Hoy en día, las principales líneas de investigación tanto en Europa como de EEUU a nivel industrial, abordan aspectos como la interacción hombre-robot y dotar de inteligencia a las máquinas, y por tanto tienen un papel fundamental a la hora de desarrollar cualquier propuesta. Una manera de dotar a las máquinas de conocimiento de la operación que realizan y su interacción con el resto del flujo productivo es la utilización de arquitecturas de control inteligente artificial. A pesar que dichas arquitecturas están dentro de las áreas de investigación priorizadas, aún existen muchas restricciones para su aplicación en la industria de manera general. En este trabajo se propone la emulación de las experiencias socio-cognitivas del ser humano para la toma de decisiones a escala industrial. Las técnicas basadas en Lógica Borrosa, la optimización heurística y las técnicas de auto-aprendizaje desempeñan cada día un papel más importante a la hora de crear los diferentes niveles o capas dentro del sistema. En este trabajo se implementa una arquitectura de control cognitiva artificial enfocada en cuatro aspectos fundamentales: capacidades de auto-aprendizaje y auto-optimización para la estimación; portabilidad y escalabilidad basada en plataformas computacionales de bajo coste; conectividad basada en middleware y enfoque basado en modelos para la estimación y predicción de estados. Finalmente se muestran algunos ensayos de validación en un proceso de microtaladrado que muestran una buena respuesta transitoria y un error de estado estacionario aceptable. Sin lugar a dudas, con la arquitectura de control cognitivo artificial propuesta se sientan las bases para su futura aplicación en una instalación industrial
