Resumen

Este artículo destaca el papel fundamental que desempeña la inspección de la calidad en tiempo real en la producción industrial. Para garantizar tanto el rendimiento de los productos como la seguridad de los trabajadores, los métodos convencionales no suelen estar a la altura de las exigencias que plantea el procesamiento rápido de grandes conjuntos de datos. Este estudio presenta técnicas de aprendizaje automático en línea para hacer frente a estos retos, analizando los datos en flujos identificables, el sistema puede actualizar eficazmente sus modelos en tiempo real. Los resultados de las pruebas indican una gran estabilidad y eficiencia, superando a los métodos offline y de aprendizaje profundo en términos de precisión de reconocimiento. Además, demuestran que el aprendizaje automático en línea es una solución viable para aplicaciones industriales reales, incluso con restricciones como recursos informáticos limitados.

• Materias:Participación ciudadana Gobierno electrónico Tecnologías de la información y la comunicación TIC
• Subjects:Public participation E-government Information and communications technology ICT
• Palabras claves:Análisis de calidad de productos industriales; Análisis de identidad; Aprendizaje automático en línea
• Keywords:Industrial product quality analysis; Identity parsing; Online machine learning