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...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Salazar Guzmán, Briggitte Sarita
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
Descripción
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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