Este documento presenta información sobre el uso de la inteligencia artificial en la industria. Explica varios procesos válidos para obtener resultados racionales como agentes inteligentes, redes neuronales, sistemas de lógica difusa y sistemas expertos. También describe algunas aplicaciones de la inteligencia artificial como el diseño de sistemas de producción integrados, sistemas de soporte para la toma de decisiones y sistemas de control de calidad. Finalmente, concluye que la inteligencia artificial puede ayudar a reducir errores y cost

1. Universidad Nacional de Ingeniería Video Exposición: La Inteligencia Artificial en la Industria. Integrantes: María Alejandra Soza T. Blanca Nidia Olivas H. Grupo: 4TN3-IS Docente: Ing. Ariel Chávez. Fecha: 19 Septiembre 2011.

2. Inteligencia Artificial en la Industria. La Inteligencia Artificial es una rama de la ciencia de computación que comprende el estudio y creación de sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia: sistemas que aprenden nuevos conceptos y tareas, sistemas que pueden razonar y derivar conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas que pueden comprender un lenguaje natural o percibir y comprender una escena visual, y sistemas que realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana.

3. Procesos válidos para obtener resultados racionales: Agente inteligente. Es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Redes neuronales A grandes rasgos, se recordará que el cerebro humano se compone de decenas de billones de neuronas interconectadas entre sí formando circuitos o redes que desarrollan funciones específicas.

4. Procesos válidos para obtener resultados racionales: Sistemas de lógica difusa Es la segunda herramienta que permite emular el razonamiento humano. Los seres humanos pensamos y razonamos por medio de palabras y en grados entre dos estados por ejemplo blanco y negro ó frío y caliente, etc. Sistemas Expertos Estos intentan reproducir el razonamiento humano de forma simbólica. Es un tipo de programa de aplicación informática que adopta decisiones o resuelve problemas de un determinado campo, como los sistemas de producción, las finanzas o la medicina, utilizando los conocimientos y las reglas analíticas definidas por los expertos en dicho campo.

5. Procesos válidos para obtener resultados racionales: Algoritmos genéticos: Se puede aplicar para optimizar dispositivos de control o robots o cualquier otro tipo de aspectos que sean susceptibles de ser optimizados como líneas de producción.

6. Aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria. Al diseñar un sistema de producción integrado por computadora se debe dar importancia a la supervisión, planificación, secuenciación cooperación y ejecución de las tareas de operación en centros de trabajo, agregado al control de los niveles de inventario y características de calidad y confiabilidad del sistema.

7. Aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria. Una de las áreas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos de la industria nivel mundial, es el diseño de sistemas de soporte para la toma de decisiones basados en la optimización de los parámetros de operación del sistema.

8. Aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria. Todo proceso industrial es evaluado por la calidad de su producto final, esto hace de la etapa de control de calidad una fase crucial del proceso. Los mecanismos utilizados para establecer la calidad de un producto varían dependiendo de los parámetros que tengan relevancia en el mismo.

9. ejemplo el sistema de visión artificial Robot Visión PRO, es capaz de ejecutar de manera totalmente automática las labores de identificación de objetos y de control de calidad de los mismos. El sistema Robot Visión PRO es un paquete de software de visión que permite la adquisición de imágenes, pre procesamiento y segmentación. Además realiza procesamiento de datos de alto nivel que brinda filtrado de imágenes, elaboración de clúster y patrones, e identificación de objetos

10. Análisis de las Necesidades de un Robot Producción Anual: Cuando se deben producir piezas variadas, estas deben ser de características similares y la producción de cada lote como mínimo debe ocupar un período de tiempo razonable. Almacenamiento: Para la obtención de un flujo automático de material se deben almacenar piezas antes y después del grupo de máquinas que serán servidas por el Robot. Las piezas pueden almacenarse en transportadores paso a paso, o en cajas de nivel regulable.

11. Análisis de las Necesidades de un Robot Tiempo de Manipuleo: El tiempo de maniobra requerido es determinado por la longitud total del camino y la máxima velocidad del Robot Layout de Máquinas: Básicamente el layout puede ser circular o lineal. En una disposición circular un Robot sirve a varias máquinas sin que las piezas se acumulen entre ellas.

12. Análisis de las Necesidades de un Robot Accesibilidad: La mano del Robot está diseñada generalmente para un movimiento de entrada lateral, para lo cual es necesario disponer de espacios entre la herramienta y el punto de trabajo. Dotación de Operación y Supervisión: La inspección visual de las piezas es manual en la mayoría de los casos. Las cajas de almacenamiento deben ser llenadas y vaciadas.

13. Aplicación de la inteligencia artificial en los sistemas productivos Una de las áreas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos de la industria nivel mundial, es el diseño de sistemas de soporte para la toma de decisiones basados en la optimización de los parámetros de operación del sistema. Para tal efecto, el uso de técnicas inteligentes paramétricas y no paramétricas para el análisis de datos es de gran interés.

14. Aplicación de la inteligencia artificial en los sistemas productivos En los últimos años se han producido grandes avances en el campo de la optimización de sistemas de producción. Sin embargo, el progreso en el desarrollo de herramientas de análisis para resultados de modelos de simulación ha sido muy lento.

15. Conclusiones La Inteligencia Artificial dentro de la industria, ayuda a reducir errores y costos en los procesos de producción. Pero debe de existir un equilibrio entre la implementación de esta tecnología con los aspectos de la sociedad. Ya que por el contrario se originaría una sobreproducción sin consumidores.

16. Muchas Gracias!!!