Programar un Agente de Inteligencia Artificial para un PLC Siemens
Integrar un agente de IA en un PLC Siemens (como los modelos S7-1200, S7-1500 o ET 200SP) requiere combinar herramientas de IA (Python, TensorFlow) con entornos de automatización industrial (TIA Portal, Codesys).
Aquí tienes los pasos detallados:
1. Arquitectura del Sistema
Para que un PLC Siemens ejecute decisiones de IA, se usa una de estas dos opciones:
Opción 1: Edge AI (Procesamiento en el PLC o dispositivo cercano)
- Ventaja: Baja latencia, no depende de la nube.
- Requisitos:
- PLC Siemens con Openness API (S7-1500) o Linux Runtime (como el SIMATIC IOT2050).
- Hardware adicional: NVIDIA Jetson o Raspberry Pi + Coral USB Accelerator (para inferencia rápida).
Opción 2: IA en la Nube + Comunicación con el PLC
- Ventaja: Mayor capacidad de cómputo.
- Requisitos:
- PLC con conexión a OPC UA o REST API.
- Servidor en la nube (AWS IoT, Azure ML, Google Cloud).
2. Pasos para Implementar un Agente de IA en un PLC Siemens
Paso 1: Entrenar el Modelo de IA
- Ejemplo: Predecir fallos en un motor usando datos de vibración.
- Herramientas:
- Python + TensorFlow/PyTorch.
- Datos de sensores (ej.: acelerómetros).
- Código de ejemplo (entrenamiento en Python):pythonCopyimport tensorflow as tf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Datos de vibración (ejemplo) X = [[0.1, 0.5, 0.3], [0.4, 0.2, 0.6]] # Datos de sensores y = [0, 1] # 0 = normal, 1 = fallo # Modelo (Random Forest para clasificación) model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y) # Guardar modelo para PLC import joblib joblib.dump(model, ‘motor_failure_model.joblib’)
- Herramientas:
Paso 2: Convertir el Modelo a Formato PLC-Compatible
- Opción A: Usar TensorFlow Lite (para edge devices)pythonCopyimport tensorflow as tf # Convertir modelo a TensorFlow Lite converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert() # Guardar modelo .tflite with open(‘model.tflite’, ‘wb’) as f: f.write(tflite_model)
- Opción B: Usar ONNX Runtime (compatible con Siemens Industrial Edge).
Paso 3: Integración con el PLC Siemens
Método 1: Usar Linux Runtime en SIMATIC IOT2050
- Subir el modelo
.tfliteo.onnxal dispositivo. - Programar un script en Python (ej.: usando Flask o FastAPI) para recibir datos del PLC y devolver predicciones.
- Comunicación PLC ↔ Edge Device vía REST API o OPC UA.
Programar un Agente de Inteligenia Artificial . . . . . L e e r M á s
Aplicación de Agentes de Inteligencia Artificial con Sensórica Inteligente en Automatización Industrial
La combinación de agentes de IA y sensórica inteligente (sensores IoT, visión artificial, lidar, etc.) permite crear sistemas industriales autónomos, adaptativos y predictivos.
A continuación, te detallo cómo implementarlo:
1. Arquitectura del Sistema
Un sistema de automatización industrial con IA y sensórica inteligente sigue esta estructura:
[Sensores Inteligentes] → [Agente de IA] → [Actuadores/Control Industrial]
⬆ (Datos en tiempo real) ⬇ (Decisiones autónomas)
[PLC/SCADA/MES/Cloud]
Componentes Clave
- Sensórica Inteligente:
- Sensores IoT (temperatura, vibración, presión, flujo).
- Visión artificial (cámaras industriales para inspección).
- Sensores LiDAR/ultrasónicos (para navegación de AGVs/robots).
- Micrófonos industriales (detección de anomalías acústicas).
- Agente de IA:
- Machine Learning (aprendizaje supervisado/no supervisado).
- Redes Neuronales (CNN para visión, LSTM para series temporales).
- Aprendizaje por Refuerzo (optimización de procesos).
- Edge AI (procesamiento local en dispositivos industriales).
- Sistemas de Control:
- PLCs con capacidad de integrar Python/APIs.
- SCADA con módulos de IA (ej.: Siemens MindSphere, PTC ThingWorx).
2. Aplicaciones Prácticas
A. Mantenimiento Predictivo con Sensores y IA
Problema: Evitar fallos en motores, bombas o rodamientos.
Solución:
- Sensores inteligentes miden vibración, temperatura y corriente.
- Un agente de IA (ej.: Random Forest o LSTM) analiza patrones y predice fallos.
- El sistema envía alertas o detiene máquinas antes de la avería.
✅ Resultado: Reducción del 30% en paradas no planificadas.
Aplicación de Agentes de Inteligencia Artificial . . . . . . . L E E R M Á S
Implementar soluciones no-code en la Automatización Industrial con la Inteligencia Artificial ( IA )
Implementar soluciones no-code en la automatización industrial con inteligencia artificial (IA) es una tendencia creciente que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos avanzados crear y gestionar sistemas automatizados.
Y lo aplicaremos de la siguiente manera , lo primero es :
1. Entender el concepto de no-code en la automatización industrial
- No-code se refiere a plataformas o herramientas que permiten crear aplicaciones, flujos de trabajo o sistemas automatizados sin necesidad de escribir código.
