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Pablo Báez Castillo
, Luis Ángel Reyes Hernández, Beatriz Alejandra Olivares Zepahua, Ignacio López Martínez, María Isabel Cordova Ovando
Actualmente, la metrología ha empleado técnicas avanzadas como la inteligencia artificial, el internet de las cosas y el análisis de datos, todo con el objetivo de medir de manera precisa y exacta diferentes magnitudes físicas. Todo esto se le conoce hoy en día como metrología 4.0, que tiene como objetivo principal asegurar la fiabilidad y la precisión de mediciones en campos como la industria. En este contexto, se propone una aplicación web para una empresa que se dedica a la calibración de instrumentos, en la cual se apliquen algoritmos de regresión para la predicción en sus instrumentos de calibración. Esto no solo permitirá ofrecer resultados de mejor calidad y más confiables a los clientes, sino también permitirá optimizar los procesos de la empresa y mejorar la eficiencia en la toma de decisiones relacionadas con la calibración de los instrumentos. Se espera que, mediante el uso de algoritmos de regresión, la empresa prediga cuándo el instrumento patrón va a dar malas lecturas. Esto permitirá enviar el instrumento a calibrar con anticipación, evitando errores y garantizando la precisión en las mediciones. Aunque aún no se tienen resultados concretos, se anticipa una mejora significativa en la precisión y fiabilidad de las predicciones, así como en la eficiencia operativa de la empresa.
Nowadays, metrology has employed advanced techniques such as artificial intelligence, the internet of things and data analysis, all with the aim of accurately and precisely measuring different physical magnitudes. All this is known today as metrology 4.0, which has as its main objective to ensure the reliability and accuracy of measurements in fields such as industry. In this context, a web application is proposed for a company dedicated to the calibration of instruments, in which regression algorithms are applied for prediction in their calibration instruments. This will not only provide better quality and more reliable results to customers, but will also optimize the company's processes and improve the efficiency of decision making related to instrument calibration. It is expected that, through the use of regression algorithms, the company will predict when the standard instrument will give bad readings. This will make it possible to send the instrument for calibration in advance, avoiding errors and guaranteeing measurement accuracy. Although concrete results are not yet available, a significant improvement in the accuracy and reliability of predictions is anticipated, as well as in the company's operational efficiency.
