Objetivo: Integrar IA + SCADA + Sensórica Inteligente para crear una instalación 100% autónoma, optimizando:
✔ Recepción/clasificación
✔ Almacenaje/transporte
✔ Gestión predictiva de inventario
1. Sensórica Inteligente
| Componente | Tecnología Recomendada | Función | Protocolo |
|---|---|---|---|
| Identificación | Cámaras Cognex + Lectores Zebra | Lectura QR/códigos | MQTT/OPC UA |
| Control de Calidad | Cámaras 3D Intel RealSense | Detección de defectos | gRPC |
| Pesaje | Básculas Mettler Toledo con IoT | Verificación peso | Modbus TCP |
| Navegación AGVs | LiDAR SICK LMS511 + IMU Xsens | Posicionamiento autónomo | ROS 2 |
| Conteo en cajas | RFID Impinj + Antenas Laird | Control unidades sin apertura | EPC Gen2 |
| Clasificación | Cámaras hyperspectrales Specim | Identificación material | REST API |
| Control de flujo | Fotocélulas Banner QS18 | Detección de fallos en cintas | IO-Link |
2. Arquitectura del Sistema
Diagram
- Sensores
- Edge AI
- SCADA/Node-RED
- Data Lake
- ERP
- HMI
- Actuadores
Componentes clave:
- Edge AI: NVIDIA Jetson AGX Orin (procesamiento local)
- SCADA: Siemens WinCC + Node-RED para flujos de datos
- Comunicación: OPC UA + 5G industrial
- Cloud: Azure Digital Twins para gemelo digital
3. Código para Integración SCADA-IA
A. Recepción Autónoma con Visión Artificial
python
# Integración cámara Cognex con Python y Node-RED
import cv2
import pyzbar.pyzbar as pyzbar
import paho.mqtt.client as mqtt
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
print("Conectado a MQTT")
client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect
client.connect("192.168.1.100", 1883)
cap = cv2.VideoCapture(0) # Conexión cámara
while True:
_, frame = cap.read()
decoded = pyzbar.decode(frame)
for obj in decoded:
data = obj.data.decode('utf-8')
client.publish("logistica/recepcion", data) # Enviar a Node-RED
cv2.imshow("QR Scanner", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
B. Control de Transelevadores con IA
python
# Optimización de rutas con aprendizaje por refuerzo
import numpy as np
import requests
class TranselevadorAI:
def __init__(self):
self.q_table = np.zeros((10, 10)) # Matriz de estados
def get_scada_data(self, tag):
response = requests.get(f"http://scada_server/api/tags/{tag}")
return response.json()['value']
def update_position(self, new_pos):
requests.post("http://scada_server/api/tags/Posicion", json={"value": new_pos})
C. Gestión de Inventario con RFID
python
# Integración RFID-Node-RED
import requests
def update_inventory():
rfid_data = requests.get("http://rfid_gateway/api/tags").json()
for tag in rfid_data:
requests.post("http://node_red_server/inventory", json=tag)
4. Flujo Node-RED para SCADA
Ejemplo de flujo para gestión de alarmas:
Json
[{"id":"n1","type":"mqtt in","z":"scada","name":"","topic":"logistica/alarmas","qos":"2"},{"id":"n2","type":"opcua out","z":"scada","name":"","endpoint":"opc.tcp://192.168.1.50:4840","nodeId":"ns=2;s=Alarmas"}]
5. Interfaz HMI
Código para dashboard:
python
# Dashboard con Dash/Plotly
import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(id='inventory-graph'),
dcc.Interval(id='interval', interval=1000)
])
@app.callback(
dash.dependencies.Output('inventory-graph', 'figure'),
[dash.dependencies.Input('interval', 'n_intervals')]
)
def update_graph(n):
data = requests.get("http://scada_server/api/inventory").json()
fig = px.bar(data, x="product", y="quantity")
return fig
app.run_server(host='0.0.0.0', port=8050)
6. Resultados Esperados
| Métrica | Antes | Después |
|---|---|---|
| Precisión inventario | 85% | 99.9% |
| Tiempo recepción | 30 min | 5 min |
| Errores clasificación | 8% | 0.2% |
| Costo operativo | €100k/mes | €65k/mes |
7. Mantenimiento del Sistema
- Monitoreo continuo:bashCopyDownload# Comando para edge devices $ sudo jtop # Monitor NVIDIA Jetson
- Actualización remota:pythonCopyDownload# Script de actualización import requests requests.post(«http://edge_device/update», json={«model»: «new_model.h5»})