Herramientas para el análisis estadístico de datos de una red de sensores: pasos previos

Abstract

En este trabajo de fin de grado se aborda el análisis de la base de datos generada por una planta de revalorización de residuos, con el objetivo de entender mejor su estructura, hacer un análisis descriptivo de la misma, encontrar posibles mejoras, tanto de la base de datos, como de los análisis que se hacen después, y sentar las bases para un posterior estudio de mayor envergadura que incluya técnicas estadísticas de predicción. Se analiza la información recogida por sensores de temperatura, caudal o presión, entre otros, cada 30 segundos. Se establecen protocolos de acceso al sistema de recogida y transformación de la información, programmable logic controller, y se realizan consultas mediante un protocolo Server Management Studio (SQL) a través de una vpn proporcionada por la empresa. Los análisis se han realizado con R y/o Power Bi. Este análisis ha permitido introducir técnicas de preprocesamiento de datos para, además de subsanar posibles errores en los mismos, identificar mejoras, como la necesidad de resamplear las exportaciones de datos, actualizar y completar las tablas maestras que componen la base de datos, o automatizar la carga de datos a r, al igual que se ha hecho en Power Bi, y que se deben aplicar para facilitar la implementación de las técnicas estadísticas de inteligencia artificial. Es necesario completar esta primera toma de contacto con el problema de una manera más exhaustiva para poder plantear los modelos predictivos adecuados.