Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones
Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.11818/5048
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Browsing Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones by Author "Blanco Dagnino, Edmundo Eduardo"
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Item Desarrollo e implementación de un sistema inteligente para gestión y monitoreo de redes criogénicas(Universidad Inca Garcilaso de la Vega, 2025-12-02) Blanco Dagnino, Edmundo Eduardo; Hilario Falcón, Francisco ManuelEl presente trabajo propone el diseño e implementación de un sistema inteligente para la gestión y monitoreo remoto de redes criogénicas aplicables a entornos hospitalarios, industriales y domiciliarios. La solución se basa en una arquitectura modular que combina tecnologías de la Industria 4.0, destacando el uso de IoT, PLCs como Gateways, y una red de sensores inteligentes (de presión, flujo, temperatura y vibración) distribuidos estratégicamente. La propuesta incluye un enfoque basado en la nube bajo el modelo SaaS, utilizando servicios como AWS como Amazon DynamoDB, Amazon RDS (MongoDB, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, etc.); para el almacenamiento, análisis y distribución de datos y Amazon SageMaker para el desarrollo de modelos predictivos (Machine Learning) mediante cuadernos de programación en Python. Esto permite realizar análisis predictivo y determinar la probabilidad de fallas o riesgos operativos en función del comportamiento de los activos(patrones), mejorando el mantenimiento predictivo y reduciendo tiempos de inactividad no programados (lucro de cesante). La plataforma es escalable tecnológicamente, adaptable a diversas geografías y accesible desde dispositivos autorizados, incluyendo aplicaciones móviles y terminales web, manteniendo un enfoque robusto de ciberseguridad para proteger la integridad de la infraestructura y los datos. Como parte de su visión prospectiva, este sistema introduce conceptos clave de nanotecnología y física cuántica, que servirán de base para futuras migraciones tecnológicas, permitiendo una evolución hacia soluciones más miniaturizadas, sensibles y eficientes.