‘Big data’ para comprender el entorno: estudio de la transición a vehículos eléctricos

• Autores: Asier Murcia Gila, Manuel E. Islán Marcos
• Localización: Técnica industrial, ISSN 0040-1838, Nº 326, 2020, págs. 54-61
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Understanding the environment with “Big Data”: a study of the transition to electric vehicles
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    En el presente trabajo se expone de forma práctica el big data o análisis masivo de datos como herramienta para el estudio del entorno que rodea al diseño industrial. Se presenta su estructura general, así como sus nuevas técnicas de procesamiento de datos, como redes neuronales. Se propone un análisis de la transición de vehículos de combustión a vehículos eléctricos en España, al ser un tema de gran incertidumbre e interés industrial. Se hace uso de datos históricos y actuales recopilados de distintas fuentes para la construcción de un modelo predictivo de las tendencias de venta, evolución del parque vehicular y del impacto energético que supondrían los vehículos eléctricos en la red.

  • English

    In this paper Big Data or massive data analysis is exposed in a practical view as a tool for studying the industrial design environment. Its general structure is presented, as well as its new data processing techniques, such as neural networks. An analysis of the Spanish transition from combustion vehicles to electric vehicles is proposed, since it is uncertain and has industrial interest.

    Historical and current data collected from different sources are used to build a predictive model of sales trends, the evolution of the vehicle fleet, and the energy impact that electric vehicles would have on the network.