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dc.contributor.advisorMontanary Morales, Antonioes-ES
dc.contributor.authorDorao Sánchez-Campos, Gonzaloes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2023-04-26T21:13:38Z
dc.date.available2023-04-26T21:13:38Z
dc.date.issued2023es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/78017
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart Industryes_ES
dc.description.abstractEn este proyecto se ha creado una aplicación capaz de gestionar los gemelos digitales de distintos equipos frigoríficos. Estos equipos virtuales servirán para simular diversas situaciones y estudiar el comportamiento de los equipos sin necesidad de inutilizar un equipo real. Los datos obtenidos de las simulaciones servirán para optimizar las instalaciones y su operación. Kiconex es una plataforma de industria 4.0 que recoge datos en tiempo real de instalaciones en las que se utilizan equipos de refrigeración. Estos datos son almacenados en su base de datos y se puede acceder a ellos desde su aplicación web o mediante su API. Sin embargo, la información almacenada es únicamente del pasado, pues la plataforma no tiene capacidades de predicción ni simulación. El objetivo de este proyecto es crear gemelos digitales de distintos equipos comerciales de refrigeración. Del mismo modo, se creará una herramienta con una interfaz gráfica que permita gestionar estos gemelos de manera cómoda e intuitiva. Aunque la cantidad de equipos de refrigeración que se pueden simular es considerable, se ha decidido concretar el alcance del proyecto y virtualizar los equipos del supermercado Más y Más de Los Villares, en Jaén. El producto final es una aplicación con todas las funciones de gestión, simulación y predicción requeridas por Kiconex. En el caso de que se necesite alguna nueva funcionalidad o un cambio en el diseño, se podrá modificar fácilmente mediante programación en Python con la librería PySide6.es-ES
dc.description.abstractThis project consists of an application capable of managing Digital Twins of different refrigeration equipment. This virtual equipment will be used to simulate various situations and study the behavior of the machines without the need to use a real unit. The data obtained from the simulations will be used to optimize the installations and their operation. Kiconex is an Industry 4.0 platform that collects real-time data from installations that use refrigeration equipment. This data is stored in their database and can be accessed through their web application or via their API. However, all the stored information is past information, as the platform does not have any prediction or simulation capabilities. The objective of this project is to create digital twins of various commercial refrigeration equipment. Also, a tool with a graphical interface will be developed to manage these twins in a comfortable and intuitive manner. Although a many different refrigeration units can be simulated, the scope has been focused on the equipment from the Más y Más supermarket in Los Villares, Jaén. The final product is an application with all the capabilities required by Kiconex. In case any new features or a change in the design is needed, it can be easily modified through Python programming using the PySide6 library.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject12 Matemáticases_ES
dc.subject1203 Ciencias de los ordenadoreses_ES
dc.subject120326 Simulaciónes_ES
dc.subject.otherH62-electronica (MII-N)es_ES
dc.titleCreación de un gemelo digital de una instalación de refrigeración comercial basado en la plataforma de Industria 4.0 KiConexes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsIoT, Machine Learning, Gemelo Digital, Refrigeración, Simulación, Optimizaciónes-ES
dc.keywordsIoT, Machine Learning, Digital Twin, Refrigeration, Simulation, Optimizationen-GB
Aparece en las colecciones: H62-Trabajos Fin de Máster

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