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Sensores Inteligentes para la Toma de Decisiones en Tiempo Real

Autores: Coito, Tiago; Firme, Bernardo; Martins, Miguel S. E.; Vieira, Susana M.; Figueiredo, João; Sousa, João M. C.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Sensores Inteligentes para la Toma de Decisiones en Tiempo Real


Categoría

Procesos industriales

Subcategoría

Automatización industrial

Palabras clave

Propone
Integración
Sensores
Datos empresariales
Toma de decisiones
Inteligente

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La integración simultánea de información de sensores con datos empresariales y cómo adquirir información valiosa puede ser un desafío. Este documento propone la integración simultánea de información de sensores y datos empresariales. La propuesta está respaldada por una implementación industrial, que integra sensores inteligentes y toma de decisiones en tiempo real, utilizando una combinación de plataformas PLC y PC en una arquitectura de tres niveles: nube-niebla-borde. Se utilizan sensores inteligentes de identificación automática para mejorar la toma de decisiones de una herramienta de programación dinámica. La plataforma propuesta se aplica a un caso de uso industrial en laboratorios de Control de Calidad (QC) analíticos. La complejidad regulatoria, la producción personalizada y los requisitos de trazabilidad hacen de los laboratorios de QC un caso de uso interesante. Utilizamos sensores inteligentes para la identificación automática para mejorar la toma de decisiones de una herramienta de programación dinámica. Los resultados muestran cómo la integración de sensores inteligentes puede mejorar la programación en línea de tareas. Las estimaciones de los tiempos de procesamiento del sistema disminuyeron en más del 30%. La solución propuesta puede extenderse a otras aplicaciones como el mantenimiento predictivo, la industria química y otras industrias donde la programación y reprogramación son factores críticos para la producción.

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