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Universidad de Oviedo

MPdM: Modelo para mejorar el mantenimiento predictivo en la industria 4.0

Abstract

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En la actualidad, la Industria 4.0 busca la integración de tecnologías digitales y físicas para lograr procesos productivos más inteligentes y eficientes. En este entorno, la monitorización continua y el análisis de datos industriales permiten anticipar fallos a través del mantenimiento predictivo, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando el uso de recursos. Para cumplir con ese objetivo, destaca la adopción de soluciones basadas en Internet de las Cosas o IoT, donde distintos sensores se conectan en red y transmiten información de forma constante a plataformas de análisis. Dichos sensores recogen variables como vibración, temperatura y otros indicadores de funcionamiento, fundamentales para detectar, de manera temprana, posibles problemas en equipos o líneas de producción.

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Alonso González, Miguel Ángel
Advisors dc:contributor.advisor
  • García Díaz, Vicente
  • López Pérez, Benjamín

Subjects

dc:subject × 3

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Language dc:language.iso
spa

Identifiers

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Handle dc:identifier.uri
https://hdl.handle.net/10651/81445
OAI identifier oai:identifier
oai:digibuo.uniovi.es:10651/81445

Chain of custody

source
Harvested from
Universidad de Oviedo
Base URL
digibuo.uniovi.es/oai/request
Last updated
2026-07-24
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Alonso González, Miguel Ángel. MPdM: Modelo para mejorar el mantenimiento predictivo en la industria 4.0. 2025. https://hdl.handle.net/10651/81445