Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/74744
Título : Utilización de Blockchain e Inteligencia Artificial para el mantenimiento de aviones
Autor : Fernández-Pacheco Sánchez-Migallón, Atilano Ramiro
Manrique Sanz, Eva
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Palabras clave : 33 Ciencias tecnológicas;3310 Tecnología industrial;331004 Ingeniería de mantenimiento
Fecha de publicación : 2023
Resumen : El objetivo principal de este proyecto es realizar una mejora en la seguridad de la información del mantenimiento en aviación, almacenando los informes de revisiones realizadas en la cadena de bloques de Blockchain, de manera que no puedan ser alterados. De esa forma, en caso de que ocurra un accidente, se podrá seguir fácilmente el rastro de la información hasta llegar al responsable, y a los posibles motivos del accidente. Así mismo, se busca evitar el mayor número de inconvenientes o accidentes posibles mediante el planteamiento de la fecha estimada de la próxima revisión de cada avión en función de su situación en la última revisión realizada mediante Machine Learning. Para lograr estos objetivos, se ha llevado a cabo el diseño de un sistema formado por una página web tipo Intranet, un Smart Contract para interaccionar con Ethereum, una base de datos PostgreSQL y un algoritmo de regresión lineal múltiple en Python. Todos estos componentes, considerados los cuatro bloques más importantes de la aplicación, se relacionan entre gracias al desarrollo diversos endpoints de una REST API.
The main objective of this project is to improve the security of aviation maintenance information by storing maintenance reports in the Blockchain blockchain so that they cannot be altered. In this way, in the event of an accident, the information can be easily traced back to the person responsible and the possible reasons for the accident. Likewise, the aim is to avoid the greatest possible number of inconveniences or accidents by setting the estimated date of the next overhaul of each aircraft based on its situation in the last overhaul carried out by Machine Learning. To achieve these objectives, a system has been designed consisting of an Intranet-type web page, a Smart Contract to interact with Ethereum, a PostgreSQL database and a multiple linear regression algorithm in Python. All these components, considered the four most important blocks of the application, are related to each other thanks to the development of various endpoints of a REST API.
Descripción : Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación
URI : http://hdl.handle.net/11531/74744
Aparece en las colecciones: KTT-Trabajos Fin de Grado

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