Redes neuronales aplicadas al control estadístico de procesos con cartas de control EWMA

Objective: Design an LSTM recurrent neural network to predict the average value of the temperature variable and thus evaluate the network's ability to obtain values ​​similar to the EWMA weighted moving average calculations for individual measurements. Methodology: 1768 records of individual temperature measurements were obtained by a sensor, in the data set called: Gas sensors for home activity monitoring data set. The temperature data was plotted on an EWMA exponential weighted moving average control chart, in order to obtain the process mean values ​​and to identify that the process was within statistical control. Subsequently, an LSTM neural network was trained to a training sample of 1184 data with a backpropagation algorithm that allowed obtaining values ​​similar to EWMA, which were validated in a test sample of 584 temperature Results: The design of a neural network with a unit in the entrance door, 4 units in the forgetting door and 1 unit in the exit door trained with the Backpropagation algorithm allowed to calculate values ​​very close to those represented in the EWMA control chart. with an MSE of 1.1405e-04. Conclusions: LSTM neural networks are a good alternative for calculating EWMA values, when it is required to make statistical control of a process that generates a large amount of data obtained from measurements and there is no software to process them. Financing: Fundación universitaria Los LibertadoresObjetivo: Diseñar una red neuronal recurrente LSTM para predecir el valor promedio de la variable temperatura y evaluar así, la capacidad de la red para obtener valores similares a los cálculos del promedio móvil ponderado EWMA para mediciones individuales. Metodología: Se obtuvieron 1768 registros de mediciones individuales de temperatura realizadas por un sensor, en el conjunto de datos denominado: Gas sensors for home activity monitoring data set.  Los datos de temperatura se representaron en una carta de control de promedios móviles ponderados exponenciales EWMA, a fin de obtener los valores de la media del proceso y de identificar que el proceso estuviera dentro del control estadístico.  Posteriormente se entrenó una red neuronal LSTM a una muestra de entrenamiento de 1184 datos con algoritmo Backpropagation que permitiera obtener valores similares a EWMA, los cuales se validaron en una muestra de prueba de 584 datos de temperatura.   Resultados: El diseño de una red neuronal con una unidad en la puerta de entrada, 4 unidades en la puerta de olvido y 1 unidad en la puerta de salida entrenada con el algoritmo Backpropagation permitió calcular valores muy cercanos a los representados en la carta de control EWMA, con un MSE de 1.1405e-04. Conclusiones: Las redes neuronales LSTM son una buena alternativa para el cálculo de valores EWMA, cuando se requiera hacer control estadístico de un proceso que genera gran cantidad de datos obtenidos de mediciones y no se cuente con un software para procesarlos. Financiamiento: Fundación universitaria Los Libertadore

La era de la transformación digital de las organizaciones y su impacto en la competitividad

