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El documento estructura el proyecto como una memoria de Trabajo Fin de Grado, abordando el problema y su oportunidad, los condicionantes normativos y técnicos, y la definición de objetivos. Incluye el análisis de necesidades y limitaciones (complejidad, memoria y calidad de datos), la propuesta de soluciones alternativas y la justificación de la solución adoptada, considerando sensores, lenguajes, fuentes de datos y almacenamiento, además del modelaje de la aplicación 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Machine Learning  \nTrabajo Fin de Grado  \nGrado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática  \nAUTOR/A: Llácer Grau, Francisco Javier  \nTutor/a: Quiles Cucarella, Eduardo  \nCURSO ACADÉMICO: 2024/2025  \nINFORME EJECUTIVO PARA TFG/TFM (perfil profesional) .  \nAprobado por Permanente de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeroespacial y Diseño Industrial  \ncon fecha 26 de septiembre de 2024.  \nEl estudiantado debe rellenar la siguiente tabla en la que indicará la página del TFG/ TFM perfil profesional en la que aparece cada concepto.  \nPara que un TFG/TFM perfil profesional sea aprobado es requisito indispensable que contenga, desarrollados en su justa medida, cada uno de los conceptos que aparecen en la tabla. Si algún concepto no fuera necesario por la temática del TFG/TFM perfil profesional sedeberá indicar en la celda correspondiente (NR) (No requiere) .  \n\n|  |  |  |\n| --- | --- | --- |\n| CONCEPTO |  | Página |\n| 1.- Identificar | 1.1.-Planteamiento del problema y oportunidad | 11 |\n|  | 1.2.-Toma en consideración de los condicionantes (normastécnicas y regulación, necesidades, requisitos yespecificaciones) | 13 |\n|  | 1.3.-Establecimiento de objetivos | 12 |\n| 2.-Formular | 2.1.-Generación de soluciones creativas (análisis) | 16 |\n|  | 2.2.-Evaluación de múltiples soluciones y toma de decisiones (síntesis) | 16 |\n| 3.-Resolver | 3.1.-Descripción detallada y justificación de la soluciónadoptada. | 28 |\n|  | 3.2.-Planos. | 112 |\n|  | 3.3.-Pliego de Condiciones. | 117 |\n|  | 3.4.-Presupuesto. | 123 |\n|  | 3.5.-Evaluación del cumplimiento de objetivos | 63 |\n|  | 3.6.-Evaluación del impacto global y alcance (contribuciones yrecomendaciones prácticas) | 65 |\n| Observaciones |  |  |\n\nEscuela Técnica Superior de Ingeniería Aeroespacial  \ny Diseño Industrial  \nDiseño de una aplicación web para el mantenimiento predictivo de una máquina de llenado de líquidos en automoción utilizando  \ntécnicas de Machine Learning  \nTrabajo Fin de Grado  \nGrado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática  \nDocumento N⁰ 1: Memoria  \nAUTOR/A: Llácer Grau, Francisco Javier  \nTutor/a: Quiles Cucarella, Eduardo  \nCURSO ACADÉMICO: 2024-2025  \nÍndice  \n1. Resumen .................................................................................................. 9  \n2. Objetivos ............................................................................................... 10  \n3. Estudio de necesidades, factores a considerar: limitaciones y condicionantes................................................................................................ 11  \n3.1. Normativa tenida en cuenta para la redacción del proyecto ..................................... 11  \n3.2. Necesidades y limitaciones técnicas ........................................................................... 12  \n3.2.1. Limitación de Complejidad y tiempo (F1):..................................................................... 12  \n3.2.2. Limitación de Memoria (F2):.......................................................................................... 12  \n3.2.3. Limitación de calidad de datos(F3):................................................................................ 13  \n4. Planteamiento de soluciones alternativas y justificación de la solución adoptada.......................................................................................................... 14  \n4.1. Tipo de sensor: ............................................................................................................ 14  \n4.1.1. (A1) Sensor de presión (presión positiva): ..................................................................... 14  \n4.1.2. (A2) Sensor de vacío (presión negativa):....................................................","cbCailfY7tk07UDt","https://ap.wps.com/l/cbCailfY7tk07UDt","pdf",8454874,5,124,"Spanish","# Índice\n## Resumen\n## Objetivos\n## Estudio de necesidades, factores a considerar: limitaciones y condicionantes\n## Planteamiento de soluciones alternativas y justificación de la solución adoptada","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo del proyecto descrito en la memoria?\",\"answer\":\"Diseñar una aplicación web que permita el mantenimiento predictivo de una máquina de llenado de líquidos en automoción usando técnicas de Machine Learning, definiendo objetivos y evaluando su cumplimiento.\"},{\"question\":\"Qué condicionantes y limitaciones se consideran antes de proponer soluciones?\",\"answer\":\"Se contemplan la normativa aplicable, necesidades y limitaciones técnicas, incluyendo restricciones de complejidad y tiempo, limitación de memoria y calidad de datos.\"},{\"question\":\"Qué alternativas se evalúan para justificar la solución adoptada?\",\"answer\":\"Se comparan alternativas de tipo de sensor (presión y vacío), lenguajes de programación (R, Python, MATLAB), fuentes de datos (datasets académicos, modelos físico-matemáticos y datos sintéticos), y opciones de almacenamiento (CSV, base de datos SQL y JSON), además del modelaje web (StreamLit y Flask).\"}]","Diseño de una aplicación web para el mantenimiento predictivo de una máquina de llenado de líquidos en automoción utilizando técnicas de Machine Learning - Trabajo Fin de Grado | PDF",1785947345,191]