Trabajo Final Proceso De La Planta Industrial Automatizada.docx

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ANÁLISIS DE LA VARIABLE TEMPERATURA EN EL PROCESO DE EMPACADO DE LA PLANTA INDUSTRIAL AUTOMATIZADA DE LA UPB

NICOLAS CASTRO BALLESTEROS JORGE DANIEL ESTRADA JORGE ANDRES RINCON

UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA ESCUELA DE INGENIERÍA FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN II BUCARAMANGA 2017

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NICOLAS CASTRO BALLESTEROS JORGE DANIEL ESTRADA JORGE ANDRES RINCON

Asesor metodológico: PRUDENCIA MEDINA MONTERROSA Asesor científico: ORLANDO FEDERICO GONZALEZ

UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA ESCUELA DE INGENIERÍA FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN II BUCARAMANGA 2017

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TABLA DE CONTENIDO 1

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 1.1

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

4 4

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JUSTIFICACIÓN

5

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OBJETIVOS

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3.1 3.2 4

OBJETIVO GENERAL OBJETIVOS ESPECÍFICOS

MARCO TEÓRICO 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9

ELEMENTOS DE UN SISTEMA DE CONTROL CONTROLADOR DE TEMPERATURA DISEÑO CLÁSICO DE UN SISTEMA DE CONTROL POR RETROALIMENTACIÓN TIPOS DE SISTEMAS EJEMPLOS DE SISTEMAS DE CONTROL EN LAZO ABIERTO SISTEMAS DE CONTROL EN LAZO CERRADO EJEMPLOS DE SISTEMAS DE CONTROL EN LAZO CERRADO CARACTERÍSTICAS DEL ANÁLISIS DE COMPONENTES INDEPENDIENTES ARQUITECTURA DE LOS SISTEMAS DE MONITORIZACIÓN

6 6 6 6 7 10 11 12 13 14 14 16

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ALCANCE

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CUADRO DE CONCEPTUALIZACION DE VARIABLES

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CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES Y PRESUPUESTO

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RESULTADOS

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8.1 DESCRIPCIÓN DEL PROCESO DE EMPAQUETADO DE LA PLANTA DE AUTOMATIZACIÓN 20 8.1.1 Detección de Color 22 8.1.2 Sellado y corte 23 8.1.3 Sellado vertical 24 8.1.4 Sellado horizontal y corte 25 8.1.5 Gabinetes de paso de empacado 26 8.1.6 Energizar el gabinete de empacado 27 8.2 ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LA VARIABLE TEMPERATURA 29 8.3 MODELO MATEMÁTICO Y DISEÑO DE CONTROL ANALÓGICO EN EL PROCESO DE EMPACADO PARA LA VARIABLE TEM. 32 9

CONCLUSIONES

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10 RECOMENDACIONES

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11 REFERENCIAS

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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

¿Por qué tipo el de control analógico PID es el indicado para la regulación de la variable temperatura para que este genere un funcionamiento óptimo en el proceso de empacado de la planta industrial automatizada de la Universidad Pontificia Bolivariana seccional Bucaramanga? 1.1

Formulación del problema de investigación

En la planta de automatización de la universidad pontificia bolivariana se evidencia un problema en el área de empacado, el cual ocurre porque el sistema no tiene una estandarización de temperatura que regule la energía que se le debe administrar a la servoválvula para que este genere el calor apropiado para el sellado. Anteriormente se han realizado otros estudios e investigaciones sobre diferentes controles analógicos que puedan darle solución a este problema pero hasta el momento no se logrado una mejora en dicho proceso. En los procesos industriales se requiere de métodos de control para variables de interés, de tal forma que se pueda alcanzar la estabilidad de sistemas; y por ende, la estandarización de las variables que pueden afectar a una operación o proceso de producción. En la actualidad, la necesidad de mejorar el desempeño en los procesos productivos es creciente. Las paradas no planificadas y los fallos en el equipamiento pueden tener un impacto desfavorable en la economía de las plantas, en la seguridad del personal que las opera y provocar afectaciones significativas al medio ambiente. La detección temprana de un desempeño degradado del proceso y fallos en el sistema tecnológico se está convirtiendo en un requisito fundamental para sostener la capacidad productiva de una planta, su rentabilidad y su seguridad. (ISERMANN, 2011).