- En el contexto industrial, estas herramientas permiten integrar sensores, máquinas, datos y algoritmos de IA para optimizar procesos como la supervisión, el mantenimiento predictivo o el control de calidad.
2. Identificar los casos de uso
Antes de implementar, define los problemas que quieres resolver. Algunos ejemplos comunes son:
- Mantenimiento predictivo: Usar IA para predecir fallos en equipos.
- Control de calidad: Automatizar la inspección de productos con visión artificial.
- Optimización de procesos: Ajustar parámetros de producción en tiempo real.
- Monitoreo remoto: Supervisar el estado de las máquinas desde una interfaz visual.
3. Seleccionar una plataforma no-code
Existen varias plataformas que combinan no-code con IA para aplicaciones industriales. Algunas opciones populares son:
- Node-RED: Herramienta de flujo de trabajo visual para conectar dispositivos IoT y servicios.
- UiPath: Plataforma de automatización robótica de procesos (RPA) con integración de IA.
- Axiom.ai: Permite crear bots para automatizar tareas repetitivas.
- Microsoft Power Automate: Integra flujos de trabajo con IA y servicios en la nube.
- Siemens Mendix: Plataforma low-code/no-code para aplicaciones industriales.
4. Conectar dispositivos y sensores
- Utiliza protocolos industriales como *MQTT, *OPC UA o Modbus para conectar sensores y máquinas a la plataforma no-code. . . . .
Integrar la Inteligencia Artificial ( IA ) en un Sistema Automatizado de COMUNICACIÓN INDUSTRIAL
La integración de la IA en sistemas de comunicación industrial, como los basados en IO-Link Wireless y acopladores inductivos, puede transformar la forma en que se gestionan la energía, la comunicación y los dispositivos en entornos industriales.
Esto no solo mejora la eficiencia y la flexibilidad, sino que también permite un mantenimiento predictivo y una toma de decisiones más inteligente, lo que se traduce en una mayor productividad y reducción de costos.
Lo plantearemos de la siguiente manera:
1. Optimización de la Transmisión de Energía y Comunicación
- IA para la gestión de energía: La IA puede optimizar la transmisión de energía inalámbrica mediante algoritmos que ajusten dinámicamente la potencia transmitida en función de las necesidades del efector final o del cabezal del robot. Esto permitiría maximizar la eficiencia energética y reducir el desgaste de los componentes.
- Comunicación predictiva: Mediante el uso de modelos de aprendizaje automático, se puede predecir cuándo y cómo se deben transmitir los datos entre los dispositivos IO-Link y el sistema central. Esto reduciría la latencia y mejoraría la sincronización en operaciones críticas.
2. Automatización Inteligente de Cambio de Herramientas
- Reconocimiento automático de herramientas: La IA puede ser utilizada para identificar automáticamente las herramientas conectadas al cabezal del robot mediante técnicas de visión artificial o análisis de datos. Esto facilitaría el cambio de herramientas sin necesidad de intervención humana.
- Optimización de la secuencia de cambio: Algoritmos de IA pueden determinar la secuencia óptima de cambio de herramientas en función de las tareas programadas, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la productividad.
La Vivienda con Inteligencia Artificial
Una casa inteligente que integre todos estos sistemas con Inteligencia artificial podría ofrecer altos niveles de comodidad, eficiencia energética y seguridad.
Los componentes de una «Casa Inteligente Integral con IA»:
1. Sensor de Temperatura:
- Función: Regular la temperatura del hogar de manera automática según las preferencias de los habitantes, detectando incluso la presencia de personas en la habitación para optimizar el uso de energía.
- IA Aplicada: Ajuste dinámico del aire acondicionado o calefacción basado en el clima exterior y patrones de uso histórico.
2. Sensores de Presencia:
- Función: Detectar cuándo hay personas en las habitaciones, lo cual permite ahorrar energía (apagando luces y dispositivos cuando no hay nadie) y mejorar la seguridad al identificar movimientos inusuales.
- IA Aplicada: La IA puede distinguir entre los movimientos habituales de los residentes y movimientos inusuales que podrían indicar una intrusión.
3. Detección de Gases y Humos:
- Función: Monitorizar constantemente la calidad del aire en busca de fugas de gas, humo o monóxido de carbono.
- IA Aplicada: La inteligencia artificial puede identificar patrones que indiquen un riesgo (como niveles de gas elevados) y notificar a los residentes o activar alarmas de manera proactiva.
4. Identificación Facial:
- Función: Permitir el acceso al hogar solo a personas autorizadas y personalizar configuraciones (como iluminación y temperatura) según la persona detectada.
- IA Aplicada: Reconocimiento facial avanzado que diferencia entre residentes habituales, invitados y posibles intrusos. También podría usarse para saber quién está en casa y ajustar sistemas en consecuencia.
5. Detector de Intrusos:
- Función: Detectar posibles intrusiones de manera eficiente.
- IA Aplicada: Un sistema de IA analiza patrones en las cámaras de seguridad y otros sensores para detectar movimientos sospechosos y enviar alertas al propietario o incluso contactar a la policía.
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Linea de Producción o Estación de Trabajo con IA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Para diseñar y ensamblar una estación de trabajo o línea de producción integrada con inteligencia artificial (IA), con base en los componentes y tecnología descritos, puedes seguir estos pasos:
1. Diseño del Layout de la Estación
- Define el flujo de producción: Analiza los pasos necesarios en el proceso productivo, como ensamblaje, control de calidad y empaquetado. Organiza estos pasos en un flujo lógico para minimizar tiempos muertos y facilitar la automatización.
- Espacio y estructura: Asegúrate de contar con el espacio suficiente para cada módulo de hardware, como los módulos I/O Delta AX-5, servomotores y controladores. Dado su diseño compacto, se ahorra espacio en el armario eléctrico, permitiendo una instalación eficiente.
- Optimización para IA y sensores: Distribuye los sensores y periféricos de forma que cubran los puntos críticos de la estación. Por ejemplo, coloca sensores TTR para detectar objetos en movimiento y controladores Delta para ejecutar las acciones automatizadas.
2. Selección e Integración de Componentes de Control y Movimiento
- Módulos de E/S AX-5: Utiliza estos módulos para conectar sensores y actuadores, aprovechando su diseño ultradelgado y la capacidad de conexión con EtherCAT para una comunicación rápida y eficiente.
- Servos ASDA-B3: Este servomotor es adecuado para tareas de alta precisión y respuesta rápida, como ensamblajes robóticos o sistemas de control de movimiento. Su diseño compacto lo hace ideal para estaciones con espacio limitado.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA GENERACIÓN DE ENERGÍA SOLAR
Con la inteligencia artificial (IA), se pueden aplicar diversas estrategias para maximizar la eficiencia y la accesibilidad de la energía solar en cada uno de los aspectos descritos.
Aquí te detallo algunas propuestas:
- Optimización de Captación y Orientación de Paneles:
- Algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos sobre la posición solar, la inclinación óptima de los paneles y las condiciones meteorológicas en tiempo real para ajustar automáticamente la orientación de los paneles. Esto maximiza la captación de luz y aumenta la eficiencia de los sistemas fotovoltaicos.
- Predicción Meteorológica y Gestión del Almacenamiento de Energía:
- La IA puede prever cambios climáticos y ajustar la producción y el almacenamiento de energía. Con redes neuronales, se pueden analizar grandes volúmenes de datos meteorológicos para predecir cuándo la generación de energía será óptima y así decidir cuándo almacenar o liberar energía en sistemas de baterías. Esto es especialmente útil para hogares y redes que dependen de la estabilidad en el suministro.
- Mantenimiento Predictivo:
- Utilizando IA en combinación con sensores en las instalaciones solares, es posible detectar pequeñas fallas o reducir la eficiencia de los paneles antes de que se conviertan en problemas mayores. La IA puede identificar patrones que indican desgaste o acumulación de suciedad en los paneles, permitiendo programar limpiezas y reparaciones en momentos óptimos.
- Ajuste de Consumo y Distribución de Energía en Edificios Inteligentes:
- La IA puede integrar la energía solar con sistemas de edificios inteligentes que ajusten automáticamente el consumo eléctrico en función de la disponibilidad de energía. Por ejemplo, durante períodos de alta captación solar, los sistemas de IA pueden encender ciertos dispositivos de alto consumo, como calentadores de agua o bombas de riego, y reducir su uso en momentos de baja captación.
Como Crear un ROBOT con INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Para crear un robot con inteligencia artificial es necesario aprovechar la sensórica y sus capacidades,
La sensórica es clave para que un robot con inteligencia artificial (IA) pueda interactuar y adaptarse a su entorno. Los sensores permiten que el robot perciba el mundo físico de manera similar a como los sentidos lo hacen en los seres vivos, proporcionando datos que la IA puede procesar para tomar decisiones y realizar acciones.
Los sensores recogen información del entorno y, en función de estos datos, el robot puede responder de forma precisa y contextual.
Podemos seguir un enfoque en varias fases:
1. Diseño y Selección de Sensores
La percepción del entorno: Los sensores, como cámaras, micrófonos, sensores de temperatura, proximidad, y presión, permiten al robot «ver», «escuchar» y «sentir». Esto le ayuda a reconocer objetos, detectar obstáculos, e identificar cambios en el entorno.
Aplicando la sensórica de :
- Imagen y Visión: Selecciona cámaras RGB, cámaras de profundidad (como LIDAR o Kinect) y cámaras térmicas según la necesidad. Estos sensores ayudarán al robot a percibir objetos, distancias y temperaturas, permitiéndole realizar tareas como navegación y reconocimiento de objetos.
- Proximidad y Distancia: Usa sensores de ultrasonido e infrarrojos para medir distancias y evitar colisiones, especialmente si el robot es móvil. Si el entorno es complejo, un LIDAR permitirá una percepción más precisa.
- Movimiento y Posición: Integra acelerómetros y giroscopios para detectar movimientos y mantener la estabilidad. Los encoders serán útiles para controlar la posición de partes móviles, como brazos o ruedas.
- Fuerza y Tacto: Los sensores de fuerza y torque son esenciales para robots que manipulan objetos, ya que permiten medir la presión aplicada y detectar resistencias.
- Ambientales, Sonido, Químicos/Biológicos: Estos sensores serán útiles para robots en entornos específicos, como invernaderos (temperatura y humedad) o áreas de seguridad (detección de gases).
2. Integración de los Sensores con el Hardware del Robot
- Conecta los sensores al sistema central del robot utilizando interfaces compatibles (USB, I2C, SPI). Asegúrate de que el robot pueda recibir y procesar datos en tiempo real.
