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QUALITY LAKE: Repositorio de datos con un Dashboard interactivo para Ford Motor Company

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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QUALITY LAKE: Repositorio de datos con un Dashboard interactivo para Ford Motor Company

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dc.contributor.advisor Rubio Moreno, Alicia es_ES
dc.contributor.advisor Palau Mora, Elena es_ES
dc.contributor.author García López, Samuel es_ES
dc.coverage.spatial east=-0.4121996000000001; north=39.3190068; name=Ford Motor Company. 46440 Almussafes, Valencia, Espanya es_ES
dc.date.accessioned 2023-09-14T08:47:25Z
dc.date.available 2023-09-14T08:47:25Z
dc.date.created 2023-07-13
dc.date.issued 2023-09-14 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/196381
dc.description.abstract [ES] En este proyecto se hará una gran introducción de la necesidad al desarrollo de una plataforma para la gestión integral de datos de calidad y software basado en el lago de datos. Se definirán todas las tecnologías empleadas que permiten la creación y explotación de la plataforma de gestión de datos de calidad e integración de los sistemas actuales de la planta de motores de FORD. Se creará un Data Lake denominado Quality Lake como sistema de gestión de datos avanzados que integrará la información de los diferentes departamentos de la planta de motores, formando un repositorio global con información del laboratorio de ensayos de motores, área de metrología, laboratorio químico metalúrgico, calidad externa de proveedores y área de producción. Se desarrollarán y adaptarán los sistemas de gestión de datos del departamento de calidad mediante la búsqueda y creación de herramientas de correlación de datos de forma rápida y eficiente. Se realizará un aumento de la fiabilidad de los análisis y reducción del coste y tiempo dedicado a las investigaciones. Todo esto accesible a través de un dashboard interactivo que permitirá la creación de informes, visualización de gráficos estadísticos, algoritmos matemáticos, filtros personalizados de búsqueda y creaciones de extensiones para uso exclusivo en Ford, todo ello basado en la tecnología Qliksense. es_ES
dc.description.abstract [EN] This project will provide a major introduction to the need for the development of a comprehensive quality data management platform and software based on the data lake. It will define all the technologies used that enable the creation and exploitation of the quality data management platform and integration of the current systems of the FORD engine plant. A Data Lake called Quality Lake will be created as an advanced data management system that will integrate the information from the different departments of the engine plant, forming a global repository with information from the engine test laboratory, metrology area, metallurgical chemical laboratory, external quality of suppliers and production area. The data management systems of the quality department will be developed and adapted by finding and creating data correlation tools quickly and efficiently. The reliability of analyses will be increased and the cost and time spent on investigations will be reduced. All this will be accessible through an interactive dashboard that will allow the creation of reports, visualisation of statistical graphs, mathematical algorithms, customised search filters and the creation of extensions for exclusive use in Ford, all based on Qliksense technology. es_ES
dc.description.abstract [CA] En aquest projecte es farà una gran introducció de la necessitat al desenvolupament d'una plataforma per a la gestió integral de dades de qualitat i programari basat en el llac de dades. Es definiran totes les tecnologies emprades que permeten la creació i explotació de la plataforma de gestió de dades de qualitat i integració dels sistemes actuals de la planta de motors de FORD. Es crearà un Data *Lake denominat *Quality *Lake com a sistema de gestió de dades avançades que integrarà la informació dels diferents departaments de la planta de motors, formant un repositori global amb informació del laboratori d'assajos de motors, àrea de metrologia, laboratori químic metal·lúrgic, qualitat externa de proveïdors i àrea de producció. Es desenvoluparan i adaptaran els sistemes de gestió de dades del departament de qualitat mitjançant la cerca i creació d'eines de correlació de dades de manera ràpida i eficient. Es realitzarà un augment de la fiabilitat de les anàlisis i reducció del cost i temps dedicat a les investigacions. Tot això accessible a través d'un *dashboard interactiu que permetrà la creació d'informes, visualització de gràfics estadístics, algorismes matemàtics, filtres personalitzats de cerca i creacions d'extensions per a ús exclusiu en Ford, tot això basat en la tecnologia *Qliksense. es_ES
dc.format.extent 70 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Lago de datos es_ES
dc.subject Dashboard es_ES
dc.subject Qliksense es_ES
dc.subject Data lake es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title QUALITY LAKE: Repositorio de datos con un Dashboard interactivo para Ford Motor Company es_ES
dc.title.alternative QUALITY LAKE: Data repository with interactive Dashboard for Ford Motor Company es_ES
dc.title.alternative QUALITY LAKE: Repositori de dades amb un Dashboard interactiu per a Ford Motor Company es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation García López, S. (2023). QUALITY LAKE: Repositorio de datos con un Dashboard interactivo para Ford Motor Company. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/196381 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\154126 es_ES


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