Desarrollo de Sistemas de Control y Automatización con un Enfoque de Optimización Multiobjetivo para el Mejoramiento del Rendimiento de Procesos Multivariables dentro de Entornos Industriales Digitalizados

Este proyecto aborda la creciente complejidad de los procesos industriales multivariables, los cuales enfrentan retos significativos de interoperabilidad y gestión de datos en el contexto de la Industria 4.0. Ante la insuficiencia de los métodos de control tradicionales, la investigación propone el desarrollo de sistemas inteligentes basados en inteligencia artificial y técnicas de optimización multiobjetivo, como el Control Predictivo basado en Modelo (MPC). La metodología, de carácter cuantitativo y experimental, incluye la caracterización de dinámicas industriales, el desarrollo de algoritmos avanzados y su validación mediante plataformas de simulación como MATLAB/SIMULINK y LABVIEW. El proyecto busca no solo optimizar el rendimiento y la eficiencia energética de los procesos, sino también cerrar la brecha tecnológica que limita la competitividad industrial. Como resultado, se espera la publicación de tres artículos científicos en revistas de alto impacto y la creación de un Objeto Renovable de Aprendizaje (ORA). Este recurso será integrado en los entornos virtuales de la Universidad Politécnica Salesiana, beneficiando directamente a estudiantes y docentes mediante la transferencia de conocimientos sobre tecnologías emergentes y automatización avanzada.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Desarrollar sistemas inteligentes de control y automatización para procesos multivariables en el marco de la Industria 4.0, integrando inteligencia artificial y optimización multiobjetivo. El objetivo es mejorar el rendimiento, la eficiencia operativa y la toma de decisiones en entornos industriales complejos.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Ingeniería de control y tecnologías de automatización<br/>Inteligencia artificial y machine learning