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El trabajo permite la detección de anomalías en la línea de producción, para mejorar la fiabilidad de las predicciones y recomendaciones de los sistemas analíticos. Gracias a este proyecto, FINSA dispone de una aproximación alternativa a uno de los sensores clave de la línea, tanto a nivel operativo como analítico, lo que le permite identificar oportunidades de mejora en una de las principales líneas de trabajo y en la digitalización de la fábrica
Marco Baleato, estudiante del Máster de Big Data y Tecnologías de Análisis Masivos de Datos de la Universidad de Santiago de Compostela, ha resultado ganador de la quinta edición del Premio al Mejor Trabajo de Fin de Máster, concedido por DXC Technology.
El trabajo premiado, titulado "Aproximación a la detección de anomalías en sensores industriales en tiempo real usando técnicas de analítica avanzada", fue tutelado por Pablo Lombao, ingeniero de la empresa FINSA, multinacional española dedicada a la transformación de la madera, y consistió en el desarrollo de una metodología de detección de anomalías en sensores industriales.
Gracias a este proyecto, FINSA dispone de una aproximación alternativa a uno de los sensores clave de la línea, tanto a nivel operativo como analítico, lo que le permite identificar oportunidades de mejora en una de las principales líneas de trabajo y en la digitalización de la fábrica.
El desarrollo del trabajo contempló tres fases:
Según Marco Baleato, "la mayor dificultad del proyecto fue el análisis de los datos de fábrica debido a su complejidad, pero las visitas a las instalaciones y la ayuda de los expertos permitieron construir un conjunto de datos de entrenamiento de calidad". Por su parte, Pablo Lombao, tutor del trabajo, destacó la importancia de la detección de anomalías en la línea de producción "para mejorar la fiabilidad de las predicciones y recomendaciones de los sistemas analíticos".
Según Marco, el Máster ha sido una experiencia muy enriquecedora que le ha permitido ampliar sus habilidades en el ámbito de procesamiento de datos masivos y desarrollo de proyectos de Machine Learning. Actualmente, trabaja como ingeniero investigador en Gradiant en tareas de procesado de lenguaje natural, analítica de datos y desarrollo de chatbots inteligentes.
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