La empresa comercializadora de servicios MIGAS LIMA S.A emprende en la atención del mercado de abastecimiento de GLP a granel para abastecimiento y venta a empresas en los distritos de Lince, San Isidro, Miraflores y Barranco. Actualmente, desea aprovechar las favorables condiciones que genera la alta demanda de GLP para desarrollar una nueva línea de servicio digital que permita estar más involucrados como proveedor y cliente. Esta empresa, en etapa de creación, ha encontrado la necesidad de abastecimiento de un mercado que no es 100% atendido por la poca oferta que existe en la venta y reparto de gas a granel, ya que en la región Lima solo cuentan con 3 grandes proveedores: PETROPERÚ (Villa el Salvador), REPSOL (Ventanilla), LLAMAGAS (Independencia). Por lo tanto, el objetivo de este trabajo de investigación es demostrar la viabilidad del proyecto de MIGAS LIMA S.A en la búsqueda de desarrollar un proceso de venta y abastecimiento sólido y constante para su cartera de clientes y potenciales compradores, creando eficiencia e innovación desde las actividades principales de su cadena de valor, sobre todo en el plan de acción de su cadena logística e innovando en el sistema de control de consumo del gas y formas de facturación a través de un aplicativo que manejara de manera remota estas actividades en interacción con el cliente. / The service company MIGAS LIMA S.A undertakes to service the bulk LPG supply market for supply and sale to companies in the districts of Lince, San Isidro, Miraflores and Barranco. Currently, it wants to take advantage of the favorable conditions generated by the high demand for LPG to develop a new digital service line that allows it to become more involved as a supplier and customer. This company, in the creation stage, has found the need to supply a market that is not 100% served by the low supply that exists in the sale and distribution of bulk gas, since in the Lima region they only have 3 large suppliers: PETROPERÚ (Villa el Salvador), REPSOL (Ventanilla), LLAMAGAS (Independencia). Therefore, the objective of this research work is to demonstrate the viability of the MIGAS LIMA SA project in the search to develop a solid and constant sales and supply process for its portfolio of clients and potential buyers, creating efficiency and innovation from the main activities of its value chain, especially in the action plan of its logistics chain and innovating in the gas consumption control system and billing methods through an application that remotely manages these activities in interaction with the client. / Trabajo de investigación

Las Redes Inalámbricas de Sensores (WSN por sus siglas en inglés) han demostrado ser fundamentales en la implementación de paradigmas como el denominado Internet de las Cosas. Sin embargo, por su forma de funcionamiento y entornos donde operan, este tipo de redes son susceptibles a errores o problemas durante su operación. La monitorización de las WSN, durante su desarrollo, despliegue o a lo largo de su vida útil, es la mejor forma de observar cómo trabajan, ya sea con fines de depuración, verificación o control de su operación. Las plataformas de monitorización suelen clasificarse según su enfoque, bien activo o bien pasivo. Los monitores activos requieren algún nivel de modificación en el sistema monitorizado y permiten adquirir información más precisa de la operación de la WSN, pero pueden interferir con su funcionamiento. Por otro lado, los monitores pasivos no requieren modificación del sistema observado por lo que prácticamente no causan intrusión en la misma, pero la información obtenida puede no ser suficiente. Existen también los bancos de pruebas, que pueden funcionar tanto de forma pasiva como de forma activa, pero su uso está limitado a entornos de laboratorio. Un monitor puede clasificarse como hardware o software en función de su naturaleza. También se ha definido un enfoque híbrido, donde se combinan elementos de hardware y software en la monitorización. Además, se denomina como híbrida a cualquier propuesta que combine al menos dos enfoques de funcionamiento (activo/pasivo, hardware/software). En este sentido, existen contadas propuestas híbridas de monitorización para WSN, pero están enfocadas a un tipo específico de nodos, su funcionamiento es limitado, y en ocasiones solo se han presentado de forma teórica. En esta tesis se presenta la propuesta de una Plataforma de Monitorización Híbrida, denominada HMP (Hybrid Monitoring Platform), orientada a la evaluación del comportamiento de cualquier WSN. Esta plataforma busca combinar los enfoques de monitorización activo y pasivo para aprovechar las ventajas de ambos al tiempo que se compensan sus inconvenientes. La arquitectura de la plataforma sigue un Modelo de Referencia genérico para plataformas de monitorización distribuida. Este modelo busca que los sistemas propuestos puedan ser aplicables a cualquier WSN, y que la independencia de niveles permita que los avances en un nivel del modelo no impliquen cambios en los otros, además de simplificar la interoperabilidad entre plataformas. La plataforma consta de tres tipos de componentes principales: Los Nodos Monitores, que se conectan de forma activa a los nodos de la WSN; los Nodos Espías, que capturan en el medio compartido los mensajes enviados por la aplicación WSN a monitorizar; y finalmente un Servidor de Monitorización. Los dos primeros componentes registran los eventos observados de la aplicación WSN a monitorizar, registrando el instante de tiempo en que éstos ocurren, y los hacen llegar al tercero, encargado de coordinar la recolección de los datos obtenidos por los otros componentes. El Servidor de Monitorización procesa los datos obtenidos, combinándolos en una única traza que refleja el comportamiento global de la aplicación. Esta traza puede ser analizada para evaluar las prestaciones, optimizar el funcionamiento o detectar problemas durante el diseño, despliegue u operación de la WSN. HMP utiliza un novedoso mecanismo de sincronización de las marcas de tiempo de los datos obtenidos. Este mecanismo, denominado GTSO (Global Trace Synchronization and Ordering Mechanism), realiza una sincronización fuera de línea. Su funcionamiento es simple pero efectivo, como se demuestra en las pruebas realizadas. Además, evita que existan cambios en el orden correcto de los eventos registrados. La plataforma completa ha demostrado su utilidad mediante la monitorización de una WSN real, obteniendo resultados satisfactorios. Además, HMP puede ser aplicada / Wireless Sensor Networks (WSN) have proven to be fundamental in the implementation of paradigms such as the Internet of Things. However, due to their mode of operation and the environments where they work, this type of networks is susceptible to errors or problems in their functioning. The monitoring of the WSN, during its development as in the deployment or throughout its useful life, is the best way to observe how they work, either for debugging purposes, verification or operation control. Monitoring platforms are usually categorized according to their working approach, either active or passive. Active monitors require some type of modification in the monitored system but they allow to obtain more precise information about the operation of the WSN. However, they may interfere with their operation. On the other hand, passive monitors do not require modification of the observed system so they practically do not cause interference or intrusion in it, but the information obtained may not be sufficient. There are also testbeds, which can function both in a passive way and in an active way, but their use is restricted to laboratory environments. A monitor can be also categorized as hardware or software depending on its composition. A hybrid approach has also been defined, where hardware elements and software elements are combined in the monitoring process. Besides, proposals that combine at least two operational approaches (active/passive, hardware/software) have been called "hybrid". In this sense, there are few hybrid monitoring proposals for WSN, but they are focused on a specific type of nodes, their operation is limited, or they have only been presented as a theoretical proposal. This thesis presents the proposal of a Hybrid Monitoring Platform, called HMP. Its main objective is to evaluate the behavior of any WSN. This platform combine active and passive monitoring approaches to exploit their advantages while compensating their drawbacks. The architecture of the platform follows a generic reference model for WSN monitoring platforms. This model enables that proposed systems can be applicable to any WSN. Moreover, the independence of levels allows that improvements at a model level do not imply changes in the others levels and simplifies interoperability between platforms. The platform consists of three main components: The Monitors Nodes, which are actively connected to the WSN nodes; Sniffer Nodes, which capture from the shared media the messages sent by the WSN application to be monitored; and finally, a Monitoring Server. The first two components register the observed events of the WSN application to be monitored together with the time they were captured. Finally, they send that information to the third component, that is in charge of coordinating the data collection obtained by the other components. The Monitoring Server processes the data obtained and combines them into a single trace that reflects the global behavior of the application. This trace can be analyzed to evaluate the performance, optimize the operation or detect problems