Examinando por Materia "Machine learning llanta"

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    Análisis, diseño y desarrollo del sistema de información de control de llantas Ruedata
    (2018) Sanabria Vargas, Juan Pablo; Rivera Martínez, Ángel David; Bautista Fonseca, Carlos Andrés; Cañón Romero, Carlos Alberto
    Este proyecto presenta el Análisis, diseño y desarrollo del sistema de información de control de llantas, elaborado para la empresa privada RUEDATA, la cual presta un servicio de gestión de datos que tiene como objetivo la optimización total del consumo de estas, para cualquier tipo de vehículo, teniendo como criterios de evaluación las condiciones de las vías en las que opera, la temperatura del ambiente, las fallas mecánicas a las que se puede enfrentar, el tiempo de funcionamiento relacionado con los kilómetros que generan su desgaste. De acuerdo con este propósito, se tiene como punto de partida la información cargada y algoritmos que calculan la forma de desgaste y sus posibles optimizaciones a partir de tres etapas: la primera es la de carga y manipulación de información (creación de usuarios, clientes, flotas, catálogos de llantas, vehículos, rotaciones, montaje y desmontaje, además de los mantenimientos que se realicen); la segunda de generación de reportes y estadísticas de consumo dirigida a los clientes; finalizando con la etapa de mayor importancia que es la aplicación de data analytic y machine learning con el objetivo de que el sistema aprenda de los datos y reportes generados en las etapas anteriores, con dicha información se genere un pronóstico del desgaste, un planteamiento de recomendaciones de mantenimiento de las llantas o vehículos para prolongar su vida útil