Edgar Chacón

Dr. en Ingeniería. Esp. Automática

Automatización integrada

La automatización de procesos de producción necesita tres grandes campos del área de la ciencia:

La teoría del control implica el manejo del proceso productivo en todos sus componentes para modelarlo, establecer mecanismos de regulación de la parte continua, y supervisión de las distintas etapas del proceso productivo. Esto es, dotar al sistema de la inteligencia para planificar y controlar el proceso productivo.

Las Ciencias de la Computación nos permiten la comunicación entre los distintos componentes del proceso productivo, el almacenamiento del conocimiento sobre el qué hacer, cómo hacer, cuándo hacer y la implantación del proceso de toma de decisiones.

La electrónica y las telecomunicaciones nos permiten medir el proceso, disponer de mecanismos para realizar acciones sobre el mismo y llevar la información entre distintos puntos de la empresa.

La cuarta revolución industrial es la creación de la ciber - industria, o Industria 4.0, que es la industria que se maneja a sí misma utilizando el conocimiento almacenado, lo que permite determinar el estado de la organización y actuar en consecuencia. Esta revolución tiene como base la generación de información desde la planta emanada de IIoT (Industrial Internet of Things) o Internet de los Objetos. El llevar la inteligencia al piso de planta, que se logra con la incorporación de sistemas capaces de procesar información, almacenar conocimiento y para poder ejecutar sistemas de toma de decisiones en el piso de planta, y el establecimiento de mecanismos de cooperación entre las distintas unidades inteligentes, es el objetivo de la Industria 4.0; es además, el dotar al recurso físico de mecanismos embarcados que le den la inteligencia para poder controlarse a si mismo e interactuar con los otros recursos.

Un elemento clave en la Industria 4.0 es la existencia de una capa de decisiones intermedias asociada al manejo de las macro--operaciones en la planta, y que está formado por el "Sistema de Información de Operaciones", conocido como MES "Manufacturing Execution System" y que con la incorporación de sistemas de evaluación y planificación de las operaciones forman el "Sistema de Gestión de Operaciones de Producción" MOM. Esta capa puede estar distribuida entre los distintos recursos aumentando la agilidad del proceso de toma de decisiones.

Los sistemas de gestión de la operación, permiten: Ir arriba

Sistemas holónicos de producción

Dentro de las líneas de desarrollo para los Sistemas de Manufactura Inteligente IMS aparecen los Sistemas de Manufactura Holónica como uno de los paradigmas a ser seguidos en la automatización inteligente. No existe un único modelo de referencia, y se destacan PROSA desarrollado en la Universidad de Lovaina Prosa, un modelo que incorpora la capacidad de supervisión del proceso liderado por Paulo Leitao, entre otros.

Nuestro interés se centra principalmente en la íncorporación de la visión holónica en Sistemas de Producción con Dinámica Continua, Redes de Distribución para Infraestructuras Críticas y en Procesos Batch.

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Sistemas dinámicos híbridos

El comportamiento de los sistemas de producción puede ser descrito mediante abstracciones de comprotamiento, donde un estado discreto del proceso corresponde a un modo de operación con dinámica continua. Los cambios en los modos de operacióon se dan por cambios en la estructura interna del proceso, asumidos como no controlables y que corresponden a finalización de una tarea, al arribo a una condición deseada o no deseada; o por cambios impuestos que implican una nueva parametrización de control.

La evolución de estos sistemas es continua a trozos, y los saltos se pueden representar y controlar como Ssistemas a Eventos Discretos, y los sistemas continuos se controlan usando las técnicas de control para sistemas lineales.

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Sistemas Ciber-físicos

Los sistemas ciber-físicos ( Cyber-physical Systems) integran la dinámica de los procesos físicos con los del software y redes, suministrando abstracciones y modelos, diseño y técnicas de análisis para el sistema integrado conmo un todo.

Edgar Chacón. Faultad de Ingeniería, Escuela de Ingeniería de Sistemas. Universidad de los Andes. e-mail; echacon@ula.ve echacon.ve@gmail.com