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Diseño e integración de un entorno web orientado a la gestión energética y análisis predictivo de consumo eléctrico en plantas cerveceras.
| dc.contributor.advisor | Montenegro Embus,Brayan Andru | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_barranquilla | |
| dc.creator | Rueda Mayorga,Brayan | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-12T22:13:11Z | |
| dc.date.available | 2026-06-12T22:13:11Z | |
| dc.date.created | 2026-05-09 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82263 | |
| dc.description | Apéndice A. Acuerdo de confidencialidad - Empresa Estudiante Acuerdo firmado entre el estudiante y la empresa para ejecución del proyecto Apéndice B. Autorización Empresa Autorización final firmada por personal autorizado para aprobar la ejecución del proyecto. Apéndice C. Diagrama de funcionamiento del Proyecto. Mapa del funcionamiento, los enlaces e intercambios de datos del proyecto. Apéndice D. Repositorio de Código del proyecto. Archivos almacenados en GitHub para visualizar y copiar el funcionamiento del proyecto. | |
| dc.description.abstract | El presente proyecto tiene como objetivo diseñar e implementar una solución para el manejo eficiente de los datos de energía en la Cervecería Barranquilla, con posibilidad de ser escalada a otras plantas o industrias con infraestructura similar. La electricidad constituye uno de los recursos de mayor costo en la producción de bienes y servicios, lo que hace indispensable contar con herramientas confiables para gestionar el consumo energético de procesos y equipos. Aunque la mayoría de las plantas dispone de medidores de energía, no es común contar con software especializado que recopile automáticamente dichos consumos. Los programas ofrecidos por los fabricantes suelen requerir licencias costosas para realizar acciones básicas o integrar nuevos equipos, lo que incrementa la inversión y los gastos de mantenimiento. Además, presentan limitaciones en el manejo de datos masivos, entornos variables e infraestructuras virtualizadas, lo que genera la necesidad de personal adicional para resolver fallas. Este desarrollo propone una interfaz adaptable y sencilla, capaz de gestionar datos energéticos en tiempo real y de predecir consumos con base a valores de producción. Con ello se busca ofrecer una alternativa más flexible y eficiente frente a las soluciones tradicionales, contribuyendo a la optimización de recursos y a la sostenibilidad industrial. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Diseño e integración de un entorno web orientado a la gestión energética y análisis predictivo de consumo eléctrico en plantas cerveceras. | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | energía, gestión de datos, eficiencia energética, software industrial, sostenibilidad. | |
| dc.subject.keywords | Gestión de datos | |
| dc.subject.keywords | Eficiencia energética | |
| dc.subject.keywords | Software industrial | |
| dc.subject.keywords | Sostenibilidad | |
| dc.description.abstractenglish | The objective of this project is to design and implement a solution for the efficient management of energy data at Cervecería Barranquilla, with the possibility of scaling it up to other plants or industries with similar infrastructure. Electricity is one of the costliest resources in the production of goods and services, making it essential to have reliable tools to manage the energy consumption of processes and equipment. Although most plants have energy meters, it is not common to have specialized software that automatically collects this consumption data. The programs offered by manufacturers often require expensive licenses to perform basic actions or integrate new equipment, which increases investment and maintenance costs. In addition, they have limitations in handling massive data, variable environments, and virtualized infrastructures, which creates the need for additional personnel to resolve failures. This development proposes an adaptable and simple interface capable of managing energy data in real time and predicting consumption based on production values. The aim is to offer a more flexible and efficient alternative to traditional solutions, contributing to resource optimization and industrial sustainability. | |
| dc.subject.category | Machine Learning | |
| dc.subject.category | Automatización industrial | |
| dc.subject.category | Manejo de información | |
| dc.subject.category | Aplicaciones Web |





















