Industriako Gailuen Mantentze Lana26603
- Ikastegia
- Gipuzkoako Ingeniaritza Eskola
- Titulazioa
- Ingeniaritza Mekanikoko Gradua
- Ikasturtea
- 2024/25
- Maila
- 4
- Kreditu kopurua
- 4.5
- Kodea
- 26603
IrakaskuntzaToggle Navigation
Irakaskuntza-gidaToggle Navigation
Irakasgaiaren Azalpena eta Testuingurua zehazteaToggle Navigation
XXI. mendeko laugarren industri iraultza, industria 4.0 bezala ezagutzen dena, aldaketak kualitatiboak ekarri ditu ekoizpen prozesuan. Mantenuaren kasuan jauzi kualitatibo oso handia ematen ari da mantenu zuzentzaile eta prebentibo batetik aurikuspnerako mantenura. Honek paradigma berriak mahaigaineratzen ditu, horien artean, ekoizpen prozesuen digitalizazioa.
Gaitasunak / Irakasgaia Ikastearen EmaitzakToggle Navigation
1. Industri lantegiko mantenuko talde teknikoaren zeharkakotasuna.
2. Lantegiko makinen matxuren ezaugarrien ezagutza eta aurrikuspena.
3. Komunikazio sareei aplikatutako oinarrien ezagutza.
4. Mantenu talde batean lan egiteko jakin beharreko oinarrizko auziak ezagutzea.
Eduki teoriko-praktikoakToggle Navigation
1. gaia- Makinen matxuren aurrikuspena egiteko ezagutu beharreko teknologiaren ezagutza eta deskribapena.
2. gaia- ETL (extraction, transform and loading) prozesuaren ezagutza eta garapena industri makinen datuen erabilerarako.
3. gaia- Algoritmo matematiko eta estatistikoen deskribapen eta sakonketa etorkizuneko gertaerak aurrikusteko.
4. gaia- Datu errealen gainean ariketen garapena ordurarteko ezagutzetan sakontzeko.
5. gaia- Datuen makinen gainean banakako garapena eta emaitzen ahozko defentsa.
MetodologiaToggle Navigation
Klase majistralak
Laborategiko praktikak (Komunikazio sareetara zuzendua bereziki)
Ebaluazio-sistemakToggle Navigation
- Azken Ebaluazioaren Sistema
- Kalifikazioko tresnak eta ehunekoak:
- Praktikak egitea (ariketak, kasuak edo buruketak) (%): 80
- Lanen, irakurketen... aurkezpena (%): 20
Ohiko Deialdia: Orientazioak eta Uko EgiteaToggle Navigation
Industriako makinen datuetatik abiatuta aurrikuspen azterketara bideratutako garapen frogak %100ko pisua du (emaitzak, defentsa, ikasgaian zehar egindako lana, ebazpenaren planteamendua).
2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 39. artikuluan dioena jarraituz bukaerako frogara ez aurkezteak ebaluazio deialdiari uko egitea dakar eta “Ez aurkeztua” bezala agertuko da.
2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 43. artikuluan dioena jarraituz, arrazoi justifikatuak direla eta ikasleak ebaluazio jarraian ezin badu parte hartu, asignaturaren ezagutzak erakus ditzake bukaerako froga baten bidez. Horretarako ezarritako datetan eskaera egin beharko du Eskolaren webgunean (Idazkaritza eta Izapideak atalean). BUKAERAKO FROGA-ren edukiak beste ikasleek lortutako ezagutzekin bateragarriak izango dira merituak berdinak izan daitezen.
Ezohiko deialdia: Orientazioak eta Uko EgiteaToggle Navigation
Industriako makinen datuetatik abiatuta aurrikuspen azterketara bideratutako garapen frogak %100ko pisua du (emaitzak, ebazpenaren planteamendua).
2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 39. artikuluan dioena jarraituz bukaerako frogara ez aurkezteak ebaluazio deialdiari uko egitea dakar eta “Ez aurkeztua” bezala agertuko da.
2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 43. artikuluan dioena jarraituz, arrazoi justifikatuak direla eta ikasleak ebaluazio jarraian ezin badu parte hartu, asignaturaren ezagutzak erakus ditzake bukaerako froga baten bidez. Horretarako ezarritako datetan eskaera egin beharko du Eskolaren webgunean (Idazkaritza eta Izapideak atalean).BUKAERAKO FROGA-ren edukiak beste ikasleek lortutako ezagutzekin bateragarriak izango dira merituak berdinak izan daitezen.
Nahitaez erabili beharreko materialaToggle Navigation
Titulua: A Course in Machine Learning
Egilea: Hal Daumé III
Editoriala: Todo
Titulua:Python Machine Learning
Egilea: Sebastian Raschka
Editoriala: Packt
Titulua: A First Encounter with Machine Learning
Egilea: Max Welling
Editoriala: University of California Irvine
BibliografiaToggle Navigation
Oinarrizko bibliografia
Titulua: A Course in Machine Learning
Egilea: Hal Daumé III
Editoriala: Todo
Titulua:Python Machine Learning
Egilea: Sebastian Raschka
Editoriala: Packt
Titulua: A First Encounter with Machine Learning
Egilea: Max Welling
Editoriala: University of California Irvine
Gehiago sakontzeko bibliografia
Titulua: Electrónica Industrial ¿Dispositivos, Máquinas y Sistemas de Potencia Industrial?
Egilea: James T.Humpries-Leslie- P. Sheets
Editoriala: Paraninfo
Web helbideak
https://www.continuum.io/downloads
http://pandas.pydata.org/
http://scikit-learn.org/stable/
https://matplotlib.org/