Sistemas autónomos

¿Cómo de autónomos son los sistemas industriales actuales?

Wilhelm Wiese ABB Global Industries and Services Bengaluru, India wilhelm.wiese@in.abb.com

01. En la ingeniería industrial, el objetivo es eliminar la necesidad de intervención humana aplicando cada vez más aprendizaje automático.
01. En la ingeniería industrial, el objetivo es eliminar la necesidad de intervención humana aplicando cada vez más aprendizaje automático.
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¿Puede compararse el nivel de autonomía de una planta de producción con los niveles de autonomía generalmente aceptados actualmente para los vehículos? Lejos de ser una comparación de manzanas con naranjas, estas dos áreas de aplicación comparten un mundo de similitudes, lo que arroja luz sobre el significado del propio concepto de autonomía.

Todo el mundo habla de sistemas autónomos cuando se aplican a los coches. Pero, ¿cuál es el estado de estos sistemas en la industria? Mientras que la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carretera (NHTSA) de Estados Unidos ha definido muy claramente los cinco niveles de autonomía [1], aún no se han establecido definiciones similares en el campo de la automatización industrial. No obstante, estas dos áreas de aplicación pueden compararse fácilmente. Pero para evitar confusiones, debe quedar claro que la automatización y los sistemas autónomos son dos especies sustancialmente diferentes.

En pocas palabras, los sistemas autónomos se caracterizan por la capacidad de actuar con independencia del control humano directo, mientras que los sistemas automatizados no [2,3].Cuando se trata de sistemas autónomos en la industria, un objetivo justo y alcanzable es aspirar al Nivel 3 de la NHTSA. En términos de ingeniería, cuando se traduce a un sistema de control industrial, esto puede definirse como un sistema capaz de realizar por sí mismo todos los aspectos de una tarea de configuración. Por lo tanto, identifica la configuración más adecuada basándose en el conocimiento que obtiene a partir de un conjunto de datos global de configuraciones optimizadas de dispositivos que tienen en cuenta una combinación innumerable de dispositivos conectados, el dominio industrial y datos ambientales, como las condiciones meteorológicas.

Por lo que respecta a las operaciones, la contrapartida industrial del Nivel 3 puede describirse como sigue: El operador humano debe estar preparado para retomar el control en cualquier momento en que el sistema autónomo se lo solicite.

En ambos, ingeniería y operaciones, el objetivo es el mismo: eliminar la necesidad de intervención humana mediante la aplicación cada vez mayor del aprendizaje automático →2. Técnicamente, esto requiere cambios significativos en la capa de control de un sistema autónomo, porque la capa de control tiene que tener una vista global de la planta.

02. Un robot FlexPicker de ABB. Los algoritmos que impulsan estas máquinas están ayudando a maximizar el procesamiento flexible e higiénico de los alimentos.
02. Un robot FlexPicker de ABB. Los algoritmos que impulsan estas máquinas están ayudando a maximizar el procesamiento flexible e higiénico de los alimentos.
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A la vista de las circunstancias, cabe esperar que la inteligencia artificial cambie el actual paradigma de control de la clasificación de señales a la analítica de los datos de proceso, de los lazos de realimentación a la predicción, y de la calibración de procesos a la autooptimización.

De cara al futuro, la ingeniería, el funcionamiento y el control se fusionarán en los sistemas autónomos del mañana en un ciclo continuo de algoritmos de autoaprendizaje que permitirán optimizaciones de procesos y plantas que difícilmente podemos imaginar hoy. 

Referencias
[1] www.nhtsa.gov/technology-innovation/automated-vehicles-safety

[2] www.roboticsbusinessreview.com/ai/breaking-down-autonomous-systems
[3] new.abb.com/news/detail/11164/autonomous-systems

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