Análisis preventivos de variables para la industria cerámica con base en la metodología de análisis a modo y efecto de falla (FMEA method)

Preventive analysis of variables for the ceramic industry based on the failure mode and effect analysis (FMEA method)

Rigel Hugo Carreón Reyes Juan Carlos Neri Guzmán (2023, [Artículo])

El presente estudio indica de una forma tangible la aplicación de la herramienta FMEA (Failure Mode And Effects Analysis -por sus siglas en inglés) en la aplicación de fabricación de cerámica sanitaria, en donde se evalúan las variables que están relacionadas con el proceso de diseño, procesamiento de piezas cerámicas y de su relación existente para poder alcanzar los requisitos normativos y que estos a su vez sean alcanzables. Dentro del estudio se presenta el análisis y elaboración de la matriz riesgos en modo de fallas, así como una serie de definiciones estadísticas con las cuales son evaluados los procesos de fabricación, así como la explicación clara de la metodología FMEA en donde se indica la adecuación de estos conceptos a este tipo de manufacturas (cerámica sanitaria). Este trabajo también describe a través del estudio de caso de las variables una metodología que detalla los conceptos básicos tales como severidad, detección y ocurrencia combinando el desarrollo de tablas parametrizadas y / o acopladas al tipo de proceso de manufactura cerámica .En los resultados que se obtienen se observa la disminución de la incertidumbre hasta de 85% en los valores de RPN y una mejora en el cpk >1,33 como índice de calidad los riesgos o incertidumbres disminuidos son de forma numérica a través de la comprobación de nuevas acciones y el reanálisis de los conceptos de ocurrencia y detección derivados de la implementación de acciones. Las conclusiones indican como una herramienta adecuada el uso de FMEA para el campo de aplicación de la manufactura de cerámica sanitaria.

The present study indicates in a tangible way the application of the FMEA tool (Failure Mode and Effects Analysis) in the application of sanitary ceramic manufacturing, where the variables that are related to the process of design, processing of ceramic pieces and their existing relationship are evaluated in order to achieve the regulatory requirements and that these in turn are achievable. The study presents the analysis and elaboration of the risk matrix in failure mode as well as a series of statistical definitions with which the manufacturing processes are evaluated as well as the clear explanation of the FMEA methodology (failure mode and effects analysis) where the application and adequacy of these concepts to this type of manufactures (sanitary ceramics) is indicated. This paper also describes through the case study of the variables a methodology that details the basic concepts such as severity, detection and occurrence combining the development of parameterized tables and / or coupled to the type of ceramic manufacturing process. In the results obtained, the decrease in uncertainty of until 85% in the values of RPN and an improvement in the cpk >1.33 as a quality index, the risks or uncertainties decreased are numerically through the verification of new actions and the reanalysis of the concepts of occurrence and detection derived from the implementation of actions. The conclusions indicate as an appropriate tool the use of FMEA for the field of application of the manufacture of sanitary ceramics.

AMEF (Análisis de Modo de Efecto y Falla) Productos cerámicos Cerámica sanitaria Procesos cerámicos Severidad Detección Ocurrencia FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) Ceramic products Standard ASME Sanitary ceramic Ceramic processess INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

DESACTIVACIÓN DE FLUORESCENCIA COMO PRINCIPIO DE BIODETECCIÓN DE PROTEÍNAS

Edwin Johan Ortiz Riaño (2020, [Tesis de maestría])

"En nuestros días los inmunoensayos son la principal herramienta para el diagnóstico médico, el desarrollo de fármacos y el monitoreo medioambiental. Sin embargo, la mayoría de los inmunoensayos involucran procedimientos que requieren de muchos elementos para su desarrollo. En el presente trabajo, se desarrolló una novedosa plataforma de biosensado para la detección de IgG humana basada en el apagamiento de fluorescencia causada por el óxido de grafeno. Se utilizó solo un anticuerpo (conjugado con el fluoróforo isotiocianato de fluoresceína) en los procesos de captura y detección sin la necesidad de etapas de lavado. La simple plataforma de biosensado consiste en el recubrimiento de una microplaca de 96 pocillos (con fondo de poliestireno) con óxido de grafeno. La adhesión del óxido de grafeno es posible gracias a interacciones electrostáticas entre el óxido de grafeno (negativamente cargado) y la superficie de la placa modificada con grupos aminos (positivamente cargados). Cuando se agregó el analito y el anticuerpo (conjugado con el fluoróforo) se realizó una cinética durante dos horas con lecturas cada 5 minutos de la intensidad de fluorescencia, observando que cuanto mayor era la concentración del analito menor era el apagamiento de fluorescencia. Esta propuesta mostró una excelente detección para IgG humana, con una aceptable precisión (desde 0.27 % hasta 4.80 %). El límite de detección alcanzado fue 2.71 ng mL y el límite de cuantificación alcanzado fue de 15.5 ng mL. De igual forma, fue posible la cuantificación de concentraciones desconocidas del analito dentro de un rango aceptable de exactitud (desde 73 % hasta 126 %). Todo esto hace de esta plataforma de biosensado una buena opción para la detección de diversos tipos de analitos (biomarcadores) con potencial futuro en diagnóstico."

Inmunoensayo Plataforma de Biosensado Óxido de Grafeno Isotiocianato de fluoresceína Apagamiento de fluorescencia Límite de cuantificación Límite de detección CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ÓPTICA ÓPTICA

Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales

Detection of violent events in social media publications

Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])

En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.

In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.

Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES