Automatización de procesos industriales con IA y Machine Learning: Retos y oportunidades en la era de la Industria 5.0
Descripción del Articulo
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en la automatización de procesos industriales dentro del marco de la Industria 5.0 supone un avance significativo hacia una mayor eficiencia, sostenibilidad y precisión en distintos sectores. Este trabajo se centra...
Autor: | |
---|---|
Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2025 |
Institución: | Universidad Señor de Sipan |
Repositorio: | USS-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/14716 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12802/14716 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Industria 5.0 Automatización industrial Inteligencia artificial Machine learning IoT https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
Sumario: | La incorporación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en la automatización de procesos industriales dentro del marco de la Industria 5.0 supone un avance significativo hacia una mayor eficiencia, sostenibilidad y precisión en distintos sectores. Este trabajo se centra en reconocer y analizar estudios clave sobre el uso de estas tecnologías en la optimización y automatización industrial, proponiendo una agenda de investigación futura. Para lograr estos objetivos, se ha aplicado una revisión sistemática utilizando el protocolo PRISMA, seleccionando 30 estudios significativos de un total de 266 documentos identificados en las bases de datos Scopus y Web of Science, tras aplicar criterios de inclusión y exclusión. Los resultados de la investigación revelan que técnicas avanzadas como YOLO, ResNet50 y Redes Neuronales Artificiales (ANN) han demostrado un alto rendimiento en la automatización y control de calidad industrial, mediante el análisis de datos en tiempo real. Asimismo, se identificaron tendencias emergentes como la integración de IoT para la captura de datos en tiempo real y la necesidad de sistemas eficientes y escalables para su implementación en diferentes entornos industriales. Este estudio concluye con una agenda de investigación para superar las limitaciones actuales, sugiriendo el desarrollo de soluciones computacionalmente ligeras, éticas y accesibles, que fomenten una colaboración efectiva entre humanos y máquinas en la Industria 5.0. |
---|
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).
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).