- Implementa protocolos de comunicación para que los sensores intercambien datos de manera fluida, permitiendo que la IA combine la información de varios sensores (fusión de sensores).
3. Desarrollo de la Arquitectura de Inteligencia Artificial . . . . . Leer más . . .
La Inteligencia Artificial: Introducción y Aplicaciones
1. La Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es la capacidad de una máquina para realizar tareas asociadas a la inteligencia humana. Esto incluye habilidades como:
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): permite a las máquinas comprender y generar texto humano.
- Visión por computadora: permite que los sistemas interpreten y comprendan imágenes o videos.
- Aprendizaje automático (machine learning): permite a las máquinas mejorar su desempeño en tareas específicas a través de la experiencia y el entrenamiento.
- Toma de decisiones: ayuda a elegir la mejor acción entre múltiples opciones posibles.
2. Principales ramas de la Inteligencia Artificial
Existen diversas subdisciplinas dentro de la IA, entre las cuales destacan:
- Aprendizaje automático (Machine Learning, ML): una técnica para entrenar modelos de IA a partir de grandes conjuntos de datos.
- Aprendizaje profundo (Deep Learning): una rama avanzada del ML que utiliza redes neuronales profundas para mejorar el reconocimiento de patrones complejos.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP): se enfoca en la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano.
- Visión por computadora: analiza y entiende el contenido visual en imágenes y videos.
3. Conceptos básicos: cómo funciona la IA . . . .Leer más. . . .
La Inteligencia Artificial en el Análisis de Materiales
La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo en una aliada clave en la investigación de materiales avanzados, permitiendo predicciones y análisis que antes eran complejos o imposibles de lograr.
Los algoritmos de aprendizaje automático, pueden simular distintos materiales (como aleaciones y compuestos) y responder a condiciones extremas de temperatura o presión, ayudando a seleccionar materiales de forma más fundamentada.
SOFTWARE PARA INTEGRAR LA ( IA ) INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA ROBÓTICA
Para integrar la robótica con la Inteligencia Artificial ( IA ), es esencial combinar software que facilite el desarrollo y control de sistemas robóticos con algoritmos de IA que permitan a los robots realicen tareas inteligentes.
A continuación, se presenta una combinación de software y algoritmos que se utilizan comúnmente en esta integración:
1. Software para Integración Robótica y IA
a) Robot Operating System (ROS)
- Descripción: ROS es un marco de middleware que proporciona las herramientas y bibliotecas necesarias para construir y controlar sistemas robóticos complejos.
- Funcionalidades:
- Comunicación entre diferentes partes del robot (nodos).
- Soporte para sensores, actuadores y hardware diverso.
- Paquetes predesarrollados para navegación, manipulación, visión, etc.
- Integración con simuladores como Gazebo para probar robots en entornos virtuales.
- Aplicaciones: Robótica móvil, drones, manipuladores industriales, robots de servicio.
b) Gazebo
- Descripción: Gazebo es un simulador que permite modelar y probar robots en entornos físicos realistas.
- Funcionalidades:
- Simulación física precisa, incluyendo dinámica de cuerpos rígidos, colisiones y respuesta sensorial.
- Integración directa con ROS para probar algoritmos y controladores.
- Aplicaciones: Prototipado, pruebas de algoritmos de IA en simulaciones antes de implementarlos en hardware real.
LA PRECEPCIÓN EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En el contexto de la robótica con inteligencia artificial (IA), los sensores juegan un papel crucial para permitir que los robots perciban, comprendan y respondan a su entorno de manera inteligente.
A continuación se describen los principales tipos de sensores utilizados en la robótica con IA:
1. Sensores de Imagen y Visión
- Cámaras RGB: Capturan imágenes en color, utilizadas para reconocimiento de objetos, detección de rostros, navegación visual, etc.
- Cámaras de Profundidad (LIDAR, Kinect, ToF): Miden la distancia a objetos en el entorno para crear mapas 3D del espacio, esenciales para la navegación y el mapeo en tiempo real.
- Cámaras Térmicas: Detectan la radiación infrarroja para percibir temperaturas, útiles en condiciones de baja visibilidad o para detectar seres vivos.
- Cámaras Estéreo: Utilizan dos lentes para captar imágenes con dos perspectivas ligeramente diferentes, permitiendo al robot percibir profundidad y entender el entorno en 3D.
LA ROBÓTICA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La integración de la Robótica con la inteligencia artificial (IA) es un campo emocionante y en constante evolución que combina mecánica, electrónica y software para crear sistemas autónomos e inteligentes.
Aquí te explico cómo se realiza esta integración:
1. Sensores y Percepción
- Sensores: Los Robots están equipados con una variedad de sensores (como cámaras, micrófonos, sensores de presión, LIDAR, etc.) que les permiten recopilar datos del entorno.
- IA en Percepción: La IA procesa estos datos en tiempo real para interpretar el entorno del robot. Por ejemplo, el procesamiento de imágenes con algoritmos de visión por computadora permite al robot reconocer objetos, personas y señales.
COMUNICACIÓN DE LA VISIÓN ARTIFICIAL
Los módulos de comunicación que se utilizan para integrar cámaras de visión artificial con un PLC deben cumplir con ciertas características clave para garantizar una comunicación eficiente y fiable.
