La informática industrial en las ingenierías industriales

[Resumen] El término Informática Industrial se utiliza para dar cabida a un conjunto muy diverso de disciplinas y tecnologías. El encontrar un criterio unificador que articule los diversos enfoques posibles y que ayude, tanto al docente como al alumno, en el proceso de enseñanza/aprendizaje de manera que se brinde conocimiento perdurable y al mismo tiempo actualizado, es una tarea clave. En esta contribución se discuten estas ideas relativas a la docencia de esta disciplina en las diferentes titulaciones de la Escuela de Ingenierías Industriales de la UVA, manifestando ideas de cómo ese marco conceptual puede adaptarse al contexto de las diferentes especialidades.Ministerio de Economía y Competitividad; DPI2015-70975-

Dynamic and decentralized fault detection based on regression methods

Comunicación presentada a las XXXIX Jornadas de Automática, celebradas en Badajoz del 5 al 7 de Septiembre de 2018 y organizada por la Universidad de Extremadura.Este artículo propone un método de detección de fallos dinámico y descentralizado. Para hacer la detección de los fallos descentralizada, la planta se divide en bloques de variables que compartan algún tipo de correlación usando métodos de regresión. En cada grupo se incorpora un método de detección de fallos dinámico, en concreto el método DPCA: Análisis de componentes principales dinámico, cuyos resultados son fusionados por un procesador central, utilizando el Criterio de Inferencia Bayesiano (BIC), devolviendo un resultado global. Esta propuesta ha sido aplicada sobre un modelo de planta industrial ampliamente utilizado y comparado con el DPCA centralizado para verficar su efectividad.This article proposes a dynamic and decentralized fault detection method. The plant is divided in blocks using the existing relationships between variables found by regression methods. Each group of variables has a dynamic fault detection method, DPCA, which sends its results to a central processor that fuses the local results using the Bayesian Inference Criterion (BIC), resulting in a global diagnosis. This proposal has been tested on an industrial plant model and compared with the DPCA method to verify its effectiveness.Comisión Europea y Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno español. Proyecto: DPI2015-67341-C2-2-R Universidad de Valladolid. Proyecto de Innovación Docente: PID1718-95peerReviewe