Revisión de las aplicaciones de aprendizaje de máquinas supervisadas en la industria manufacturera

Gerardo Herrera Roldan; Yemala Castillo Brito

Autores/as

Gerardo Herrera Roldan Investigador Independiente https://orcid.org/0000-0001-6761-5227
Yemala Castillo Brito

Palabras clave:

Machine learning, aprendizaje automático supervisado, SMS, revisión bibliográfica, industria manufacturera

Resumen

El Machine Learning es el diseño y estudio de las herramientas informáticas que utilizan la experiencia pasada para tomar decisiones futuras; también es el estudio de programas que pueden aprender de los datos. El objetivo principal fue realizar una revisión documental del estado del arte de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado más relevantes, aplicados en la industria manufacturera, de manera sistematizada. En el documento se evidencia que cada algoritmo difiere en el área de aplicación y ningún algoritmo es más poderoso que el otro en diferentes escenarios. La metodología usada fue estudio de mapeos sistemáticos SMS. Se seleccionaron 30 documentos luego aplicar los criterios de inclusión y exclusión definidos. La revisión indicó que los algoritmos mayormente usados son el RF, el SVM y las Redes neuronales, y son usados mayormente para detección de fallas, control de procesos y de calidad.

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