Diseño e implementación de un sistema local y remoto para el monitoreo y almacenamiento de variables relacionadas a servomotores y KPIs en el proceso de llenado de botellas
Descripción del Articulo
El estudio desarrolla un sistema de monitoreo local y remoto orientado al registro y análisis de las variables de velocidad, posición y torque de servomotores, así como de indicadores clave de rendimiento (KPIs) asociados al proceso de llenado de botellas, entre ellos la tasa de utilización de capac...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2026 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/28830 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/28830 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Monitoreo Almacenamiento de datos Automatización Bases de datos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 |
| Sumario: | El estudio desarrolla un sistema de monitoreo local y remoto orientado al registro y análisis de las variables de velocidad, posición y torque de servomotores, así como de indicadores clave de rendimiento (KPIs) asociados al proceso de llenado de botellas, entre ellos la tasa de utilización de capacidad, la tasa de calidad, la tasa de disponibilidad y la productividad. El sistema local permite la visualización y almacenamiento de datos mediante una interfaz desarrollada en WinCC Professional, integrada a SQL Server a través de scripts que posibilitan la gestión de bases de datos, la definición de variables y la configuración de intervalos de monitoreo. De manera remota, las variables necesarias para el cálculo de los KPIs son almacenadas en InfluxDB Cloud y posteriormente procesadas en Grafana Cloud, donde se aplican fórmulas automatizadas para su análisis y visualización mediante un dashboard interactivo de alta disponibilidad. La implementación del sistema contribuye a optimizar la supervisión de procesos industriales, mejorar la toma de decisiones operativas y fortalecer la gestión basada en datos en entornos de automatización industrial. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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