Salomónun nuevo enfoque para la mejora de procesos de negocio mediante la producción inteligente basada en modelos predictivos de control híbridos y autoadaptativos

Zusammenfassung

Se define un proceso productivo como toda aquella actividad que recibiendo en su entrada una serie de materias primas es capaz de modificarlas con el fin de conseguir un nuevo producto. De no ser por este tipo de actividades, la sociedad actual no hubiera podido crecer en la de la manera en lo que lo está haciendo. La mayor problemática es que el halo de misticismo que envolvía los procesos productivos en la antigüedad sigue haciéndolo hoy en día. Además, otro tipo de exigencias como pueden ser las medidas de calidad o el cumplimiento de unas pautas medioambientales complican los procesos ya existentes. Sin dejar de lado que cada vez el mercado se encuentra más globalizado, las pequeñas mejoras que se aporten pueden convertirse en una mejora competitiva que impulse la producción de aquellas empresas que lo incorporen. A la luz de estos hechos, la comunidad científica lleva muchos años desarrollando nuevos métodos de supervisión y control de plantas, - un ejemplo es el sistema de supervisión, control y adquisición de datos (SCADA) -. Otro tipo de sistemas son capaces de situarse en un horizonte temporal posterior al actual, intentando prever qué es lo que va a suceder en la planta. Este tipo de sistemas son los Modelos Predictivos de Control. A pesar de existir soluciones comerciales y académicas, siguen identificándose una serie de limitaciones, como la imposibilidad de trabajar con un sistema multivariable, la dificultad de adaptación de la solución a los cambios del proceso y la no adecuación de la no linealidad del proceso de negocio a los modelos desarrollados. Con el fin de cubrir las necesidades que ya han identificado las empresas en cuanto a calidad, reducción de costes o eco-fabricación, así como, la capacidad de obtener una mejora competitiva, se pretende diseñar, desarrollar, evaluar e implantar un sistema que sea capaz de readaptar la producción para cumplir con las restricciones definidas en el proceso. En este contexto, formulamos la siguiente hipótesis ¿Es posible modelar el flujo de negocio de un proceso productivo como una nube de conocimiento a través de la creación de un modelo predictivo de control híbrido (lineal y no lineal) basado en técnicas de aprendizaje automático actuales, manteniéndolo actualizado y llevando el control de la producción para la optimización de alguno de sus parámetros críticos.¿ Para su validación se desarrollan las siguientes tareas que permitirán crear el sistema completo anteriormente definido y que se centran en las siguientes problemáticas: (i) el desarrollo de los análisis sobre predictores estadísticos basados en técnicas de aprendizaje automático y la forma de unirlos con el objetivo de mejorar el sistema de predicción, (ii) definir y diseñar el método que permitirá mantener actualizados en todo momento los modelos predictivos, (iii) determinar la forma de decidir las acciones que hay que llevar a cabo y, una vez hecho, comunicarlo a los operarios o a otros sistemas de control ya incorporados en la planta y (iv) evaluar y contrastar la solución alcanzada. En la actualidad, los procesos productivos están totalmente integrados en la sociedad. De este modo, los avances en el estado de la técnica, como el aquí detallado, no sólo afectarán a aquellas personas directamente relacionadas con las plantas de producción, sino que, de forma indirecta, esas mejoras llegarán a toda la sociedad. El resultado de un proceso productivo, un producto manufacturado, puede formar parte de un sistema mucho más grande, un sistema que cualquiera de nosotros puede acabar utilizando.