Nuevos Modelos de Negocio en el Paradigma Industria 5.0. Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para optimizar Procesos Industriales
El trabajo que se presenta aborda oportunidades y riesgos que surgen bajo el paradigma digital en la industria, particularmente a partir del potencial disruptivo que ofrece la Inteligencia Artificial, y las demandas desde la industria para generar procesos más eficientes, sobre todo teniendo en cuen...
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| Publicado: |
Red internacional de Cooperación Académica
2025
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| Acceso en línea: | https://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/3332 |
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I76-R191-123456789-33322025-12-01T22:00:45Z Nuevos Modelos de Negocio en el Paradigma Industria 5.0. Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para optimizar Procesos Industriales Mateo, Federico Walas Industria 5.0 Optimización de procesos industriales IIoT Inteligencia artificial Aprendizaje automático ODS El trabajo que se presenta aborda oportunidades y riesgos que surgen bajo el paradigma digital en la industria, particularmente a partir del potencial disruptivo que ofrece la Inteligencia Artificial, y las demandas desde la industria para generar procesos más eficientes, sobre todo teniendo en cuenta la necesidad de alcanzar los Objetivos de Sustentabilidad (ODS). El trabajo desarrolla casos de aplicación en industrias de procesos, que se consideran relevantes con respecto a la posibilidad de adopción de soluciones de inteligencia artificial. En todos los casos buscaban la optimización de procesos industriales en el marco del paradigma de Industria 4.0 y su evolución al modelo 5.0. Los casos demuestran los beneficios de implementar soluciones que permiten generar inteligencia en los procesos industriales a partir del uso de los datos de los procesos, integrando soluciones de Internet Industrial de las Cosas con plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Por último, se trata de mostrar como soluciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático permiten optimizar procesos industriales y facilitan evolucionar en la eficiencia hacia las metas planteadas por los ODS. Fil: Mateo, Federico Walas. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Instituto de Ingeniería y Agronomía; Argentina. 2025-05 info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/3332 spa Cespedes Baquero, L. T., Cañizares Narváez, I. V. & Tolamatl Michcol, J. (comps.) (16-17 de mayo 2024). III Encuentro Latinoamericano de Experiencias Universitarias : Académica, investigación y proyección social [Acta de congreso]. III Encuentro Latinoamericano de Experiencias Universitarias, Red internacional de Cooperación Académica. https://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/3321 III Encuentro Latinoamericano de Experiencias Universitarias info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/9786289636970 info:eu-repo/semantics/openAccess info:ar-repo/semantics/accesoabierto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ application/pdf Red internacional de Cooperación Académica |
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El trabajo que se presenta aborda oportunidades y riesgos que surgen bajo el paradigma digital en la industria, particularmente a partir del potencial disruptivo que ofrece la Inteligencia Artificial, y las demandas desde la industria para generar procesos más eficientes, sobre todo teniendo en cuenta la necesidad de alcanzar los Objetivos de Sustentabilidad (ODS).
El trabajo desarrolla casos de aplicación en industrias de procesos, que se consideran relevantes con respecto a la posibilidad de adopción de soluciones de inteligencia artificial. En todos los casos buscaban la optimización de procesos industriales en el marco del paradigma de Industria 4.0 y su evolución al modelo 5.0.
Los casos demuestran los beneficios de implementar soluciones que permiten generar inteligencia en los procesos industriales a partir del uso de los datos de los procesos, integrando soluciones de Internet Industrial de las Cosas con plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Por último, se trata de mostrar como soluciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático permiten optimizar procesos industriales y facilitan evolucionar en la eficiencia hacia las metas planteadas por los ODS. |
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