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JUSTIFICACIÓN

La tarea del diagnóstico de fallos es identificar una causa asignable a partir de un estado de mal funcionamiento detectado, con el objetivo de proporcionar alertas tempranas de procesos fuera de especificación y realizar posteriormente las acciones correctivas apropiadas En el diagnóstico de fallos basado en datos, así como en muchos problemas de análisis de datos, es muy común disponer de un conjunto de datos históricos de tamaño reducido (pequeño número de muestras). Con el objetivo de evitar que el exceso de calor dañe el empaque, se han desarrollado y aplicado mejoras en resistencias térmicas, se han modificado corrientes con el fin de encontrar un controlador de temperatura adecuado para que funcione el sistema (LAKSHMINARAYANAN, 2007).

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3 3.1

OBJETIVOS

Objetivo general Diseñar una propuesta de control analógico para la regulación de la variable temperatura en el proceso de empacado de la planta industrial automatizada, mediante el análisis de señales analógicas para poder determinar un parámetro de funcionamiento óptimo en el proceso.

3.2 

Objetivos específicos

Describir el proceso de empaquetado de la planta de automatización para establecer las variables y definir su funcionamiento.



Analizar las características de variable temperatura para determinar un controlador analógico adecuado que regule el sistema de empacado de la planta con un óptimo funcionamiento.



Proponer un modelo matemático y diseño de control analógico para la variable temperatura en el proceso de empacado de la planta industrial automatizada.

4 4.1

MARCO TEÓRICO

Elementos de un sistema de control

Proceso a controlar: Es como su nombre lo indica el proceso que se quiere controlar o regular. Variable controlada: Es aquella que se mantiene en una condición específica deseada, es la que se quiere controlar. Variable manipulada: Es la señal sobre la cual se actúa o se modifica con el fin de mantener la variable controlada en su valor. Esta cambia continuamente para hacer que la variable controlada vuelva al valor deseado.

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Señal de referencia (set point): Es el valor en el cual se quiere mantener la variable controlada. Error o señal actuadora: Es la diferencia entre la señal de referencia y la variable controlada. Perturbación: Es un agente indeseable que tiende a afectar adversamente el valor de la variable controlada. Elemento de medición: Es el encargado de determinar el valor de la variable controlada. Controlador: Es el encargado de determinar el error y determinar qué tipo de acción tomar. Elemento final de control: Es el encargado de realizar la acción de control modificando la variable manipulada. Entrada: Es el estímulo o excitación que se aplica a un sistema desde una fuente de energía externa, generalmente con el fin de producir, de parte del sistema, una respuesta específica. Salida: Es la respuesta obtenida de parte del sistema (Jean-Francois DULHOSTE, p.1-2)

4.2

Controlador de temperatura ¿Qué es un controlador de temperatura?

Como el nombre indica, un controlador de temperatura es un instrumento usado para la regulación de la temperatura. El controlador de temperatura tiene una entrada procedente de un sensor de temperatura y tiene una salida que está conectada a un elemento de control tal como un calentador o ventilador. ¿Cómo funcionan los reguladores de temperatura y proceso? Para controlar con precisión la temperatura del proceso sin la participación continua del operador, un sistema de control de temperatura se basa en un controlador, el cual acepta un sensor de temperatura tal como un termopar o RTD como entrada. Se compara la temperatura real a la temperatura de control deseada, o punto de ajuste, y proporciona una salida a un elemento de control. El controlador solo es una parte del sistema de control, y todo el sistema debe ser analizado para elegir un controlador adecuado. Los siguientes puntos deben ser considerados al seleccionar un controlador: 1.

Tipo de sensor de entrada (termopar, RTD) y rango de temperatura

2.

Tipo de salida requerida (relé electromecánico, SSR, salida analógica)

3.

Algoritmo de control necesario (encendido / apagado, proporcional, controlador PID)

4.

Número y tipo de salidas (calor, frío, alarma, límite) ¿Cuáles son los diferentes tipos de control en los reguladores?

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Hay tres tipos de control básicos: controlador PID, ON/OFF y proporcional. Dependiendo del sistema a ser controlado, el operador será capaz de utilizar uno u otro tipo para controlar el proceso. Controlador de temperatura On / Off Un controlador ON/OFF es la forma más simple de regulador de temperatura. La salida del dispositivo está encendida o apagada, sin un estado medio. Un controlador ON/OFF cambia la salida sólo cuando la temperatura atraviesa el punto de ajuste. Para el control del calentamiento, la salida se activa cuando la temperatura está por debajo del punto de ajuste, y se apaga cuando está por encima del mismo. Cada vez que la temperatura cruza el punto de ajuste, el estado de la salida cambia, la temperatura del proceso oscila continuamente, entre el punto de ajuste. En los casos en que este ciclo se produce rápidamente, y para evitar daños a los contactores y válvulas, se añade un diferencial de encendido y apagado, o "histéresis", a las operaciones del controlador. Este diferencial requiere que la temperatura exceda del punto de ajuste por una cierta cantidad antes de que se active o desactive de nuevo. Un diferencial ON/OFF impide que se produzcan cambios rápidos de conmutación en la salida, si los ajustes se producen rápidamente. El control ON/OFF se utiliza generalmente cuando un control preciso no es necesario, en los sistemas que no pueden soportar cambios frecuentes de encendido/apagado, donde la masa del sistema es tan grande que las temperaturas cambian muy lentamente, o para una alarma de temperatura. Un tipo especial de control ON/OFF utilizado para la alarma es un controlador de límite. Este controlador utiliza un relé de enclavamiento, que se debe restablecer manualmente, y se utiliza para cerrar un proceso cuando una determinada temperatura es alcanzada. Controlador de temperatura proporcional Los controles proporcionales están diseñados para eliminar el ciclo asociado del control on-off. Un regulador proporcional disminuye la potencia media suministrada al calentador cuando la temperatura se aproxima al punto de ajuste. Esto tiene el efecto de disminuir la energía del calentador al aproximarse al punto de ajuste sin que lo sobrepase, mantenimiento una temperatura estable. Esta acción de dosificación se puede realizar girando el encendido y apagado de salida para intervalos cortos de tiempo. Esta "proporcionalización de tiempo" varía la relación de tiempo "on" y tiempo "off" para controlar la temperatura. La acción proporcional se produce dentro de una "banda proporcional" en torno a la temperatura de consigna. Fuera de esta banda, el controlador se comporta como una unidad ON/OFF normal, con la salida, ya sea totalmente ON (por debajo de la banda) o totalmente OFF (por encima de la banda). Sin embargo, dentro de la banda, la salida se enciende y se apaga en la relación a la diferencia de la medición del punto de consigna. En el punto de referencia (que es el punto medio de la banda), la salida en: relación de apagado es de 1:1, es decir, el tiempo de encendido y tiempo de apagado son iguales. Si la temperatura está lejos del punto de ajuste, el cierre y el corte variarán en proporción a la diferencia de temperatura. Si la temperatura está por debajo del punto de ajuste, la salida estará ON más tiempo, si la temperatura es demasiado alta, la salida estará OFF predominantemente. Controlador de temperatura PID El tercer tipo de control de temperatura es el PID, ofrece una combinación del proporcional con control integral y derivativo. Este tipo de control combina control proporcional con dos ajustes

