoses_ES
dc.subjectactualizaciónes_ES
dc.subjectsistema predictivo.es_ES
dc.titleModelo 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.es_ES
dc.publisher.programIngeniería Electrónicaes_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordBusiness modeles_ES
dc.subject.keywordequipment maintenancees_ES
dc.subject.keywordinformation systemes_ES
dc.subject.keyworddatabasees_ES
dc.subject.keywordupdatees_ES
dc.subject.keywordpredictive systemes_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationO. G. Palencia. Mantenimiento general administracion de empresas. Technical report, Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia, Tunja, Colombia, 2006.es_ES
dc.source.bibliographicCitationO. Garcia. Gestion moderna del mantenimiento industrial. Ediciones de la U, 2012.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJ. Garza. La importancia de dar mantenimiento a equipos de laboratorio, analitek. url http://blog.analitek.com/mantenimiento-equipos-de-laboratoriomantenimiento- preventivo-y-correctivo, 2016.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJ. C. Villegas. Diagnostico del mantenimiento en colombia. Technical report, UAsociacion Colombiana de Ingenieros, Bogota, Colombia, 2018.es_ES
dc.source.bibliographicCitationData 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationF. Dowal C. Vanegas. Automatizacion de una maquina etiquetadora de galones para una empresa farmaceutica, (tesis de pregrado). 2019.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMetso. Actualizacion de ingenieria. url https://www.metso.com/es/services/servicioen- terreno/actualizacion es-de-ingenieria, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationCentro 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationP. Rob C. Coronel, S. Morris. Bases de datos. Cengage learning, 9 edition, 2011.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJ. Martinez C. Guevara. Sistemas de informacion para los laboratorios de ingenieria s.i.l.i, (tesis de pregrado). 2011.es_ES
dc.source.bibliographicCitationR. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationM. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationP. Peeling. Big data and machine learning for predictive maintenance. In Matlab Expo 2017, pages 1{40. IEEE, 2017.es_ES
dc.source.bibliographicCitationA. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationA. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationP. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationA. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationV. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationG. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationProalnet. Como mejorar la e ciencia de las maquinas. url http://proalnet.com/blog/69- como- mejorar-la-e ciencia-de-las-maquinas/, 2019.es_ES
dc.source.bibliographicCitationG. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationD. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationH. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationBORJA Trigos. Aprendizaje automatico machine learning, .academia". url https: //www.academia.edu/32375881/Aprendizaje-automatico-Machine-Learning, 2012.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJ. L. Romeral A. Pi~nol, J. A. Ortega. Mantenimiento predictivo de motores de induccion. Academia, (1):1{4, 2016.es_ES
dc.source.bibliographicCitationB. Cañon W. Olarte, M. Botero. Tecnicas de mantenimiento predictivo utilizadas en la industria. Scientia et Technica, 16(45):223{226, 2016.es_ES
dc.source.bibliographicCitationH. 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJ. A. Ni~no J. A. Wing. Banco de simulacion de averias de un motor electrico jaula ardilla (tesis de pregrado). 2013.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJ. Hilari on. Emprendimiento e innovacion. Cengage learning, 1 edition, 2013.es_ES
dc.source.bibliographicCitationA. Prim. Canvas modelo de negocios, innokabi. url https://innokabi.com/canvas-demodelo- de-negocio/, 2016.es_ES
dc.source.bibliographicCitationD. Wells. ¿cuando se debe utilizar la programacion extrema?. .extreme programming". url http://www.extremeprogramming.org/, 2013.es_ES
dc.source.bibliographicCitationphpMyAdmin. Documentation, phpmyadmin. url https://docs.phpmyadmin.net/en /latest/intro.html, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationN.G. Andrew. Machine learning, universidad de stanford - coursera". url https://www. coursera.org/learn/machine-learning?, 2012.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMathWorks. Aplicacion de aprendizaje de clasificacion. url https://es.mathworks.com/help/stats/classi cation-learner-app.html, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationDEWESoft. Que es la adquisicion de datos - daq o das? url https://dewesoft.com/es /daq/que-es-adquisicion-de-datos, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationEdison del Rosario. Señales y sistemas. url http://blog.espol.edu.ec/telg1001/senalesde- energia-y-potencia, 2017.es_ES
dc.source.bibliographicCitationHerman 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationFinal Test. Valor e caz. url https://www. naltest.com.mx/RMS-vs-True-RMS-p/art- 02.htm, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJose Francisco Lopez. Varianza. url https://economipedia.com/de niciones/varianza.html, 2019.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMathWorks. Filter design. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationGrupo 3AJ Telecomunicaciones. Filtros chebyshev. url http:// ltroschebyshev. blogspot.com/, 2011.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMathWorks. Diseño de filtro chebyshev. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/cheby1.html, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationVicente Avalos Juan Carlos Ramirez Gaby Fernandez, Whymper Martinez. Filtros butterworth. url https://es.mathworks.com/discovery/ lter-design.html, 2010.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMathWorks. Diseño del filtro butterworth. url https://la.mathworks.com/help/signal /ref/butter.html, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationBCI Ingenieria. Indicadores de peso matrix one. url https://www.bci.co/productos /pesaje/indicadores-peso/abs/lexus-matrix-one.html, 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitationH. A. Lopez Sumincol SAS. Deformimetro o comparador de caratula. url https:// sumincol.net/2018/07/30/instrumentos-infaltables-en-un-taller-metalmecanico/, 2018.es_ES
dc.source.bibliographicCitationJulian Perez Porto y Maria Merino. Definicion de relay. url https://de nicion.de/relay/, 2016.es_ES
dc.source.bibliographicCitationOrganizacion Internacional de Normalizacion. Normas iso. url https://www.normasiso. com/, 2020es_ES
dc.source.bibliographicCitationGestor normativo. Ley 1581 de 2012. url https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestor normativo/norma.php?i=49981, 2012.es_ES
dc.source.bibliographicCitationInstituto 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.es_ES
dc.source.bibliographicCitationFayrix. Seleccion de metricas para aprendizaje automatico. url https://fayrix.com/ machine-learning-metricses; 2019:es_ES
dc.description.degreenameIngeniero(a) Electrónico(a)es_ES
dc.description.degreelevelPregradoes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaes_ES
dc.description.funderCosto total del proyecto $21.687.000. Financiación UANes_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula1023020067es_ES
dc.creator.cedula1030676855es_ES
dc.creator.cedula1073384435es_ES
dc.creator.cedula1020713756es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Sur-
Aparece en las colecciones: Ingeniería electrónica

Ficheros en este ítem:
Fichero Tamaño  
2020AutorizacióndeAutores1.pdf
  Restricted Access
308.77 kBVisualizar/Abrir  Request a copy
2020AutorizacióndeAutores2.pdf
  Restricted Access
350.32 kBVisualizar/Abrir  Request a copy
2020AutorizaciondeAutores3.pdf
  Restricted Access
840.26 kBVisualizar/Abrir  Request a copy
2020FelipeCastellanos.pdf5.94 MBVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons