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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMoreno Pallares, Rodrigo Rigoberto-
dc.contributor.authorRemache Pichucho, Estiven David-
dc.date.accessioned2024-06-12T21:58:03Z-
dc.date.available2024-06-12T21:58:03Z-
dc.date.issued2024-01-15-
dc.identifier.citationRemache Pichucho, Estiven David. (2024). Clasificación de piezas mecánicas mediante redes neuronales artificiales. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21557-
dc.descriptionUn almacén de repuestos estará expuesto a adquirir piezas mecánicas defectuosas es por lo que se requiere de un sistema automatizado que permita realizar el control de calidad de piezas adquiridas en un almacén de repuestos y lograr reducir la distribución de piezas mecánicas defectuosas, por lo tanto, el objetivo de esta investigación fue desarrollar un programa de clasificación de piezas mecánicas mediante redes neuronales artificiales para lograr una distribución de piezas de calidad a los clientes. La metodología tuvo un enfoque cuantitativo que a base de análisis de datos y tabulación permitió escoger una pieza mecánica para la investigación, un nivel descriptivo que especifica características del elemento con un alcance correlacional que cuantifica, analiza y establece vinculaciones, se aplicó un diseño experimental y transversal con el fin de relacionar las variables en conjunto con su incidencia, siendo imprescindible un estudio documental el cual permitió un desarrollo de redes neuronales artificiales y un estudio de campo que permitió la aplicación de las mismas mediante el software de MATLAB. Por medio de esta metodología se logró aplicar redes neuronales artificiales en la clasificación de piezas mecánicas posteriormente seleccionadas, además se logró mejorar la productividad de un almacén de repuestos automotrices. En esta investigación se concluye que la clasificación de piezas mecánicas mediante redes neuronales artificiales resulta exitosa en un almacén de repuestos y conlleva a mejorar su productividad, con ello se tiene confianza para adquirir las piezas mecánicas para la empresa.es_ES
dc.description.abstractA spare parts warehouse will be exposed to acquire defective mechanical parts that is why an automated system is required to perform quality control of parts purchased in a spare parts warehouse and reduce the distribution of defective mechanical parts. Therefore, the research objective was to develop a mechanical parts classification program using artificial neural networks to achieve a distribution of quality parts to customers. The methodology had a quantitative approach that based on data analysis and tabulation allowed choosing a mechanical part for the research. A descriptive level that specifies characteristics of the element and correlational that quantifies, analyzes, and establishes links. An experimental and transversal design was applied to relate the variables together with their incidence, being essential a documentary study which allowed the development of artificial neural networks and a field study that allowed the application of them through MATLAB software. By this methodology it was possible to apply artificial neural networks in the classification of mechanical parts subsequently selected. In addition, the productivity of an automotive parts warehouse was achieved. In this research, it is concluded that the classification of mechanical parts by means of artificial neural networks is successful in a spare parts warehouse and leads to improve its productivity, this provides confidence to acquire mechanical parts for the company.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFM;65T00535-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectTECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍAes_ES
dc.subjectREDES NEURONALESes_ES
dc.subjectPIEZAS MECÁNICASes_ES
dc.subjectCONVOLUCIÓNes_ES
dc.subjectMATLAB (SOFTWARE)es_ES
dc.titleClasificación de piezas mecánicas mediante redes neuronales artificialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalBuenaño Moyano, Luis Fernando-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
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