A continuación, se describen algunas de las características más importantes que estos módulos deben tener:
1. Compatibilidad de Protocolos de Comunicación
- GigE Vision: Utilizado comúnmente con cámaras industriales, permite una alta velocidad de transmisión de datos a través de Ethernet. Es ideal para aplicaciones que requieren transferencias de grandes volúmenes de datos.
- USB3 Vision: Otro estándar común para cámaras de visión artificial, ofrece alta velocidad de transmisión a través de conexiones USB.
- PROFINET: Un protocolo Ethernet industrial ampliamente utilizado que permite la comunicación entre dispositivos de automatización, como PLCs y cámaras.
- Ethernet/IP: Otro protocolo Ethernet industrial que es muy utilizado en la automatización, especialmente en sistemas que requieren una integración fácil con cámaras y otros dispositivos de campo.
- Modbus TCP: Protocolo de comunicación simple que es compatible con muchos dispositivos industriales y puede utilizarse para integrar cámaras con el sistema de control.
- RS-232/RS-485: Interfaces de comunicación serial tradicionales que, aunque más lentas, son confiables y se utilizan en aplicaciones donde no se requiere alta velocidad de transmisión.
Las Cámaras de Visión Artificial para aplicaciones industriales implica una serie de pasos clave para garantizar que la cámara capture imágenes de alta calidad y proporcione datos precisos para análisis posteriores.
Proceso general para configurar una cámara de visión artificial:
1. Selección de la Cámara
- Resolución: Elige una cámara con la resolución adecuada para tu aplicación. Una mayor resolución te permitirá capturar más detalles, lo que es crucial para aplicaciones de inspección de calidad, pero también requiere mayor capacidad de procesamiento.
- Velocidad de Fotogramas (FPS): Si tu proceso requiere la captura de imágenes en movimiento rápido, selecciona una cámara con una alta velocidad de fotogramas. Sin embargo, esto también debe equilibrarse con la resolución.
- Tipo de Sensor: Las cámaras pueden usar sensores CCD o CMOS. Los CCD generalmente ofrecen mejor calidad de imagen y menor ruido, mientras que los CMOS suelen ser más rápidos y eficientes energéticamente.
2. Instalación Física de la Cámara
Ubicación: Monta la cámara en una ubicación donde pueda capturar las áreas de interés sin obstrucciones. Asegúrate de que esté alineada correctamente con el objeto o área que debe inspeccionar……
La (IA) inteligencia artificial emerge como una herramienta prometedora para abordar desafíos en el cuidado de personas mayores dependientes.
Ejemplos como los robots sociales , las soluciones de teleasistencia y las plataformas de rehabilitación virtual representan innovaciones que ofrecen un
acompañamiento más efectivo y personalizado.
Aunque prometen beneficios, es crucial abordar desafíos como el acceso y desarrollo de la ( IA ) Inteligencia Artificial , asegurando su integración como apoyo y manteniendo
atención en las necesidades de las personas mayores.
¿Quién nos va a cuidar cuando seamos mayores?
Usaremos un software de monitorización de salud, sensores en domicilio y estimulación cognitiva que operan con inteligencia artificial .
Ofrecer soluciones para el cuidado de la salud de los mayores:
- Un software de tele medicina para monitorización remota.
- Un programa de estimulación cognitiva digital.
- Una solución de monitorización en domicilio.
- Dicho software permite una atención integral en 360º, que pretende mejorar la calidad de vida de los mayores y proporcionar tranquilidad a sus cuidadores.
- Las pantallas inteligentes e interfaces de voz. Para las personas mayores, la tecnología sin contacto y guiada por voz les facilita la interacción y la comprensión. Cada vez serán más comunes las interfaces de voz en pantallas integradas en electrodomésticos y otros dispositivos digitales.
El papel actual de la IA ( Inteligencia artificial) en el cuidado de personas
El objetivo es diseñar un robot humanoide el cual a raíz de la ( IA ) Inteligencia artificial, cuenta una amplia gama de gestos y comportamientos expresivos y dinámicos que lo convierten en un robot social.
Gracias a ello, se considera de utilidad para el acompañamiento de las personas mayores que sufren soledad no deseada y para complementar la atención y los cuidados a dicho colectivo.
La ( IA ) Inteligencia Artificial en la INDUSTRIA
Actualmente, muchas empresas incorporan la ( IA ) Inteligencia Artificial en su trabajo.
A día de hoy, está demostrado que la ( IA) Inteligencia Artificial supone una gran oportunidad de crecimiento en todas las empresas de diversos sectores.
El uso de la ( IA ) Inteligencia Artificial se encuentra en plena evolución y lo seguirá haciendo en 2024, ya que forma parte de la sociedad y de nuestras vidas, siendo difícil ignorar su impacto.
Las fábricas inteligentes absorben estructuras automatizadas e incluyen habilitadores digitales que permiten a la maquinaria comunicarse entre sí y con los sistemas de la fábrica en su totalidad, a través de una configuración de IoT.
Estas competencias están cada vez más demandadas por las fábricas de todos los sectores, que buscan garantizar la competitividad de sus plantas de producción en un contexto cada vez más tecnológico.
Aplicación de ( IA) Inteligencia Artificial en la industria 4.0
La ( IA ) inteligencia artificial se ha convertido en la tecnología más disruptiva llamada a revolucionar los modelos de gestión y de negocio de las organizaciones.
