Mostrar el registro sencillo del ítem
Inserción de modelos predictivos en empresas del sector energético con motivo de la digitalización
dc.contributor.author | Guerrero Valor, Luis | |
dc.date.accessioned | 2023-03-15T11:03:01Z | |
dc.date.available | 2023-03-15T11:03:01Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10334/7146 | |
dc.description | 60 páginas. | es |
dc.description.abstract | Trabajo Fin de Máster en Transformación Digital de Empresas. Directores: Dr. D. Pedro Javier Zarco Periñán; D. Víctor Jesús Ballesteros Borondo. El presente documento recoge el desarrollo completo sobre la realización y aplicación de un modelo predictivo, que se encuadra dentro del ejercicio empresarial de las compañías dedicadas al sector energético, en este caso Endesa. Con el objetivo principal de ayudar a la automatización y gestión eficiente de procesos productivos, se han definido los conceptos teóricos que fundamentan el caso, se ha realizado una organización progresiva de las tareas a llevar a cabo, y se ha terminado por el desarrollo práctico del modelo, teniendo siempre como referente uno ya existente desarrollado e implantado en la compañía. Esto ha permitido comparar los resultados para contrastar así la calidad de los mismos. En general, se han conseguido alcanzar los objetivos propuestos, logrando poner en marcha un modelo predictivo que ofrece resultados muy positivos, aportando así un punto de valor añadido a la empresa y mejorando la calidad y eficiencia de la actividad de la misma. | es |
dc.description.abstract | This document includes the complete development on the realization and application of a predictive model, which falls within the business exercise of companies dedicated to the energy sector, in this case Endesa. With the main objective of helping to automate and efficiently manage production processes, the theoretical concepts underlying the case have been defined, a progressive organization of the tasks to be carried out has been carried out, and the practical development of the model, always having an existing one developed and implemented in the company as a reference. This has made it possible to compare the results in order to contrast their quality. In general, the proposed objectives have been achieved, managing to launch a predictive model that offers very positive results, thus providing a point of added value to the company and improving the quality and efficiency of its activity. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Internacional de Andalucía | es |
dc.relation.ispartofseries | Máster Oficial Interuniversitario en Transformación Digital de Empresas | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Modelos de predicción | es |
dc.subject | Digitalización | es |
dc.subject | Empresas energéticas | es |
dc.subject | Aprendizaje automático | es |
dc.subject | Ciencia de datos | es |
dc.title | Inserción de modelos predictivos en empresas del sector energético con motivo de la digitalización | es |
dc.type | masterThesis | es |
dc.rights.accessRights | openAccess | es |