https://rinfi.fi.mdp.edu.ar/xmlui/handle/123456789/85 Trabajo final de grado de las distintas carreras de la Facultad de Ingeniería (UNMDP) 2026-06-11T18:06:07Z https://rinfi.fi.mdp.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1209 Análisis y diseño de solución a través de una célula robotizada Mendez Annoni, Emilio Imanol Este proyecto se desarrolla como parte del trabajo final de grado para la obtención del título de Ingeniero Electromecánico y tiene como objetivo el análisis, diseño y desarrollo de una célula de automatización utilizando un robot industrial. Para definir el alcance del proyecto, se llevó a cabo un análisis de tres líneas de producción en una planta: barriles de cerveza, latas y botellas. Se estudiaron los volúme- nes de producción, ganancias y la ergonomía de los puestos de trabajo. Como resultado del análisis, se determinó que la línea de barriles era la más conveniente para la automatización, ya que representa el 80 % de la producción y es la que genera mayor cantidad de bajas laborales por problemas físicos en los operarios. Una vez seleccionada la línea, se evaluaron distintas alternativas de diseño hasta definir una configuración óptima de la instalación. Se desarrolló el diseño mecánico de la garra del robot, se seleccionaron los componentes eléctricos para garantizar el correcto funcionamiento del sistema y se elaboraron los esquemas neumáticos necesarios. Posteriormente, se realizó un análisis económico para comparar el costo operativo en un escenario automatizado versus no automatizado. El estudio concluyó con una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 13 % y un tiempo de repago de la inversión de 6 años, lo que, en el contexto del mercado argentino y tratándose de un proyecto en dólares, se considera una inversión rentable. Este trabajo integra de manera práctica y aplicada los conocimientos adquiridos en la carrera de Ingeniería Electromecánica, abordando aspectos de diseño mecánico, eléctri- co, neumático y análisis económico, y demostrando los beneficios de la automatización en términos de productividad, ergonomía y seguridad laboral. 2026-03-03T00:00:00Z https://rinfi.fi.mdp.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1208 Diseño y Desarrollo de Uroflujometro Portátil para Diagnóstico en Urología Crespi, Nicolás; Zucchi, Giuliana La uroflujometría es un estudio urodinámico no invasivo que permite evaluar de manera objetiva la dinámica miccional a través del análisis del flujo y volumen urinario. Tradicionalmente, este procedimiento se realiza en centros de salud, lo que puede generar incomodidad en el paciente y resultados poco representativos. El presente trabajo Final de grado tiene como objetivo diseñar y desarrollar un dispositivo portátil que posibilite la realización de estudios de uroflujometría en el domicilio del paciente, en un entorno natural y más confortable. Para ello, se plantean cuatro alternativas de diseño basadas en diferentes principios de medición: determinación del caudal por medición del peso, caudal volumétrico, volumen y sonido. El dispositivo incorpora módulos de sensado, procesamiento de señales, transmisión y almacenamiento de datos, con un sistema de registro en la nube para facilitar el acceso remoto por parte del médico. Además, se tuvo en cuenta requerimientos de usabilidad, portabilidad e instalación sencilla, priorizando la facilidad de uso en pacientes adultos mayores. De esta manera, se buscó aportar una herramienta innovadora que contribuya a la mejora en el diagnóstico urológico y mejore la experiencia del paciente. 2026-04-01T00:00:00Z https://rinfi.fi.mdp.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1207 Sistema de reconocimiento de estados pulmonares en ecografías mediante Inteligencia Artificial Pruis, Ramiro; García, Mariano Enrique Este proyecto propone el desarrollo de una herramienta de software que, mediante inteligencia artificial, analiza y predice los estados de aireación pulmonar a partir de videos de ecografías pulmonares. La iniciativa surge de la necesidad de mejorar la precisión diagnóstica en contextos clínicos donde factores como la baja calidad de imagen o la variabilidad del operador dificultan la evaluación. El sistema identifica patrones asociados a distintos estados de aireación pulmonar (Normal, B1, B2 y Consolidación), posteriormente genera métricas visuales y permite emitir informes automáticos que apoyan el diagnóstico médico. El trabajo se basa en investigaciones previas del Laboratorio de Bioingeniería de la Universidad Nacional de Mar del Plata y del Hospital Privado de la Comunidad, y plantea una solución integral: una aplicación de escritorio local, desarrollada con tecnologías modernas como React, Node.js, Electron y Python, que permite cargar, recortar y analizar múltiples videos de forma eficiente. Se evaluaron distintos modelos de inteligencia artificial pre entrenados y se aplicaron técnicas de transferencia de aprendizaje para lograr resultados coherentes con los datos utilizados. El sistema permite además la carga de otros modelos de deep learning, aparte del entregado, lo que posibilita su mejora y expansión futura. La aplicación ofrece una visualización detallada e interactiva de los resultados, permite generar informes sobre los estudios ingresados y facilita el procesamiento masivo de videos para fines de investigación. El informe detalla las decisiones tomadas con relación al entrenamiento del modelo de IA y al desarrollo del sistema, y plantea desarrollos futuros orientados a mejorar la experiencia del usuario y optimizar la capacidad de procesamiento y predicción de la red neuronal frente a nuevos datos. 2025-10-13T00:00:00Z https://rinfi.fi.mdp.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1206 Can Xplorer: Desarrollo de un Lector y Analizador Avanzado de Sistemas CAN Bus en Vehículos Bauer, Gonzalo Ramiro; Cecchetti, Dante Agustín El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de un sistema avanzado para la lectura y análisis de datos provenientes del bus CAN en vehículos, denominado Can Xplorer. El sistema se compone de un dispositivo físico, capaz de establecer comunicación con la red vehicular mediante la interfaz OBD-II, y una aplicación móvil compatible con Android, encargada de brindar una interfaz gráfica amigable e interactiva para el usuario final. El dispositivo desarrollado se compone de dos microcontroladores interconectados: uno dedicado a la comunicación con el vehículo, encargado de la adquisición y procesamiento de datos provenientes del bus CAN, y otro orientado a la gestión de la comunicación inalámbrica con un dispositivo móvil mediante tecnología Bluetooth. Esta arquitectura permite separar funciones críticas y optimizar el rendimiento del sistema. El software del proyecto incluye un firmware modular, encargado de gestionar la comunicación bidireccional entre el bus CAN de alta velocidad del vehículo y la aplicación móvil, y una aplicación desarrollada en Java con funciones de visualización en tiempo real, lectura y borrado de códigos de error (DTC), y personalización de los parámetros visualizados por el usuario. Como resultado, se obtiene un sistema portátil y de bajo costo, diseñado para técnicos, ingenieros y usuarios particulares. Una característica distintiva del dispositivo es su capacidad de escalabilidad, sustentada en un hardware preparado para admitir futuras ampliaciones. Esta plataforma ofrece el potencial de incorporar protocolos de comunicación actuales, explorar buses no estandarizados y extender las capacidades de diagnóstico hacia niveles cercanos a los utilizados en entornos profesionales e industriales. Esto habilita un desarrollo posterior sin necesidad de rediseños estructurales, permitiendo que el sistema crezca en funcionalidad a medida que lo requieran nuevas aplicaciones o tecnologías automotrices. 2025-11-27T00:00:00Z