Sus principales aplicaciones en la industria 4.0 son:
Optimización de OEE a través de la reparación y el mantenimiento predictivos.
La optimización de la producción aprovecha los datos a nivel de máquina o línea en tiempo real y los convierte en indicadores clave de rendimiento (KPI) e información sobre la eficacia general de los equipos (OEE).
Esto se traduce en una mayor vida útil del equipo y en una mayor productividad y calidad del producto.
Esto ocurre en cuatro etapas:
- Recopilación de datos. Esta etapa consiste en recopilar información de fuentes y redes dispares
- Descripción de los datos. ¿Qué ocurre? ¿Por qué ocurre? ¿Cuándo ocurre?
- Comunicación de datos. Obtenga los datos correctos, para la persona adecuada, en el formato adecuado y en el momento oportuno
- Toma de medidas. ¿Qué hacer al respecto? ¿Cómo se hace? ¿Cuándo se debe hacer?
Esta solución lo ayudará a:
- Minimizar el tiempo de inactividad de la producción; reducir las pérdidas
- Reducir los cuellos de botella
- Implementar decisiones a petición
- Mejorar el mantenimiento predictivo o proactivo
- Identificar los puntos fuertes y débiles operativos
- Proporcionar visibilidad de procesos de producción complejos
- Supervisar casi todos los aspectos de la producción
- Resolver problemas de calidad, seguridad y cumplimiento
- Gestionar los riesgos abordando los problemas para proteger las máquinas
Calidad 4.0 a través de la excelencia operativa, que mejora continuamente la calidad de producción.
Algunas de sus ventajas:
- Permite la automatización y la monitorización en tiempo real de los procesos industriales.
- Ofrece una interfaz fácil de usar para la configuración y el diagnóstico de problemas.
- Integración con otros sistemas, como sistemas de control de procesos y sistemas de información empresarial.
- Análisis de datos en tiempo real y herramientas de visualización para ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas.
- Escalabilidad para adaptarse a las necesidades de diferentes tamaños de empresa.
Diseño generativo a través de algoritmos de ( IA ) Inteligencia Artificial y de automatización, que generan simultáneamente múltiples soluciones de diseño válidas un mismo objetivo.
La adopción de la ( IA ) Inteligencia Artificial en el diseño y la programación presenta tanto desafíos como oportunidades para los profesionales y la industria en general.
Se exploran algunos de estos aspectos:
Desafíos:
- Ética y privacidad
- Dependencia de la tecnología
- Desplazamiento laboral
Oportunidades:
- Mayor eficiencia y productividad
- Innovación y creatividad
- Colaboración humano-máquina
- Nuevas áreas de especialización
La ( IA ) Inteligencia Artificial , la Robótica a través de máquinas Automatizadas y colaborativas que apoyan a los operarios para liberarles de tareas metódicas y/o extremadamente precisas.
Los robots industriales se han convertido en un elemento imprescindible en la mayoría de los procesos de fabricación, realizando en la actualidad labores muy diversas, desde el transporte de materiales a tareas de montaje, pintura, manipulación, mecanizado o paletizado.
Así, podemos encontrar robots industriales genéricos, aptos para desempeñar varias tareas, y otros más específicos como por ejemplo robots para soldadura.
Por tanto, la morfología de los robots industriales puede ser diferente en función del cometido que desempeñen, destacando los manipuladores de 6 grados de libertad o las cinemáticas tipo SCARA o DELTA, entre otras.
La ( IA) Inteligencia Artificial en el Sector Logístico
Actualmente, la ( IA ) Inteligencia Artificial en el sector de la logística está teniendo un gran impacto en el mercado actual y seguirá haciéndolo en 2023.
Los robots con ( IA ) Inteligencia Artificial ayudan y ahorran tiempo en la productividad de los almacenes logísticos, en la recogida de productos o en el embalaje de los productos. La gran mayoría de los almacenes que utilizan la ( IA ) inteligencia artificial, ahorran tiempo y dinero.
¿Qué papel podrá desempeñar la Inteligencia Artificial (IA) en el sector logístico?
La ( IA ) Inteligencia Artificial ha revolucionado la industria logística al permitir una mejor planificación de rutas, optimización de inventarios y predicción de la demanda.
Con algoritmos de aprendizaje automático y análisis en tiempo real, la ( IA ) Inteligencia Artificial puede mejorar la eficiencia y la precisión de los procesos logísticos, lo que se traduce en una reducción de costos y un aumento en la satisfacción del cliente.
Además, la ( IA ) Inteligencia Artificial también puede ayudar a prevenir errores humanos y mejorar la seguridad de los trabajadores en almacenes y centros de distribución.
Formas donde la Inteligencia Artificial ( IA) podría afectar a el mundo logístico :
Optimización de rutas y planificación de transporte: Puede ayudar a optimizar sus rutas, planificando las entradas y salidas en el transporte y haciendo su carga más eficiente.
Al utilizar algoritmos avanzados, puede analizar grandes cantidades de datos para determinar la mejor ruta posible, teniendo en cuenta factores como el tráfico, el clima y las restricciones de carga.
Gestión de inventario: Puede ayudar a las empresas a administrar su inventario, optimizando sus niveles y mejorando la precisión de las previsiones de demanda.
