UN ACERCAMIENTO A LA INDUSTRIA 4.0 A TRAVÉS DE REDES NEURONALES PARA LA REDUCCIÓN DE SCRAP EN UNA EMPRESA AUTOMOTRÍZ (AN APPROACH TO INDUSTRY 4.0 THROUGH NEURAL NETWORKS FOR SCRAP REDUCTION IN AN AUTOMOTIVE COMPANY)

Resumen El presente artículo se deriva de la implementación de un algoritmo de Redes Neuronales, como un acercamiento de la industria 4.0, que busca obtener la predicción de un rango de valores en el cual los parámetros permitan proporcionar un ahorro de scrap de aluminio en las inyectoras de fundición. Con la implementación del algoritmo, al realizar la predicción de los parámetros óptimos, se logró disminuir en un 25% en promedio los defectos de poros, mallenado, falta material y fisuras, así como el reproceso de las piezas de aluminio. El software instalado permite además, contar con un histórico en tiempo real de cada turno de los operadores de las máquinas inyectoras. Después de haber realizado pruebas en las máquinas en donde se instaló el sistema, se pudo apreciar la gran utilidad que representó el uso de inteligencia artificial para predecir y hacer eficientes los procesos de las inyectoras de aluminio, al haber reducido la catidad de scrap y defectos en las piezas de aluminio. Palabra(s) Clave: Fundición, Industria 4.0, red neuronal artificial, scrap, predicción. Abstract This article is derived from the implementation of an algorithm of Neural Networks, as an approach of industry 4.0, which seeks to obtain the prediction of a range of values in which the parameters allow to provide savings of aluminum scrap in the injectors of foundry. With the implementation of the algorithm, when predicting the optimal parameters, it was possible to reduce pore defects, filling, material and cracks by 25% on average, as well as the reprocessing of aluminum parts. The installed software also allows you to have a real-time history of each shift of the operators of the injection machines. After having carried out tests on the machines where the system was installed, it was possible to appreciate the great usefulness of the use of artificial intelligence to predict and make efficient the processes of aluminum injectors, having reduced the amount of scrap and defects in the aluminum parts. Keywords: Foundry, Industry 4.0, artificial neural network, scrap, prediction

CLASIFICACIÓN SVM-DIFUSO

ResumenEn la actualidad las grandes cantidades de información generadas a través de sistemas informáticos puede representar un gran conocimiento, este alto crecimiento de información ha generado la creación de nuevos métodos que ayuden a manipular ese gran volumen de datos recolectados por las organizaciones dedicadas a la medicina, mercadotecnia y a la  automatización de procesos entre otras. Si bien esta información cuando es obtenida no tiene sentido por no estar clasificada para la toma de decisiones, es importante analizarla para hacer un buen estudio de esta información. En este artículo se presenta la implementación del clasificador de Máquina de Soporte Vectorial (Support Vector Machine SVM) con salida difusa, lo cual permitirá analizar información contenida dentro del intervalo [0,1], a diferencia de un SVM básico que toma un conjunto de datos de entrada y salida de 1 y -1. Por la complejidad de datos con incertidumbre, no se puede utilizar un clasificador común para hacer una predicción mucho más exacta y ayudar a dar un diagnóstico más real. Un modelo de SVM difuso, le dará un plus y un grado de verdad a los resultados al realizar predicciones mucho más exactas y la posibilidad de poder tomar decisiones con mayor probabilidad de éxito. Para las pruebas de funcionalidad de este método, se utilizó una base de datos de un grupo de personas con dos tipos de enfermedades, una de vías urinarias de Inflamación de la vejiga urinaria y la otra de Nefritis de origen pelvis renal.Palabras Clave: Lógica Difusa, Máquina de Vector Soporte, SVM, SVM Difuso, Vejiga urinaria, Nefritis. CLASSIFICATION SVM-DIFFUSEAbstractIn the current, large amounts of information generated through computer systems can represent a great deal of knowledge, this high growth of information has generated methods that they help manipulate that large volume of data, collected by organizations every day in areas such as medicine, marketing, process automation, etc. If this information when it is obtained does not make sense because it is not classified for decisions taking. It is important to analyze to make a good study of this information. This paper present the implementation of classifier  support vector machine (Support Vector Machine SVM) with fuzzy output, This classifier to allows the analyzed information contained inside of interval [0,1], to a basic SVM that takes in the input data set and  give the output of 1 and -1. Due to the complexity of the uncertainty data set, a common classifier cannot be used to make a very accurate prediction and to help give a more real diagnosis. A Fuzzy SVM model, gives a certain degree of truth the results obtained in more accurate predictions and the possibility of making decisions with more success, for the tests it was used  an database  the a group of people with two types of diseases in the urinary tract as inflammation of the bladder urinary and nephritis origin pelvis renal.Keywords: Fuzzy Logic, Vector Support Machine, SVM, Fuzzy SVM, Urinary Bladder, Nephritis

Datalog: Bases de datos Deductivas

Este artículo muestra un breve estudio sobre Datalog, el cual es considerado como una  extensión de Prolog que es uno de los sofware más utilizados en la inteligencia artificial. Sistemas importantes como SWI-Prolog[22], Ciao Prolog[4], Sictus-Prolog[20], han sido compiladores utilizados para hacer uso de la funcionalidad del lenguaje lógico para bases de datos deductivas y han logrado la implementación de consultas recursivas  sobre las bases de datos relacionales. En este estudio también se presentan conceptos básicos de Datalog, así como algunos sistemas que se han desarrollado para trabajar con este lenguaje.Palabra(s) Clave(s): Programación lógica, Prolog, Datalog

Un estudio sobre la inclusión de Conjuntos Borrosos en Prolog

Este artículo presenta un estudio de la implementación de Prolog Borrosos, su semántica y sintáctica, con la finalidad de hacer una difusión sobre la combinación de la programación lógica con lógica borrosa que permiten la inclusión de información con razonamiento impreciso e incierto.Palabras clave: Programación lógica, Prolog, lógica borrosa, razonamiento impreciso

Implementación de un Sistema Experto Ginecológico en Prolog

En este este artículo se muestra cómo realizar un sistema experto en Prolog, (PROgramming in LOGic). Aprovechando que es un lenguaje de programación declarativo, trabaja con lógica de predicados, hechos y cláusulas que ayudan a modelizar el conocimiento, permitiendo de esta manera, contar con un sistema experto basado en reglas. Para realizar esta propuesta, se trabajó con una serie de reglas extraídas del conocimiento de especialistas en la materia, lo cual permitió describir conceptos importantes de prolog y conjugarlo con sistemas expertos.Palabras clave: Prolog, inteligencia artificial, sistemas expertos, reglas

Mecanismo de aprendizaje automático: red neuronal perceptrón utilizando Matlab

Las redes neuronales artificiales(RNA), han sido utilizadas en diferentes ámbitos y disciplinas, una de sus aplicaciones más comunes es su uso como herramienta de análisis de información. En este trabajo se hace una breve introducción sobre las particularidades de las RNA, específicamente las basadas en el modelo perceptrón simple, y se exponen los elementos que la integran y se vincula a una aplicación sobre clasificación de la base de datos Iris con la finalidad de mostrar su funcionamiento

VISUALIZACIÓN DE MODELOS 3D DE TRANSFORMADORES TIPO SECO EN REALIDAD AUMENTADA (VIEWING 3D MODELS OF DRY-TYPE TRANSFORMERS IN AUGMENTED REALITY)

