Desarrollo de un software para programación dinámica e integración de módulos de inteligencia artificial en autómatas programables para la división de innovación de la empresa Orange SA

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Resumen

This document describes the design of software focused on dynamic programming and the integration of artificial intelligence modules in programmable logic controllers (PLCs). The design process covers an exploration of the current landscape and key features of cyber-physical systems, with an emphasis on implementing artificial intelligence and various types of connectivity with PLCs. The development of algorithms aimed at optimizing the performance of a cyber-physical system through the integration of an artificial intelligence module on a PLC is proposed. Additionally, in the semi-real environment, a predictive and self-corrective maintenance model was implemented. The testing environment was developed using Docker containers, integrating OpenPLC, InfluxDB, Node-RED, and Grafana, which allowed for efficient management of fault monitoring and correction. The entire system was linked and tested in an application called FactoryIO, which simulates the semi-real environment and, through a custom-designed menu, facilitates the evaluation of the predictive and self-corrective system. This ensures the robustness and responsiveness of the system in real-world scenarios.

Descripción

Este documento describe el diseño de un software orientado a la programación dinámica y la integración de módulos de inteligencia artificial en autómatas programables. El proceso de diseño abarca la exploración del panorama actual y las características clave de los sistemas ciberfísicos, con un enfoque en la implementación de inteligencia artificial y los distintos tipos de conectividad con PLCs. Se propone el desarrollo de algoritmos que optimicen el rendimiento de un sistema ciberfísico por medio de la integración de un módulo de inteligencia artificial sobre un PLC. Además, en la parte del entorno semi-real, se implementó un modelo de mantenimiento predictivo y autocorrectivo. El entorno de prueba se desarrolló en contenedores Docker, integrando OpenPLC, InfluxDB, Node-RED y Grafana, lo que permitió gestionar la supervisión y corrección de fallas de manera eficiente. Todo el sistema fue vinculado y probado en una aplicación llamada FactoryIO, la cual simula el entorno semi-real y, a través de un menú diseñado, facilita la evaluación del funcionamiento del sistema predictivo y autocorrectivo. Esto asegura la robustez y capacidad de respuesta del sistema frente a escenarios reales.

Palabras clave

Sistemas ciberfísicos, Inteligencia artificial, PLC, Docker, OpenPLC, Mantenimiento predictivo

Materias

Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas , Sistemas -- Automatización , Inteligencia artificial , Teoría de las máquinas

Citación