Tratamiento de datos de instalaciones de control de trenes mediante railml

Burguillo Ruiz, Alberto (2018). Tratamiento de datos de instalaciones de control de trenes mediante railml. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Tratamiento de datos de instalaciones de control de trenes mediante railml
Author/s:
  • Burguillo Ruiz, Alberto
Contributor/s:
  • Sanz Bobi, Juan de Dios
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: November 2018
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería Mecánica
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El tráfico ferroviario es una de las formas más comunes y extendidas de movimiento de mercancías y personas en el mundo. Si bien el porcentaje de viajes de pasajeros en tren representa un 8% del total1 en Europa, el uso del ferrocarril para transporte de mercancías puede alcanzar hasta el 25% dependiendo del país. También es sabido que, el control ferroviario es una tarea con un alto grado de complicación y que necesita de aptitudes y, sobre todo, información a un alto nivel de detalle y con mucha precisión. Sin embargo, a día de hoy, esa información se comparte por medios impresos o en formatos que no permiten ni la edición ni la obtención de dichos datos en un formato de más utilidad de una manera rápida y eficiente. Esto hace preciso el comenzar a pensar en la posibilidad de la digitalización de los datos referentes al control ferroviario, así como sus estructuras y formaciones. Por este motivo, han surgido iniciativas como RailML®, igual que otras iniciativas que intentan hacer posible ese paso hacia la digitalización del dato y su posible tratamiento. Actualmente, una gran mayoría de los mercados están digitalizados y con ello consiguen ventajas competitivas de bastante calado, como son el análisis de datos para poder mejorar las ofertas dadas a clientes, así como la posibilidad de adecuar el producto o servicio a las necesidades y gustos de los consumidores por medio de análisis masivo de datos como son las tecnologías de Big Data.

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Item ID: 53792
DC Identifier: http://oa.upm.es/53792/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:53792
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 31 Jan 2019 08:59
Last Modified: 30 Mar 2019 23:30
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