skip to Main Content
Un sitio de la Universidad Nacional Arturo Jauretche | Secretaría de Investigación y Vinculación Tecnológica

Investigador/a:

UNAJ investiga

Docente:

Titular

Instituto:

IIyA

Área de estudio y trabajo:

Gestión de la Tecnología y la Innovación, desarrollo y gestión de clusters y emprendedorismo. Innovación, Gestión de la Tecnología, Gestión de la Producción. Industria 4.0, y digitalización industrial.

Walas Mateo, Federico

Pertenece al Instituto de Ingeniería y Agronomía. Profesor Titular de la materia Sistemas Integrados de Manufactura en la UNAJ.

Profesor Titular en la Facultad de Ingeniería de la UNLZ y Profesor adjunto en la Facultad de Informática de la UNLP. 

Director del Programa Gestión de la Tecnología y la Innovación en el medio socio productivo (UNAJ). Jurado de personal de Ciencia y Tecnología y de tesistas en UNLP.

Master in Science in Advanced Manufacturing Systems, Kingston University, School of Map Engineering. Ingeniero Aeronáutico, UNLP.

Área de estudio y trabajo: Gestión de la Tecnología y la Innovación, desarrollo y gestión de clusters y emprendedorismo. Innovación, Gestión de la Tecnología, Gestión de la Producción. Industria 4.0, y digitalización industrial.

Evaluador de Proyectos de Extensión de la UNLPam. Miembro del Comité Técnico LACCEI 2016 y 2017. Director proyectos de investigación, UNAJ, “Relevamiento de madurez tecnológica en red PyME en el marco del paradigma 4.0” Periodo:2020/2021. “Análisis del abordaje de herramientas de Producción 4.0 en PyMEs Locales” Periodo: 2018/2020. “Estudio del impacto de implementación de tecnología en la competitividad de Las cadenas de valor sectoriales en la Región de influencia de la UNAJ” Periodo: 2013/2014. En la actualidad dirige el proyecto UNAJ Investiga 2023 “Industria 4.0 y la evolución al modelo Industria 5.0, aplicación de soluciones para la optimización de procesos industriales en el marco del paradigma Lean Manufacturing”.

Algunas de sus publicaciones en revistas especializadas son: F. Walas Mateo and A. Redchuk. (2021). The Emergence of New Business and Operating Models under the Industrial  Digital Paradigm. Industrial Internet of Things, Platforms, and Artificial Intelligence/Machine Learning. Journal of Mechanics Engineering and Automation 11 (2021) 54-60 doi: 10.17265/2159-5275/2021.02.004.

Walas Mateo and A. Redchuk. (2021). New business and operating models under Industry 4.0 paradigm to boost industrial Process Optimization. Industrial Internet of Things (IIoT) and Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML). American Journal of Engineering Research (AJER), vol. 10(8), 2021, pp. 265-270. https://www.ajer.org/papers/Vol-10-issue-8/ZC1008265270.pdfWalas Mateo and A. Redchuk. (2021). A review of IIoT/IoT and AI/ML as Process Optimization driver under industry 4.0 model. Journal of Computer Science & Technology (JCS&T). Vol 21. ed. 2, pp 170-176. Revista Indexada en Scopus y en Emerging Source Citation Index. https://doi.org/10.24215/16666038.21.e15Redchuk, and F. Walas Mateo (2022). New Business Models on Artificial Intelligence—the Case of the Optimization of a Blast Furnace in the Steel Industry by a Machine Learning Solution. Applied System Innovation. 5(1):6. https://doi.org/10.3390/asi5010006

Revista Indexada en Scopus y Emerging Source Citation Index. Redchuk, F. Walas Mateo, J.E. Tornillo. (2022) Contributions of innovation ecosystems in the adoption of the industry 4.0 model in SMEs, a bibliometric study. International Journal of Science and Research (IJSR). ISSN: 2319-7064. Vol. 11. Nro 4. Pag. 1303. https://www.ijsr.net/archive/v11i4/SR22329015143.pdf

Walas Mateo, F; Redchuk, A. (2022). Artificial Intelligence as a Process Optimization driver under industry 4.0 framework and the role of IIoT, a bibliometric analysis. – JIIM. Journal of Industrial Integration and Management

Innovation & Entrepreneurship. ISSN (print): 2424-8622 | ISSN (online): 2424-8630. https://doi.org/10.1142/S2424862222500130

Revista Indexada en Scopus y Emerging Source Citation Index.

Redchuk A, Walas Mateo F, Pascal G, Tornillo JE. (2023). Adoption Case of IIoT and Machine Learning to Improve Energy Consumption at a Process Manufacturing Firm, under Industry 5.0 ModelBig Data and Cognitive Computing. 2023; 7(1):42. https://doi.org/10.3390/bdcc7010042

Revista Indexada en Scopus,  Emerging Source Citation Index, y SJR Q1.

Organizador, coordinador UNAJ Investiga, prensa escrita “La Inteligencia Artificial y sus beneficios dentro del paradigma de la industria 4.0”. Integrante del Comité editorial Revista Electrónica Experiencia Docente (E.D-ECCI). Dictado de “Curso sobre Tecnologías 4.0”,UNOBA. Organizador de “ Puesta en Valor de la planta de alimentos balanceados de la Cooperativa APF de Florencio Varela”. Presidente de la Institución Organizadora, y Presidente del Jurado en congresos nacionales, y coordinador en congresos internacionales. Participación en la Red de Programas de Ingeniería Industrial nacional e internacional: ACOFI, AACINI,REDI4,ARFITEC – indusfrar. 

Presidencia del DILP-La Plata (2009-2011). Presidencia del Foro de Ciencia y Tecnología para la Producción (2015-2017).

CEO de Chaska Analytics. 

Back To Top