Plataforma inteligente de análisis de datos para estimar el consumo energético proyectado en los sistemas de fabricación de las pymes en el contexto de la industria 4.0

El consumo de energía es un tema de interés creciente a nivel mundial. La cantidad de emisión de gases tipo invernadero que genera y la disminución significativa de los recursos renovables que se utilizan como materias primas en los sistemas de manufactura han motivado programas a nivel mundial para mitigar el impacto en el uso de la energía. Los principales consumidores de energía son las fábricas, por ello, se demanda la generación de estrategias para la medición, el seguimiento y la gestión del consumo de energía. En esta tesis doctoral se implementa una plataforma que permite estimar el consumo energético mediante técnicas de inteligencia artificial, bajo el concepto de Industria 4.0, que permiten la transformación digital de la empresa de manufactura. La metodología de desarrollo de la tesis comprende las cuatro fases del ciclo PHVA: planeación, en la cual se establecen las condiciones necesarias para resolver el problema planteado y el diseño de las estrategias propuestas; implementación, en donde se elaboran todos los componentes de la propuesta de solución teniendo en cuenta las especificaciones de diseño; verificación, en la que se presenta el funcionamiento de la plataforma implementada de conformidad con las especificaciones definidas; y acción, en la cual se desarrollan actividades de validación de la propuesta implementada. La gran contribución de esta tesis es el desarrollo de una plataforma de estimación de consumos energéticos que integra un sistema automático para la adquisición de los datos del proceso industrial, en la cual la información de todos y cada uno de los dispositivos que integran la máquina o proceso industrial se adquieren en conexión directa con el equipo de control, utilizando protocolos de comunicación abiertos, aprovechando la tecnología disponible en el sistema de fabricación. El sistema de información se ha construido bajo la arquitectura RAMI, he incluye cada una de las especificaciones técnicas de los equipos que conforman la máquina o proceso industrial y abre el camino hacia su transformación digital, estableciendo así su integración vertical y horizontal, como se propone en la Industria 4.0. La implementación de un prototipo de fábrica de refrescos, en el que se integran los componentes de la plataforma de estimación de consumo energético, permite estructurar una metodología para abordar el proceso de transformación digital en una pequeña y mediana empresa. La plataforma de estimación desarrollada facilita la toma de decisiones a nivel de operación o mantenimiento en el sistema de fabricación implementado, a través de los modelos de estimación de consumo obtenidos mediante técnicas de aprendizaje automático.

• Autores: Gutiérrez Marroquín, William
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/16269
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/16269; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Doctorado en Ingeniería; Analítica de datos; Consumo energético; Inteligencia artificial; Modelo de información; Pyme; OPC UA; Transformación digital; Data analytics; Energy consumption; Artificial intelligence; Information model; SMEs; OPC UA; Digital transformation
• Rights: openAccess
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