Resumen En la actualidad existen técnicas de visualización en realidad virtual para simular y evaluar el ensamble de partes de un nuevo producto en una etapa temprana de diseño, pero con el avance de la tecnología, es posible realizar los mismos procesos en un entorno real gracias a la realidad aumentada. El proyecto aquí propuesto pretende hacer uso de la realidad aumentada en dispositivos móviles inteligentes con el fin de mejorar y agilizar los procesos de fabricación y ventas de los transformadores de distribución tipo seco reduciendo errores en la etapa de validación dimensional de piezas, bajando los tiempos de fabricación y ofrecer este tipo de visualización a clientes finales con el objetivo de que comprendan como estará construido su transformador antes de que esté fabricado. Palabras clave: Diseño CAD, Modelos 3D, Realidad aumentada, Unity. Abstract Currently there are virtual reality visualization techniques to simulate and evaluate the assembly of parts of a new product at an early design stage, but with the advancement of technology, it is possible to carry out the same processes in a real environment thanks to the augmented reality. The project proposed here aims to make use of augmented reality in smart mobile devices in order to improve and streamline the manufacturing and sales processes of dry-type distribution transformers, reducing errors in the dimensional validation stage of parts, lowering the time of manufacture and offer this type of visualization to end customers in order to understand how their transformer will be built before it is manufactured. Keywords: CAD Design, 3D Models, Augmented Reality, Unity

SISTEMA BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL DIAGNÓSTICO SOBRE TIPOS DE CÓLICOS EN EQUINOS DESARROLLADO EN PROLOG

ResumenEn este artículo se presenta un Sistema Experto Determinista para el diagnóstico de enfermedades de cólicos en equinos, usando como referencia una base de datos del repositorio de UCI [1] llamada Horse Colic Database. El Sistema Experto está programado en PROLOG [4]. Este software trabaja con predicados y permite que el sistema se base en reglas de producción. El sistema experto es una herramienta para veterinarios o dueños de caballos, por la cercanía que tienen directamente con ellos y sin problema alguno puedan determinar el tipo de cólicos que se presenta en el caballo.Palabras Clave: Equinos, sistema experto, Prolog, cólicos, reglas de producción. AbstractThis article presents a Deterministic Expert System for diagnosing diseases of colic in horses, using as a reference a database UCI repository [1] called Horse Colic Database. The Expert System is programmed in Prolog [4]. This software works with predicates and allows the system based on production rules. The expert system is a tool for veterinarians and horse owners, the proximity with them directly and without any problems can determine the type of cramping that occurs on the horse.Keywords: Equines, expert system, Prolog, colic, productión rules

Aplicación de algoritmos de clasificación para el análisis de tejido mamario y detección de cáncer de mama

La estrategia más efectiva para reducir la mortalidad por cáncer es la detección precoz, unida a actividades de prevención primaria y promoción de hábitos de vida saludables. El cáncer de mama es una patología difícilmente previsible en sus causas, puesto que la mayoría de los factores de riesgo conocidos son la edad, paridad, historia familiar de cáncer de mama, los cuales no son modificables y la disminución de las tasas de mortalidad estaría en su diagnóstico precoz. El presente artículo describe como con ayuda de algoritmos de clasificación se puede aplicar el método de espectroscopia para que pueda realizar una detección oportuna de cáncer de mama, para realizarlo se utilizaron algoritmos de clasificación supervisada. Los datos fueron obtenidos de la base de datos “Breast Tissue” donada por INEB-Instituto de Engenharia Biomédica alojados en el repositorio UCI, con la finalidad de ver el comportamiento de los algoritmos en cuanto a la tasa de error, tiempo de ejecución y realizar una comparación de los resultados obtenidos del autor original J. Estrela da Silva, J. P. Marques de Sá. [7]Palabras clave: algoritmos de clasificación, cáncer de mama, espectroscopia

Análisis de métodos de clasificación para el diagnóstico de fertilidad

En la actualidad muchos de los procesos cotidianos requieren de grandes bases de datos para el manejo y análisis de información importante. La Inteligencia Artificial ofrece diferentes herramientas para la obtención de resultados sobre ellos. Por otra parte, una de estas herramientas relacionadas con esta área es la minería de datos que a través de métodos matemáticos, se extraen deducciones significativas a partir del aprendizaje automático. En este estudio se utilizó el software WEKA, herramienta contenedora de una gran colección de algoritmos de clasificación, la cual permitió hacer uso de: Kstar, Random Forest, Regresión Lógica Bayesiana y Nnge proporcionando información relevante para hacer una comparación sobre la efectividad en la clasificación a la base de datos de Fertilidad (Fertility) extraída del repositorio UCI.Palabras clave. Inteligencia Artificial, Métodos de clasificación, Minería de datos, WE