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Technological advances, especially in the industrial field, have led to the development and optimization of the activities that takes place on it. To achieve this goal, an early detection of any kind of anomaly is very important. This can contribute to energy and economic savings and an environmental impact reduction. In a context where the reduction of pollution gasses emission is promoted, the use of alternative energies, specially the wind energy, plays a key role. The wind generator blades are usually manufactured from bicomponent material, obtained from the mixture of two dierent primary components. The present research assesses dierent one-class intelligent techniques to perform anomaly detection on a bicomponent mixing system used on the wind generator manufacturing. To perform the anomaly detection, the intelligent models were obtained from real dataset recorded during the right operation of a bicomponent mixing plant. The classifiers for each technique were validated using artificial outliers, achieving very good results.

En los últimos años multitud de estudios han evidenciado y corroborado la existencia de un cambio climático global. A pesar de la existencia de una gran heterogeneidad regional en el grado y la temporalidad de los posibles impactos del cambio climático, cada vez se conocen mejor cuales pueden ser las tendencias futuras sobre posibles cambios en regímenes de temperatura y precipitaciones y, por lo tanto, en otros impactos indirectos sobre la Biosfera o la Criosfera. En este contexto, las áreas de montaña han sido identificadas como regiones especialmente vulnerables a los efectos del cambio climático y como zonas de gran interés para la detección y evaluación de los posibles impactos. Por otro lado, en las últimas décadas, el turismo de invierno, altamente sensible a los cambios en la meteorología y la disponibilidad de nieve, se ha convertido en una de las principales actividades económicas en muchas zonas de montaña y ha jugado un papel clave y fundamental como fuente de ingresos y desarrollo local. Un claro ejemplo es el caso de los Pirineos, una de las regiones europeas más importantes en lo que se refiere a turismo de invierno después de los Alpes. La motivación principal del proyecto NIVOPYR, proyecto de investigación multinacional en el marco de la Comunidad de Trabajo de los Pirineos (CTP), es evaluar la posible influencia del cambio climático en la evolución del turismo de nieve, y más específicamente el esquí alpino, en esta región. Así, se han realizado diferentes tareas orientadas a integrar el conocimiento ya existente en los patrones presentes y futuros de las temperaturas, precipitaciones, cubierta de nieve y comportamiento de los esquiadores, desarrollar metodologías de análisis y obtener por primera vez datos objetivos para la región Pirenaica. De este modo, se ha obtenido tres perfiles diferentes de estaciones de esquí dependiendo de su vulnerabilidad frente al cambio climático. Un primer grupo de estaciones, identificado como altamente vulnerables, se vería afectado tanto por un escenario de cambio climático medio como por uno más intensivo y, por lo tanto, deberían contemplar la aplicación de medidas de adaptación estructurales, como una mayor desestacionalización y diversificación de su actividad turística. Las estaciones del segundo grupo, consideradas de climábaja vulnerabilidad, podrían seguir operando con medidas de adaptación técnicas bajo un escenario de cambio climático medio, pero no bajo un escenario de cambio climático más intenso. Finalmente, el tercer grupo, engloba las estaciones consideradas como resilientes. Estas estaciones, debido a una situación geográfica y socioeconómica privilegiada frente al resto de estaciones del Pirineo, se verían poco afectadas tanto por un escenario medio de cambio climático como por uno más intenso.