during the design, deployment, synchronization or operation of the WSN. HMP uses a novel synchronization mechanism for the time stamps of the data obtained. This mechanism, called GTSO (Global Trace Synchronization and Ordering Mechanism), performs an off-line synchronization. Its operation is simple but effective, as demonstrated in the tests carried out. In addition, it prevents changes in the correct order of recorded events. The complete platform has proven its usefulness by monitoring a real WSN, obtaining satisfactory results. In addition, HMP can be applied in a modular and simple way to different types of WSN. / Les xarxes sense fils de sensors (WSN per les seves sigles en anglès) han demostrat ser fonamentals en la implementació de paradigmes com el anomenat Internet de los Coses. Malgrat això, per la seva forma de funcionament i els entorns on treballen, aquestes xarxes són susceptibles a errors durant la seva operació. El monitoratge de les WSN, tant durant el seu desenvolupament, com en el seu desplegament o al llarg de la seva vida, és la millor forma de observar el seu funcionament, ja sigui amb finalitats de depuració, verificació o control de la seva operació. Les plataformes de monitoratge solen classificar-se segons el seu enfoc: actiu o passiu. Els monitors actius requereixen algun nivell de modificació en el sistema analitzat i permeten adquirir informació més precisa de l'operació de la WSN, però poden interferir amb el seu funcionament. D'altra banda, els monitors passius no requereixen modificar el sistema observat pel que pràcticament no causen interferència, però la informació obtinguda pot no ser suficient. Existeixen també els bancs de proves (testbeds en anglès), que poden funcionar tant de forma passiva com activa, però el seu ús està limitat a entorns de laboratori. Un monitor pot classificar-se com a maquinari o programari en funció de la seva naturalesa. També existeix un enfoc híbrid, on es combinen elements maquinari i programari en el procés de monitoratge. S'ha denominat com a híbrid a qualsevol proposta que combini almenys dos enfocaments de funcionament (actiu/passiu, maquinari/programari). En aquest sentit, existeixen poques propostes híbrides de monitoratge per WSN, però estan enfocades a un tipus específic de nodes, el seu funcionament és limitat, i en ocasions solament s'han presentat com a proposta teòrica. En aquesta tesi es presenta la proposta d'una Plataforma de Monitoratge Híbrid, denominada HMP (Hybrid Monitoring Platform), orientada a l'avaluació del comportament de qualsevol WSN. Aquesta plataforma busca combinar els enfocs de monitoratge actiu i passiu per aprofitar els avantatges d'aquests al mateix temps que es compensen els seus inconvenients. L'arquitectura de la plataforma segueix un model de referència genèric per a plataformes de monitoratge de WSN. Aquest model busca que els sistemes proposats puguin ser aplicables a qualsevol WSN, i que la independència de nivells permeti que els avanços en un nivell del model no impliquin canvis en els altres, a més de simplificar la interoperabilitat entre plataformes. A la plataforma proposada poden trobar-se tres tipus de components principals: Els Nodes Monitors, que es connecten de forma activa als nodes de la WSN; els Nodes Espies, que capturen en el mitjà compartit els missatges enviats per l'aplicació WSN a analitzar; i finalment un Servidor de Monitoratge. Els dos primers components registren els esdeveniments observats de l'aplicació WSN a analitzar, alhora que registren l'instant de temps en que tenen lloc, i els fan arribar al tercer, encarregat de coordinar la recol·lecció de les dades obtingudes pels altres components. Llavors, el Servidor de Monitoratge processa les dades obtingudes, combinant-los en una única traça que reflecteix el comportament global de l'aplicació. Aquesta traça pot ser analitzada per avaluar les prestacions, optimitzar el funcionament o detectar problemes durant el disseny, desplegament o operació de l'WSN. HMP usa un nou mecanisme de sincronització de les marques de temps de les dades obtingudes. Aquest mecanisme, denominat GTSO (Global Trace Synchronization and Ordering Mechanism), realitza una sincronització fora de línia. El seu funcionament és simple però efectiu, com es demostra en les proves realitzades, i evita que existeixin canvis en l'ordre correcte dels esdeveniments registrats. La plataforma completa ha demostrat la seva utilitat mitjançant el monitoratge d'una WSN real, obtenint resultats satisfactoris. A més, HMP pot ser aplicada de forma / Navia Mendoza, MR. (2018). Plataforma de Monitorización Híbrida para la evaluación de Redes Inalámbricas de Sensores [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/106343 / TESIS

El sector MIPYME (Micro, Pequeña y Mediana empresas), representa el 99.5% de empresas formales. El 96.2% son microempresas, 3.2% pequeña y 0.1% mediana (Ministerio de la Producción, 2017). El sector manufactura evoluciona constantemente y para ello requiere incorporar el uso de maquinaria especializada, dicha maquinaria opera principalmente con energía eléctrica. En 2015, el mayor consumo de energía se registró en el sector minero e industrial con 56% (22 440 GWh) del total a nivel nacional. Con respecto a 1995, el consumo del sector minero e industrial se incrementó 466% (Osineming, 2016). Por su lado, la producción de energía eléctrica no ha crecido con la misma magnitud, lo que ha ocasionado el aumento del costo del servicio. Por ejemplo, el cargo por energía activa para Lima Norte se ha incrementado 42% en el periodo 2005-2016 al pasar de 32.8 ctm S/. por kWh a 46.6 ctm S/. por kWh (Osineming, 2016). Actualmente la implementación de medidas de eficiencia energética, particularmente en energía eléctrica, requieren de personal especializado y son ejecutadas como parte de labores de mantenimiento en periodos definidos. Se propone el uso del IoT (Internet of Things) para identificar medidas de eficiencia energética desde una aplicación web, la que puede ser manejada por personal no especializado. El objetivo es definir una línea base de consumo y monitorear el consumo de energía eléctrica, para luego enviar alertas en real cuando el consumo se aleje de la línea base de consumo definida, de manera que el responsable pueda tomar las acciones correctivas necesarias inmediatamente y reducir la facturación generada por uso indebido de energía eléctrica. Estimamos que nuestro servicio tendrá un pago mensual de US$ 520.00, para su inversión estimamos se requiere de $250,000.00. Resultando un VAN de US$ 330 mil y una TIR de 41%, lo que resulta atractivo para inversionistas. / The micro, small and medium-sized businesses (MIPYME, as abbreviated in Spanish) represent 99.5% of formal businesses in Peru. Out of this number, 96.2% are micro, 3.2% are small and 0.1%, medium businesses (Peruvian Ministry of Production, 2017). The manufacturing sector is constantly evolving, which requires incorporating the use of specialized machinery. Such machinery operates mainly with electrical energy. In 2015, the highest energy consumption was recorded in the mining and industrial sector totaling 56% (22,440 GWh) at a national level. The consumption of the mining and industrial sector has increased 466% when compared to 1995 figures (Osinergmin, 2016). Meanwhile, the production of electrical energy has not grown to match these consumption rates, which has caused the costs of the service to increase. Energy costs for northern Lima have increased in 42% from 2005-2016 (actual cost of S/ 46.60 ctm/kWh from S/ 32.80 ctm/kWh) according to Osinergmin (Osinerming, 2016). Currently, the implementation of energy efficiency measures, particularly for electric energy, require specialized staff and are executed as part of maintenance work that takes place at specified times. This paper proposes the use of the IoT (Internet of Things) to identify energy efficiency measures from a web application, which can be handled by non-specialized staff. The objective is to define a baseline consumption and monitor the consumption of electrical energy. As consumption moves away from this baseline, alerts should prompt corrective actions that reduce the turnover generated by excessive electric power. We believe that our service will have a monthly fee of US$ 520.00. A total of US$ 250,000.00 has been calculated as total investment. In addition, an NPV of approximately US$ 330K and an IRR of 41% make it attractive to potential investors. / Trabajo de investigación

El estado actual y la previsible evolución de las tecnologías de la información y la comunicación se caracteriza por una inundación de dispositivos, muchos de ellos móviles, con altas capacidades de procesamiento, almacenamiento y comunicación en red, junto con una explosión de servicios proporcionados remotamente según diversos paradigmas de computación en la nube. Esta realidad impulsa el desarrollo de nuevas aplicaciones, muchas de ellas centradas en la ejecución de procesos analíticos y extracción de conocimiento a partir de la gran masa de datos producida, entre otras razones, por tal multiplicidad de dispositivos y servicios. Las nuevas aplicaciones presentan importantes retos tales como la necesidad de satisfacer ciertos parámetros de calidad de servicio, la ejecución de una parte de su procesamiento en tiempo real, la disponibilidad permanente de los servicios, el mantenimiento de la privacidad o el ahorro energético, entre otros. El objetivo general de este trabajo consiste en avanzar en la investigación y el desarrollo de modelos y arquitecturas distribuidas capaces de extraer ventaja de esta gran multiplicidad de recursos locales y remotos para favorecer la construcción de aplicaciones que aporten valor a la sociedad digital. La actividad investigadora se enmarca en el ámbito de tres importantes tendencias convergentes que marcan la actualidad y el futuro de las tecnologías de la información y la comunicación: Internet of things (IoT), computación en la nube (cloud computing) y big data. Dentro de este amplio abanico, el trabajo se centra particularmente en los llamados sistemas ciberfísicos, en los que se enfatiza el análisis y control de procesos físicos frente a la interconexión de dispositivos en la Internet global. Desde el punto de vista metodológico, el trabajo se encuadra en el área de la informática experimental. La actividad parte de la observación y detección de oportunidades de mejora en aplicaciones concretas. A partir de dicha observación se realiza una caracterización que engloba a todo un conjunto de posibles servicios. A continuación se diseñan modelos, arquitecturas y métodos que aportan soluciones a los problemas planteados. Finalmente, se lleva a cabo un proceso de validación experimental y posterior revisión mediante la puesta en marcha de prototipos y simulaciones. La principal contribución de la investigación es la concepción y desarrollo de modelos y arquitecturas basándose en dos pilares fundamentales que constituyen la hipótesis de trabajo: (1) la monitorización de la carga de los dispositivos locales y servicios en la nube, y (2) el cálculo o estimación del impacto de los procesos de los sistemas ciberfísicos en los recursos de computación disponibles en la red. Las soluciones propuestas permiten acrecentar los recursos disponibles de una forma flexible, poniendo en marcha estrategias que sopesen las variables relevantes tales como condiciones cambiantes de conectividad, el coste de los modelos de utilidad o el consumo de energía, pero manteniendo las restricciones con las que deben ejecutarse los procesos de la aplicación, tales como requerimientos de tiempo real, disponibilidad permanente o coste.

Las TIC se presentan como el principal elemento para lograr una gestión más eficiente y sostenible de los recursos de una ciudad, mientras se asegura de que las necesidades de los ciudadanos para mejorar su calidad de vida queden satisfechas. Un elemento clave será la creación de nuevos sistemas que permiten la adquisición de información dentro del contexto, de forma automática y transparente, a fin de proporcionar ésta a los sistemas de toma de decisiones. En este trabajo, se presenta un modelo novedoso distribuido para la obtención, representación, que proporciona el flujo y la circulación de las personas en zonas geográficas densamente pobladas. Para llevar a cabo estas tareas, se propone un modelo sustentado sobre sistemas de adquisición de datos automáticos basados en tecnología RFID, modelos de fiabilidad y técnicas de integración. Al contrario de otras propuestas, este modelo representa una solución completa que permite la adquisición de la información del usuario de una manera transparente y fiable en un entorno no controlado.

Esta tesis presentará el desarrollo de un sistema ciberfísico inteligente para el monitoreo y control del consumo de energía en el hogar que abarcará el diseño de los dispositivos físicos y un sistema basado en el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) usando herramientas de computación en la nube (también conocido como Cloud Computing) para el procesamiento y transmisión de la información recolectada y comandos enviados a través de internet. Para esto se optará por una investigación preliminar y luego el desarrollo de ingeniería pertinente. También se desarrollará la aplicación web y una aplicación móvil. Además, se realizará la fabricación de los prototipos necesarios para la validación del sistema integrado con las aplicaciones mencionadas y ver su correcto funcionamiento. Luego del trabajo realizado, se puede concluir que es posible el desarrollo de este sistema y que funciona de una manera muy estable. Todo esto se valida gracias a la realización de pruebas por medio de prototipos diseñados e impresos en 3D con filamento de plástico PLA, que da la suficiente resistencia mecánica para el sistema, y su integración con las aplicaciones desarrolladas. Además, el diseño se realizó para que sea un sistema escalable capaz de soportar una gran cantidad de usuarios y que se pueda seguir adicionando diferentes tipos de dispositivos para así aumentar el confort que se tiene. En vista de que en el Perú el boom de la construcción hace que aumente exponencialmente el consumo energético por habitante, se hace necesario el desarrollo de este sistema que permita monitorear y regular el consumo de energía de una forma práctica y rápida.

La transformación digital ha traído consigo muchos beneficios y retos para las empresas; y pese a ello, aún se tiene muchos inconvenientes en adoptar un sistema centralizado para las tecnologías IoT. Las plataformas IoT son sistemas solicitados por las empresas para unificar toda la labor de gestión y operativa relativa al IoT, sin embargo, las empresas para optar por un nuevo tipo de tecnología requieren de referencias de mercado como evaluaciones en ambientes de prueba, diseños validados o experiencias en la misma tecnología en otras empresas del mismo rubro. A pesar de esto, se carece de estas pruebas, evaluaciones y estándares en las plataformas IoT actuales del mercado por lo cual se dificulta su adopción. Es así, como la presente tesis tiene como objetivo realizar la prueba, evaluación y diseño del rendimiento de una plataforma IoT empleando software de código libre. Esto se realizará mediante la implementación de todos los componentes en un centro de datos de prueba y como resultado, se podrá contrastar el beneficio de las distintas plataformas IoT en cada escenario establecido. Dado que los escenarios propuestos son en base a plataformas IoT de terceros, se busca desarrollar un nuevo sistema que cubra las mismas capacidades, y por consiguiente, sea el inicio de futuros proyectos que se complementen con lo propuesto para las tecnologías IoT Finalmente, obtenido toda la información y capacidades respecto a las plataformas, se realizó un análisis exhaustivo del porqué de cada parámetro recibido y como estos pueden beneficiar a los requerimientos empresariales de todo tamaño. Como resultado final, se propone un estudio de mercado en el cual la empresa analizara los costos de implementación para un tipo de escenario.

Con la conversión de la industria tradicional a industria 4.0, la inteligencia artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT), el Machine Learning (ML) y la calidad de los datos (DQ) adquieren nuevas dimensiones y una notoria relevancia en el campo de la industria. Uno de los usos más solicitados de la IA en el campo de la industria es la búsqueda de la mejora de la rentabilidad, ya sea aumentando la producción, o disminuyendo los costes del propio proceso industrial. En esta tesis se abordan los dos objetivos: para la optimización de producción, se presenta un sistema para la cuantificación de energía generada para instalaciones solares fotovoltaicas. Este modelo está basado en Open Data provenientes de satélites, sensores IoT y Redes Neuronales Artificiales (ANN). Así, facilitamos a los lectores la información necesaria para decidir cuánto deberían invertir en una ubicación en concreto, en función de la producción energética deseada. En comparación con las propuestas más avanzadas, nuestra solución proporciona una capa de abstracción centrada en la producción de energía, en lugar de en los datos de radiación, y puede entrenarse y adaptarse a diferentes ubicaciones utilizando Open Data. Por otra parte, para la disminución de costes del propio proceso industrial, se presenta un modelo de ML basado en autoencoders que permite la Detección y el Diagnosis de Errores (FDD) y acorta las interrupciones del proceso productivo. El enfoque presentado explota los datos generados por el proceso industrial y entrena una arquitectura basada en ML, combinando varios algoritmos con autoencoders y ventanas deslizantes. La solución presentada ayuda a detectar precozmente las averías y se ha sido probada con datos reales procedentes de una instalación con una turbina de cogeneración de energía eléctrica. Además, se destaca que, aunque el ejemplo usado para nuestro enfoque utiliza una instalación industrial de una turbina de gas, éste puede adaptarse a otros problemas de FDD en otros procesos industriales que podrían beneficiarse de las ventajas mencionadas. Sin embargo, durante la realización del proyecto se han encontrado dos dificultades adicionales: que no existe una metodología establecida para la captación de requisitos para proyectos de ML; y que no existe información adecuada y suficiente sobre el efecto de las desviaciones de la Calidad de lo Datos (DQ) en dichos modelos ML. Por consiguiente, en esta tesis se presentan dos soluciones adicionales para dichos problemas. Para solventar la captación de requisitos en proyectos de ML, se presenta una particularización del modelo de requisitos iStar (i*). Mediante esta particularización, los recién llegados y los no expertos en el campo del ML pueden seguir una metodología que les guiará por el camino correcto a seguir, evitando modelos no válidos. El marco i* es un popular lenguaje de modelado para capturar el entorno y los requisitos de un sistema. Sin embargo, se ha construido sobre una capa de abstracción muy alta, y sus usos en un campo específico dependen en gran medida de la experiencia del diseñador. La propuesta presentada resuelve esto: especifica el marco i*, cubriendo