Sistemas de automatización avanzados Research groups

El grupo de investigación aporta larga experiencia en la aplicación de técnicas y tecnologías de la ingeniería de sistemas y automática a diferentes campos de aplicación. La trayectoria se ha centrado en tres ámbitos bien diferenciados cuyas sinergias permiten abordar nuevos campos de aplicación:

La ingeniería basada en modelos, los sistemas de comunicación industrial y las tecnología middleware se han aplicado en el campo de los sistemas distribuidos de automatización industrial, línea lanzada hace más de 20 años, que tiene como objetivo dar soporte a aplicaciones complejas, distribuidas, fiables, deterministas y reconfigurables, objetivos todos ellos integrados en el concepto de fábrica del futuro o industria 4.0 (Basque industry 4.0 e Industria conectada). En este sentido, el objetivo principal es proponer soluciones integradas y basadas en estándares para conseguir la integración real del proceso productivo y las áreas de negocio: proporcionando arquitecturas de comunicación vertical (basada en tecnología OPC UA) y horizontal (basada en agentes y capacidad de decisión), incorporando ontologías y estándares del sector que permitan desde la captura de datos del proceso productivo, procesado y filtrado de datos generando información y servicios en la nube de aplicaciones de diagnóstico del sistema de producción, hasta la toma de decisiones durante la operación.

La robótica paralela es un campo de gran proyección en aplicaciones industriales de alta capacidad dinámica, y así lo ha demostrado la experiencia del grupo en el diseño de los sistemas de control de estos dispositivos durante estos últimos 7 años.  La madurez tecnológica alcanzada en el modelado, técnicas inteligentes y control avanzado de posición y fuerza han originado que la proyección de esta línea pueda enfocarse a la nueva concepción de la robótica actual. En este sentido, se pretende aplicar el conocimiento adquirido en robótica aplicada a los servicios de salud, y en concreto, en la rehabilitación, donde se enfatizará la problemática de interacción con el paciente y la posibilidad de cuantificar de forma inteligente y autónoma el estado del paciente, basándose en la monitorización de la fuerza ejercida por el paciente sobre el robot para diagnosticar y definir terapias, convirtiendo el diagnóstico inteligente en una nueva área de aplicación de la robótica. Esta nueva concepción de la robótica médica y de salud está enmarcada dentro de las líneas estratégicas del H2020.

La aplicación de técnicas de control inteligente en la monitorización y diagnóstico en tiempo real de la degradación de procesos de fabricación así como la estimación de parámetros relevantes para los deportistas de resistencia suponen dos proyecciones de gran demanda actual que la línea de diagnóstico inteligente se ha propuesto como objetivos fundamentales.  El trabajo en esta línea se enfoca por un lado en la aplicación de nuevos conocimientos de inteligencia artificial (estimaciones y diagnósticos mediante técnicas inteligentes de agrupamiento/clasificación y optimización, así como de redes neuronales artificiales de tercera generación), instrumentación virtual y sistemas inteligentes que permitan predecir la evolución de indicadores virtuales relativos al deporte de resistencia y a los procesos de fabricación, incorporando en esta última la integración de aplicaciones de diagnóstico en la nube.

La experiencia adquirida en las tecnologías base comentadas permite abordar la aplicación del know how del grupo, integrando el conocimiento en las diferentes tecnologías, a otros campos de creciente interés: entre ellos cabe destacar el de los sistemas distribuidos para e-Salud, la robótica de rehabilitación, la aplicación de diagnóstico inteligente en sistemas de producción basada en captura de información en tiempo real y en la arquitectura de integración vertical y la aplicación de algoritmos avanzados de control en tiempo real a captadores de energía renovable de las olas.

Research lines:

Sistemas de automatización avanzados
Robótica
Diagnóstico inteligente
eSalud
Estrategias de control para extracción de energía de las olas

Campo de investigación

Engineering & Technology

Institución
University of the Basque Country (UPV/EHU)
Prioridades RIS3
  • Advanced manufacturing
Investigador principal
MARCOS MUÑOZ, MARGARITA
Dirección
Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Cómo llegar