En un esfuerzo desarrollado por distintos autores y grupos de investigación para explorar diversos aspectos asociados al nuevo contexto que plantean la era digital, el termino cuarta revolución industrial o revolución 4.0 ha empezado a ser utilizado con frecuencia para denominar un proceso que tal como menciona Klaus Schwab (2016) se diferencia de la tercera revolución industrial o revolución digital iniciada en los años 80 del siglo XX, por tres elementos: velocidad (crecimiento exponencial), amplitud y profundidad (no solo está cambiando el qué y el cómo, sino también el quiénes) y el impacto en los sistemas (transformación en los sistemas productivos, sociales, empresariales). Para la academia es un reto comprender de manera acertada las transformaciones que se plantean en distintos escenarios como resultado del proceso en mención, con el objetivo de realizar aportes conceptuales, teóricos y prácticos útiles para los distintos actores interesados en identificar oportunidades y prever los desafíos de la revolución 4.0. Este libro recoge el resultado de dichas investigaciones. Debido a la riqueza y variedad en las temáticas, estos trabajos se pueden agrupar en cuatro grandes áreas: aportes académicos y al conocimiento; nuevas tecnologías; competitividad, y tendencias del mercadeo. (apartes del texto)Contiene: Capítulo 1. Gestión tecnológica: Fundamentos teóricos que facilitan su desarrollo y la medición en la empresa / Yiset Lorena Alvarado Peña, Melva Inés Gómez Caicedo -- Capítulo 2. Innovación, tecnológica robótica e inteligencia artificial marcan la educación y a los profesiones del futuro / Luz Eneida Moreno -- Capítulo 3. Brecha entre la industria y la academia / Iván Darío Ladino Vega, Jairo Ignacio Rodríguez Osorno, Walder de Jesús Casanova García -- Capítulo 4. Un chatbot como herramienta de apoyo al reclutamiento de personal en las empresas / Cecilia Ávila, Nicolas Vaca, Yeimy Roa -- Capítulo 5. Predicción de la satisfacción de los clientes de restaurantes mediante inteligencia artificial (IA) / Teresa Amanda Chávez de Menesses, María Andreína Moros Ochoa, Jenny-Paola Lis-Gutiérrez, Gilmer Yovanni Castro Nieto, Cristhian Salinas-Ortegón -- Capítulo 6. Determinantes de la competitividad en Colombia: ¿De las exportaciones tradicionales de commodities a bienes manufacturados? / Irma Liliana Vásquez Merchán -- Capítulo 7. Las redes sociales en la promoción de destinos de bienestar, una mirada al termalismo / Julia Rodas Quintero, Sandra Patricia Cote Daza, Jesús Alexis Barón Chivara -- Capítulo 8. Derechos de autor en el escenario de la revolución 4.0: ¿Cuánto saben los bogotanos? / Cristhian Salinas Ortegón, Jenny Paola Lis Gutiérrez, Mercedes Gaitán Angulo, Teresa Amanda Chávez de Menesses -- Capítulo 9. Sistema experto basado en reglas para la selección, evaluación y diagnóstico de iniciativas de innovación social (IS) / Jenny Cubillos Díaz, Anderson Quintero, Jenny Paola Lis Gutiérrez -- Capítulo 10. Identificación de los factores que inciden en las proyecciones financieras de las organizaciones floricultoras de Cundinamarca / Vladimir Camacho Cuineme -- Capítulo 11. Desempeño en servicios intensivos en conocimiento: un análisis de su comportamiento en países latinoamericanos / Diana Geraldine Jiménez García, Oscar Fernando Castellanos Domínguez.Fundación Universitaria Los Libertadore

Autómatas celulares evolucionados sobre fpga

Generalmente el Hardware reconfigurable se asocia a las FPGAs. Los dispositivos reconfigurables en sentido estricto deben soportar la reconfiguración sin la necesidad de reprogramar los dispositivos. Los autómatas celulares están constituidos por una colección muy densa de celdas reconfigurables, donde cada una realiza una operación simple pero en conjunto pueden ejecutar operaciones complejas. Los autómatas evolucionados a diferencia de los evolutivos se reconfiguran con base en reglas que son fruto de un proceso evolutivo externo al autómata en sí mismo, la Maquina Genética puede implementarse sobre un procesadoro sobre un PC como es el caso de este Proyecto, en el que se implementó un autómata en dos capas una para operaciones lineales y la otra para no lineales. La máquina Genética por conveniencia práctica, se diseñó sobre una aplicación de filtrado de imágenes y permite evolucionar las reglas que se reconfiguran en el autómata implementado sobre la FPGA.Generally, the reconfigurable hardware is associated with FPGAs. Strictly speaking reconfigurable devices must support the reconfiguration without the need to reprogram the devices. Cellular automata are made of a very dense collection of reconfigurable cells, where each performs a simple but together can execute complex operations. Automata evolved, unlike evolutionary reconfigured based on rules that are the result of an evolutionary process external to the controller itself, the machine can be implemented on Genetics processor or on a PC as in the case of this project, in wherein a controller is implemented in two layers for linear operations and the other for non-linear. The machine Genetics for practical convenience was designed on an image filtering application and can evolve rules that are reconfigured in the controller implemented on the FPGA