Esto puede reducir los costos de almacenamiento, personal y mejorar el servicio al cliente.
Mantenimiento predictivo: Puede ayudar a predecir cuándo un equipo o vehículo necesita mantenimiento preventivo, lo que puede reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia.
Automatización de procesos: Puede ayudar a automatizar procesos logísticos, como la clasificación y el etiquetado de paquetes, lo que puede mejorar la velocidad y precisión de los procesos, y reducir los errores humanos.
Personalización de la experiencia del cliente: Puede ayudar a personalizar la experiencia del cliente al utilizar datos de clientes y análisis de comportamiento para ofrecer soluciones de envío más rápidas y convenientes, así como para mejorar la comunicación y el servicio al cliente.
La Producción Lean
Es un modelo de gestión que se enfoca en minimizar las pérdidas de los sistemas de manufactura al mismo tiempo que maximiza la creación de valor para el cliente final. Para ello utiliza la mínima cantidad de recursos, es decir, los estrictamente necesarios para el crecimiento.
TPM
El TPM (Mantenimiento Productivo Total) surgió en Japón gracias a los esfuerzos del Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM) como un sistema destinado a lograr la eliminación de las llamadas <seis grandes pérdidas> de los equipos, con el objetivo de facilitar la implantación de la forma de trabajo “Just in Time” o “justo a tiempo”.
Visor remoto para interfaces hombre-máquina
HMI Remote Viewer es una aplicación disponible para dispositivos IOS o Android que permite a los operadores e ingenieros monitorear (u operar) rápida y fácilmente su HMI desde cualquier parte del mundo.
Admite conexión a HMI de las series NS, NB y NA. Resuelva los problemas de inmediato conectándose y viendo exactamente lo que ve el operador local.
PLC Viewer es compatible con PLC’s Siemens S7-1200, Omron CS/CJ/CP Ethernet, drivers Emerson Control Techniques y cualquier dispositivo con protocolo Modbus TCP.
La aplicación se configura directamente desde un dispositivo Android, añadiendo los PLC’s y sus variables de una forma cómoda y sencilla. Finalmente obtenemos una o varias páginas de variables en forma de lista personalizada.
Las configuraciones pueden restaurarse o clonarse a otros dispositivos sencillamente a través de un servidor de archivos en la nube que la aplicación pone a nuestra disposición de forma gratuita.
Una vez configurado, es capaz de conectar al mismo tiempo con todos los PLC’s de la red y visualizar sus variables a tiempo real.
Esta aplicación puede utilizarse de diversas formas:
– Como sistema de supervisión para monitorizar y controlar procesos. En puestas en marcha, muy útil para verificar señales y valores en cualquier punto de la linea de producción.
– Como una sencilla aplicación de línea en un puesto de trabajo, para monitorizar algunos valores o cambiarlos por personal no cualificado, ya que dispone de una contraseña que impide que se acceda al menú de configuración.
Conceptos Básico de Cálculos Eléctricos en la Industria
DIFERENCIA DE POTENCIAL (d.d.p.): Es la diferencia de potencial eléctrico entre dos cuerpos. También se le llama TENSIÓN o VOLTAJE.
Su unidad es el VOLTIO (V).
CONCEPTOS BÁSICOS de TRANSMISIÓN de MOVIMIENTO con ENGRANAJES en la Industria
Engranajes:
son mecanismos formados por varias ruedas dentadas unidas. No necesitan correa de transmisión.
El de la derecha será un engranaje simple y el de la izquierda un tren de engranajes.
El significado de automatización hace referencia a los trabajos realizados por un operario humano y que en la Industria 4.0 pasan a ser automátizados y sustituidos por una máquina automática, un software informático o por un robot.
Los PLC (Controlador lógico programable) o autómatas programables son dispositivos electrónicos que permiten programar una lógica para controlar todo tipo de máquinas y procesos industriales.
TIA Portal es un software que integra todos los componentes de las máquinas para controlar procedimientos y operaciones. Al ser una aplicación es modular, es posible añadir nuevas funcionalidades que se adapten a las necesidades de la aplicación.
Es ideal para hardware que utilizan el S7-1200 y S7-1500. Es una realidad que los nuevos paneles funcionan mejor con este programa. Además, se obtiene una fácil migración de los proyectos con sistemas ya existentes.
M a s . . .
El entorno de desarrollo integrado Sysmac Studio le permite aumentar su productividad, ya que se trata del primer entorno de desarrollo integrado (IDE) del sector que integra lógica, motion, robótica, HMI, visión, detección, seguridad y simulación en 3D en una única plataforma.
Herramientas antichispa para trabajo en zonas
clasificadas ATEX / EX en la Industria
Existen dos vertientes de normativa relacionadas. La que afecta a los equipos empleados en zonas ATEX y la que afecta a la determinación de zonas ATEX en las zonas de trabajo.
Analizaremos primero nuestra perspectiva, la del fabricante y distribuidor. Para la fabricación y distribución de equipos ATEX aplica la Directiva de productos ATEX 2014/34/EU. Esta Directiva europea es posteriormente traspuesta a la normativa local de cada país miembro dentro de la UE.
Los robots móviles AGV han sido especialmente diseñados para mejorar el rendimiento de los procesos en el transporte y distribución de materiales en las fábricas y almacenes, y pueden trabajar tanto en interiores como en exteriores.
