Machine learning en el campo de la fabricación

  1. Gaizka Gómez-Escudero 1
  2. Pablo Fernández-de Lucio 1
  3. Haizea González-Barrio 1
  4. Amaia Calleja-Ochoa 2
  5. Izaro Ayesta-Rementería 3
  6. Luis Norberto López- de la Calle 4
  1. 1 Universidad del País Vasco. Escuela de Ingeniería de Bilbao. España
  2. 2 Universidad del País Vasco. Escuela de Ingeniería de Vitotia-Gasteiz. España
  3. 3 Centro de Fabricación Avanzada Aeronáutica. España
  4. 4 Universidad del País Vasco. Escuela de Ingeniería de Bilbao. España / Centro de Fabricación Avanzada Aeronáutica.
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Revista:
Revista DYNA

ISSN: 0012-7361,  0012-7361

Año de publicación: 2021

Título del ejemplar: Digitalización y automatización para una fabricación competitiva

Volumen: 96

Número: 6

Páginas: 600-604

Tipo: Artículo

DOI: 10.6036/10197 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

La inteligencia artificial ya es una realidad latente en la sociedad, todas las grandes empresas están intentando aplicar su uso a sus productos. En este contexto, el sector de la fabricación no se podía quedar atrás. La industria cada vez dispone de más alternativas entre las que elegir a la hora de implementar técnicas de inteligencia artificial. En este aspecto, el Machine Learning puede ser de gran utilidad a la hora de resolver los desafíos que se presentan en la fabricación. Por ello, en este artículo se presenta un breve contexto del Machine Learning, seguido de las aplicaciones que tiene en la actualidad en el sector de la fabricación junto con un análisis histórico evolutivo de las publicaciones relativas al Machine Learning en el sector manufacturero. Finalizando con unas conclusiones referentes al estado actual del Machine Learning en la comunidad científica y en las empresas.

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Información de financiación

The authors would like to thank the UPV/EHU for the financial support received for the predoctoral grants PIF 19/96 and PIF 19/161. In addition, the authors also wish to acknowledge the financial support received from the HAZITEK program of the Basque Government related to the project ZE-2020/00009 under the acronym ABIO II.

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Fuente de los datos: Dialnet