Energy-Harvesting de tipo Peltier para entornos industriales 4.0 severos

Ponente: Blanca Bujanda Cirauqui (Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas, Universidad Pública de Navarra)

Lugar: Aula 034 (Edificio CCT)

Hora: martes 21 de enero, 12:00

Resumen: Una instalación industrial necesita realizar un mantenimiento adecuado de su maquinaria si quiere obtener una buena rentabilidad de su producción. La precocidad con la que se detecten las averías puede ser un factor decisivo en su reparación; sin embargo no siempre es posible realizar comprobaciones de manera regular, sobre todo si se se opera en entornos industriales severos (temperaturas superiores a 50ºC, vibraciones, campos electromagnéticos…). Por este motivo, en muchas ocasiones, se utilizan transductores para monitorizar el proceso productivo. Una de las principales limitaciones de los sistemas inalámbricos utilizados en el IoT y la industria 4.0 es la alimentación y/o la auto-alimentación. Hay que tener en cuenta que este problema es especialmente importante en entornos severos donde se requiere un mínimo mantenimiento de la sensórica y de los sistemas de monitorizado para no interferir en la producción.

La principal ventaja de un entorno severo es, paradójicamente, su severidad, ya que puede proporcionar diferentes fuentes de energía que, adecuadamente empleadas, pueden ser empleadas para aumentar la autonomía de los sistemas, o proporcionar la suficiente energía para que el sistema sea completamente autónomo (sin necesidad de baterías). Mostraremos como se puede desarrollar una plataforma modular hardware/software de redes de sensores inalámbricos autoalimentados orientados a la industria 4.0, de bajo coste y bajo consumo. Con el fin de conseguir aumentar la autonomía de las baterías o, incluso, conseguir la autoalimentación de los sistemas se utilizan técnicas de energy harvesting de tipo Peltier. En conjunto es un sistema ciberfísico con capacidad de sensar y comunicar inalámbricamente con otros módulos o plataformas similares para prestar servicios en la industria 4.0 y operar en la nube.

Experiencias de un Data Scientist en el mundo empresarial

 

Ponente: Víctor Nalda Castellet (Data Scientist, Departamento de Investigación e Innovación en Modelos de Riesgo, Banco Santander)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 2 de mayo, 12:00

Resumen: En esta ocasión vuelvo a mi universidad para mostraros cuáles son los retos a los que se enfrenta un matemático en el mundo empresarial, haciendo un repaso por el mundo del Big Data, desde Business Intelligence hasta Machine Learning. Todo ello lo ilustraremos con casos prácticos que pasan por sectores profesionales tan diferentes como las energías renovables, el fraude, las telecomunicaciones, la seguridad, la alimentación o la banca.