La robótica industrial y la automatización son los pilares que han hecho posible la consolidación de la Industria 4.0, además de traer consigo numerosos beneficios para la productividad y eficiencia de los recursos de producción.
M a s . . .
Los grupos hidráulicos, en hidromecánica, son conjuntos de componentes hidráulicos que permiten alimentar una red o sistema hidráulico con aceite y a un caudal determinado.
Se puede definir la neumática, como el conjunto de tecnologías que usan un gas como medio para transmitir energía.
El proceso es sencillo y a la vez tiene una cierta complicación debido a los elementos requeridos para su aplicación. En el proceso se aprovecha la capacidad de compresión de los gases para acumular energía, al aumentar la presión de los mismos en el interior de recipientes o circuitos.
M a s . . .
Software de programación GX Developer FX
El potente software basado en Windows™ es sencillo y fácil de instalar en PC y admite los PLC serie FX de Mitsubishi. El software es fácil de usar con una interfaz intuitiva y una curva de aprendizaje corta. Permite programar sus propios bloques de funciones y tiene una amplia gama de utilidades disponibles para configuración. También puede probar todas las funciones clave de sus programas antes de aplicarlas con el modo de simulador de fuera de línea GX.
TIA PORTAL ,Parte 2 , Lenguaje Estructurado SCL _1
SCL es un lenguaje de texto estructurado cuya sintaxis es similar a otros lenguajes de alto nivel y propósito general como el Pascal o el C , además , es un leguaje de control basado en texto ,se utiliza para la ejecución de cálculos complejos , algoritmos y operaciones con datos .
Se corresponde con la norma IEC 61101-3(ST)
Esquemas Planos Eléctricos Industriales
Un plano eléctrico es la representación de los diferentes circuitos que componen y definen las características de una instalación eléctrica y donde se detallan las particularidades de los materiales y dispositivos existentes.
La instalación eléctrica se puede representar sobre uno o varios planos diferentes.
Para representar estos planos pueden utilizarse diferentes tipos de esquemas eléctricos normalizados y estandarizados, entendiendo como esquema eléctrico el conjunto de conexiones y relaciones eléctricas coherentes mediante símbolos de los componentes de un sistema eléctrico.
EPLAN Electric P8 es un sistema de ingeniería consistente, integrado y rápido que se utiliza para planificar y diseñar la ingeniería eléctrica de máquinas y sistemas de planta.
El software es compatible con una amplia variedad de métodos de ingeniería: desde la creación manual hasta una planificación estandarizada basada en plantillas.
Evitar explosiones eficazmente: introducción a la
protección ATEX en la Industria
Existen dos vertientes de normativa relacionadas. La que afecta a los equipos empleados en zonas ATEX y la que afecta a la determinación de zonas ATEX en las zonas de trabajo.
Analizaremos primero nuestra perspectiva, la del fabricante y distribuidor. Para la fabricación y distribución de equipos ATEX aplica la Directiva de productos ATEX 2014/34/EU. Esta Directiva europea es posteriormente traspuesta a la normativa local de cada país miembro dentro de la UE.
VISIÓN ESTRATEGICA ENERGÉTICA EN LA INDUSTRIA
- En el corto plazo, el nuevo plan estratégico 2021-2023 aumenta las inversiones un 25% hasta 7.900 millones para acelerar la descarbonización y la digitalización.
VISIÓN ARTIFICIAL APLICADA A LA INDUSTRIA
La visión artificial ayuda a resolver tareas industriales completas en forma confiable y consistente
ENERGY EFFICIENCY IN INDUSTRY
La industria, sector intensivo en el consumo de energía, ha sido uno de los sectores en el que más han incidido las actuaciones orientadas a mejorar la eficiencia energética.
TECNOLOGÍA EN LA INDUSTRIA
El concepto de tecnología puede ser bastante amplio, ya que ha estado presente en la humanidad desde la invención de utensilios, herramientas y técnicas.
Meet Crossrail’s giant tunnelling machines
Crossrail Project
Crossrail will use eight tunnel boring machines (TBMs) to construct the new tunnels under London. These huge machines will work 24 hours a day beneath the streets of London, excavating large volumes of ground and erecting the concrete tunnel lining. Each machine has a rotating cutter head at the front, and a series of trailers behind, housing all the mechanical and electrical equipment required for the excavation of material.
LA EFICIENCIA ENERGÉTICA en la Industria puede significar la diferencia entre rentabilidad y pérdidas económicas.
Producción más limpia :
Se utiliza para acelerar la aplicación de estrategias ambientales preventivas a procesos, productos y servicios, para aumentar la eficiencia y reducir los riesgos para los seres humanos y el medio ambiente.
Aborda,
a) Eficiencia productiva: optimización del uso productivo de los recursos naturales (materiales, energía y agua);
AUTOMATIZACIÓN Y LA EFICIENCIA ENERGÉTICA EN LA INDUSTRIA
La Eficiencia Energética es la diferencia entre ahorro y perdidas económicas.
Los conceptos de automatización eficaces están basados en componentes multifuncionales sin las limitaciones de rendimiento causadas por los procesadores, la memoria o la tecnología de la comunicación.
Algunos conceptos como el funcionamiento determinístico en multitarea, tiempos de reacción mínimos o un concepto de software completo son elementos básicos en el ahorro de energía en los servo-accionamientos.
