Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2021-11-17T14:03:25Z
dc.date.available 2021-11-17T14:03:25Z
dc.date.issued 2021-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/128267
dc.description.abstract The advance of digitalization in industry is making possible that connected products and processes help people, industrial plants and equipment to be more productive and efficient, and the results for operative processes should impact throughout the economy and the environment. Connected products and processes generate data that is being seen as a key source of competitive advantage, and the management and processing of that data is generating new challenges in the industrial environment. The article to be presented looks into the framework of the adoption of Artificial Intelligence and Machine Learning and its integration with IIoT (industrial Internet of Things) or IoT (Internet of Things) under industry 4.0, or smart manufacturing framework. This work is focused on the discussion around Artificial Intelligence/Machine Learning and IIoT/IoT as driver for Industrial Process optimization. The paper explore some related articles that were find relevant to start the discussion, and includes a bibliometric analysis of the key topics around Artificial Intelligence/Machine Learning as a value added solution for process optimization under Industry 4.0 or Smart Manufacturing paradigm. The main findings are related to the importance that the subject has acquired since 2013 in terms of published articles, and the complexity of the approach of the issue proposed by this work in the industrial environment. en
dc.description.abstract El avance de la digitalización en la industria está haciendo posible que los productos y procesos conectados colaboren con las personas, las plantas industriales y los equipos a ser más productivos y eficientes, y los resultados de los procesos operativos deberían impactar en toda la economía y el medio ambiente. Los productos y procesos conectados generan datos que se ven como una fuente clave de ventaja competitiva, la gestión y procesamiento de esos datos está generando nuevos desafíos en el entorno industrial. El artículo que se presentará analiza el marco de la adopción de la Inteligencia Artificial, y el Aprendizaje Automático, y su integración con IIoT o IoT bajo la industria 4.0, o el marco de fabricación inteligente. Este trabajo se centra en la discusión en torno a la Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático e IIoT/IoT como impulsor de la optimización de Procesos Industriales. Este trabajo explora algunos artículos relacionados que se consideraron relevantes para iniciar la discusión, e incluye un análisis bibliométrico de los temas clave en torno a la Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático como una solución de valor agregado para la optimización de procesos bajo el paradigma de Industria 4.0 o Manufactura Inteligente. Los principales hallazgos se relacionan con la importancia que ha adquirido el tema desde 2013 en cuanto a artículos publicados, y la complejidad del abordaje del tema propuesto por este trabajo en el ámbito industrial. es
dc.format.extent 170-176 es
dc.language en es
dc.subject Artificial intelligence es
dc.subject IIoT es
dc.subject IoT es
dc.subject Machine learning es
dc.subject Industry 4.0 es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject Aprendizaje Automático es
dc.title IIoT/IoT and Artificial Intelligence/Machine Learning as a Process Optimization Driver under Industry 4.0 Model en
dc.title.alternative IIoT/IoT e inteligencia artificial/aprendizaje automático como motor de optimización de procesos en el modelo de industria 4.0 es
dc.type Articulo es
sedici.identifier.other https://doi.org/10.24215/16666038.21.e15 es
sedici.identifier.issn 1666-6038 es
sedici.creator.person Walas Mateo, Federico es
sedici.creator.person Redchuk, Andrés es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Articulo es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.journalTitle Journal of Computer Science & Technology es
sedici.relation.journalVolumeAndIssue vol. 21, no. 2 es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)