las principales lagunas entre el ML y el modelado conceptual. Así, proporcionamos una línea de base adecuada a seguir que captura los requisitos y cumple las numerosas restricciones del campo del ML. Además, se presenta una guía basada en preguntas para aplicar dicha propuesta, y se aplica la metodología descrita en el proyecto de la turbina de gas descrito previamente. Así, se puede ver su viabilidad y cómo su uso filtra diseños no válidos. Respecto al punto de ver la cuantificación del efecto de DQ en los proyectos de ML, en esta tesis se presenta un enfoque sistemático, basado en la norma ISO 25012, para estimar el impacto de la degradación de la DQ en diferentes algoritmos, con el fin de cuantificar dicho efecto en la salida de un modelo de ML de una instalación real (la de la turbina de gas de cogeneración). Se debe destacar que en una instalación real puede haber fuertes restricciones de tiempo y espacio, y la limpieza de datos como tal no siempre es posible, por lo que el modelo de ML debe lidiar de con dichos problemas de DQ. Para ello, se ha definido una metodología mediante la cual, se contamina progresivamente los datos para disminuir dos características de D, accuracy y currentness. Como resumen, la tesis se centra en 4 puntos: optimización de un proceso industrial de generación solar fotovoltaica, mejora en el mantenimiento industrial mediante mantenimiento predictivo en una instalación real, metodología para la captación de requisitos en un proyecto de ML, y efectos de DQ sobre las salidas de los modelos de ML en un entorno industrial. Así pues, esta tesis mejora de manera integral distintos aspectos relacionados con el ML, el IoT y las instalaciones industriales. / Esta Tesis Doctoral ha sido posible gracias a la financiación recibida de diversas fuentes. En primer lugar, la beca UAIND18-08A de la Universidad de Alicante, bajo el título "Técnicas Analíticas en Sistemas IoT". El objetivo de esta beca es la realización del doctorado industrial soportado por el convenio LUCENTIALAB2-18Y, que establece el convenio de colaboración en el que la tesis está co-financiada por la Universidad de Alicante y la empresa Lucentia Lab S.L. Por otra parte, a lo largo de la tesis se ha participado en diversos proyectos, que han hecho posible el envío de artículos a diversas conferencias y revistas. Entre estos proyectos se encuentran los proyectos nacionales ECLIPSE-UA (RTI2018-094283-B-C32) y AETHER-UA (PID2020-112540RB-C43) financiados por el Ministerio de Economía y Empresa y el Ministerio de Ciencia e Innovación respectivamente, y el proyecto regional BALLADEER (PROMETEO/2021/088) financiado por la Generalitat Valenciana.

La pandemia generada por la Covid 19 generó que las universidades dejen de brindar clases presenciales y que los alumnos dejen de interactuar con los equipos que dichas universidades brindan como complemento de sus aprendizajes. Por otro lado, el internet de las cosas es la tecnología que permite conectar dispositivos a internet y las plataformas IoT las que permiten a un usuario final el monitoreo y control remoto de dichos dispositivos. En ese sentido, el objetivo principal de la tesis es el diseño e implementación de una plataforma IoT que permita el monitoreo y control remoto desde la nube del banco de psicrometría, el cual es un equipo mecánico ubicado dentro del Laboratorio de Energía de la PUCP, a un alumno a través de una interfaz web para la realización de laboratorios remotos. Para ello, se presenta la situación del Laboratorio de Energía en pandemia y se describe al equipo en cuestión. Luego, se presenta los requerimientos a cumplir, se plantea el diseño de la arquitectura y se realiza la implementación de la plataforma. También, se realiza pruebas de rendimiento y se muestra los resultados del uso de la plataforma desarrollada por alumnos en laboratorios reales. Por último, se destacan las conclusiones claves, como el diseño e implementación exitosa de la plataforma IoT. Adicionalmente, se muestra que la plataforma está siendo utilizada por estudiantes de la PUCP a la fecha en la que se escribe la tesis.

El internet de las cosas es la tecnología que permite conectar dispositivos a internet y las plataformas IoT las que permiten a un usuario final el monitoreo y control remoto de dichos dispositivos. Debido a esto, se propone la utilización de una plataforma IoT para monitorear y controlar remotamente los equipos mecánicos de la PUCP, como el banco de psicrometría ubicado en el Laboratorio de energía de la misma, para el desarrollo de laboratorios remotos. Por este motivo, el objetivo principal será el análisis y comparación de tres plataformas IoT que permitan el monitoreo y control remoto de un equipo mecánico: ThingSpeak, ThingsBoard y Kaa IoT. En la investigación, se evidencia que la plataforma que cumple con la mayoría de los requerimientos planteados para el desarrollo de un laboratorio remoto es Kaa IoT.