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Exploraremos diferentes aspectos de la integración de IA en la programación de PLCs, desde lo conceptual hasta lo práctico, ofreciendo a los estudiantes una visión completa de cómo estas tecnologías pueden trabajar juntas en la automatización industrial.
1. Introducción a la IA en la Automatización Industrial
Teoría: Explicar conceptos básicos de inteligencia artificial y cómo se integran en sistemas de automatización industrial.
Aplicaciones: Mostrar ejemplos de cómo se utiliza la IA en la optimización de procesos, mantenimiento predictivo y control adaptativo.
2. Control Predictivo de Procesos
Concepto: Explicar cómo se puede usar la IA para predecir y ajustar las variables del proceso antes de que ocurran desviaciones.
Ejercicio Práctico: Simular un proceso industrial donde los estudiantes diseñan un controlador predictivo usando modelos de IA, como redes neuronales.
3. Mantenimiento Predictivo con PLC y AI
Concepto: Introducir el mantenimiento predictivo basado en datos recogidos por sensores conectados a un PLC.
Práctica: Configurar un sistema donde un modelo de IA analice los datos en tiempo real para predecir fallos, utilizando herramientas como TensorFlow Lite en dispositivos edge conectados a PLCs.
4. Optimización de Procesos con Machine Learning
Teoría: Enseñar cómo los algoritmos de machine learning pueden optimizar procesos industriales, reduciendo costos y mejorando la eficiencia.
Ejercicio: Implementar un caso de estudio donde un modelo de machine learning optimize el funcionamiento de una planta de producción controlada por PLCs.
5. Visión Artificial y Control de Calidad
Teoría: Introducir la visión artificial como una herramienta para la inspección automática de productos.
Práctica: Integrar un sistema de visión artificial con un PLC para identificar y clasificar productos defectuosos en una línea de producción.
6. Redes Neuronales para Control Adaptativo
Concepto: Explicar cómo las redes neuronales pueden adaptarse a cambios en el proceso sin intervención humana.
Proyecto: Desarrollar un sistema donde el PLC se comunica con un modelo de red neuronal que ajusta los parámetros del sistema en tiempo real.
7. Simulación de Procesos con IA
Teoría: Enseñar cómo los gemelos digitales y la simulación con IA permiten predecir el comportamiento de procesos industriales antes de implementarlos.
Práctica: Crear un gemelo digital de un sistema controlado por un PLC y optimizarlo utilizando IA.
8. Integración de IoT y IA en PLCs
Teoría: Explicar cómo la integración de IoT con IA puede mejorar la conectividad y la inteligencia de los sistemas controlados por PLCs.
Ejercicio: Configurar un sistema donde dispositivos IoT recojan datos que se procesan con IA y se utilizan para ajustar operaciones en tiempo real a través de un PLC.
9. Implementación de Algoritmos de IA en Dispositivos Edge
Teoría: Hablar sobre la importancia de procesar datos cerca de la fuente (edge computing) en aplicaciones industriales.
Práctica: Desarrollar un caso de uso donde un modelo de IA se ejecute en un dispositivo edge conectado a un PLC para tomar decisiones localmente.
10. Desafío Final: Proyecto de Integración Completa
Proyecto: Los estudiantes diseñan y desarrollan un sistema automatizado completo utilizando PLCs e IA, integrando varias de las tecnologías y conceptos aprendidos a lo largo del curso.
