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Enregistrement W7009270850

Diseño de Sistema Automático de Distribución de Agua Purificada ern Laboratorios Farmacéuticos Markos S.A- Ate – Lima

2018· dissertation· es· W7009270850 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Automation and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaspberry piGreenhouse
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de este proyecto tiene como fin principal diseñar e implementar un \nsistema automatizado utilizando un PLC y una pantalla HMI para controlar y \nmonitorizar la distribución de agua purificada en el Laboratorio Farmacéutico \nMarkos S.A – Lima, para hacerlo más eficiente. \nEsta investigación surge debido a que en la actualidad el laboratorio \nFarmacéutico Markos S.A carece de un adecuado sistema de distribución de \nagua purificada a las área de fabricación, al carecer de un sistema eficiente para \nllevar a cabo esta tarea muy importante, se pierde mucho tiempo y por ende \ndinero. \nPara lograr nuestro objetivo se diseñó el sistema de control utilizando el PLC \nV1040 OPLCs, Sensor ultrasónico microsonic mic +130/XX/TC, Caudalímetro \nGery Anderson MOD. KTP, modelo Ktp 1.0 BPBTAI-010, controlador de \nconductividad seleccionado es el BL-983320 y la sonda HI 7634-00 de la marca \nHanna Instruments, 2 bombas de impulsión marca SALSOM de 4 etapas de 2200 \nWatts, variador de velocidad VFD- 037E23A de DELTA ELECTRONICS, Chiller \nmarca Alfa Laval, modelo M6-MBASE, lámpara UV marca Vicua modelo SC- \n600/2; y el sistema de supervisión se realizó utilizando el software Visilogic 1.7.9 \nde Unitronics. \nFinalmente se pudo concluir que la investigación realizada nos permitió mejorar \ny demostrar que la implementación de sistema automatizado utilizando un PLC \ny una pantalla HMI para controlar y monitorizar la distribución de agua purificada \nen el Laboratorio Farmacéutico Markos S.A – Lima. Nos permite acelerar el \nproceso de fabricación de los productos y la calidad de estos.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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