Diseño de Sistema Automático de Distribución de Agua Purificada ern Laboratorios Farmacéuticos Markos S.A- Ate – Lima
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Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".