Full text
Preview |
PDF
- Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (1MB) | Preview |
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).
Title: | Tratamiento de datos de instalaciones de control de trenes mediante railml |
---|---|
Author/s: |
|
Contributor/s: |
|
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 |
Preview |
PDF
- Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (1MB) | Preview |
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.
Item ID: | 53792 |
---|---|
DC Identifier: | https://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 |