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adicionales, que ayuda a la unidad automáticamente a compensar los cambios en el sistema. Estos ajustes, integral y derivativo, se expresan en unidades basadas en el tiempo, también se les nombra por sus recíprocos, RATE y RESET, respectivamente. Los términos proporcional, integral y derivativo se deben ajustar de manera individual mediante el método prueba y error. El regulador proporciona es el control más preciso y estable de los tres tipos de controladores, y se utiliza comúnmente en sistemas que tienen una masa relativamente pequeña, que son aquellos que reaccionan rápidamente a cambios en la energía añadida al proceso. Se recomienda en sistemas en los que la carga cambia a menudo y no se espera que el controlador lo compense automáticamente, debido a los frecuentes cambios en el punto de referencia, la cantidad de energía disponible, o la masa a controlar. OMEGA ofrece un número de controladores que calculan y ajustan automáticamente sus valores del controlador PID para que coincida con el proceso. Estos son conocidos como controladores autoajustables. Tamaños DIN estándar Dado que los controladores de temperatura se montan generalmente en el interior de un panel de instrumentos, el panel deberá ser adaptado para acomodar el controlador de temperatura. Con el fin de proporcionar una capacidad de intercambio entre los controladores de temperatura, la mayoría de los controladores de temperatura están diseñados para tamaños estándar DIN. Los tamaños DIN más comunes se muestran a continuación (Omega, s.f).

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Figura1: Standard Industrial Sizes

Fuente: Omega. 4.3

Diseño clásico de un sistema de control por retroalimentación Estructura

Los reguladores industriales (y en concreto el SIPART DR20) suelen estar configurados de forma modular. Están formados por un aparato básico (en el caso del DR20) que consta de: • CPU: unidad de operación e indicación con placa de circuitos impresos principal. • Placa de circuitos impresos con una fuente de alimentación y elementos de conexión para los circuitos de entrada y salida montados fijos. Esta placa está conectada a la principal a través de una regleta de contactos y enchufada a la parte trasera de la caja. • Caja de plástico: El aparato consta de dos entradas analógicas fijas (entradas de corriente fijadas a un potencial que se pueden configurar de 0mA -´o 4mA- a 20mA) y una entrada binaria que actúa de forma normal o invertida (asignándole el cero lógico a la alimentación). La salida del regulador (magnitud de ajuste) es diferente según el tipo: • Regulador K: señal continúa de corriente de 0 a 20 mA o de 4 a 20 mA. • Regulador S: salida conectora con 2 relés para 250 V/5 A. También se dispone de una salida binaria.

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El hecho de que el convertidor pueda aceptar otros módulos en su estructura, hace que se pueda ampliar el número de entradas, por ejemplo con conversores de señal enchufados en la parte posterior del aparato. Para la conexión se dispone adicionalmente a las entradas AE1 y AE2 de puestos de enchufes para dos conversores AE3 y AE4 (Control de procesos con controladores PID industriales, s.f, p.7)

4.4

Tipos de sistemas Figura 2: Sistemas de control en lazo abierto

Fuente: Introducción a los sistemas de información, p. 7 Aquellos en los que la variable de salida (variable controlada) no tiene efecto sobre la acción de control (variable de control). Características No se compara la salida del sistema con el valor deseado de la salida del sistema (referencia). Para cada entrada de referencia le corresponde una condición de operación fijada. La exactitud de la salida del sistema depende de la calibración del controlador. En presencia de perturbaciones estos sistemas de control no cumplen su función adecuadamente. El control en lazo abierto suele aparecer en dispositivos con control secuencial, en el que no hay una regulación de variables sino que se realizan una serie de operaciones de una manera

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determinada. Esa secuencia de operaciones puede venir impuesta por eventos (event-driven) o por tiempo (timedriven). Se programa utilizando PLCs (controladores de lógica programable) (Introducción a los sistemas de información, s.f, p. 7). 4.5

Ejemplos de sistemas de control en lazo abierto 1. Regulación del volumen de un tanque.

Los primeros son manuales pues requieren que una persona ejecute una acción que indique al sistema qué hacer. Para mantener constante el nivel del agua en el tanque es necesario que una persona accione la válvula cuando el caudal cambie. 2. Amplificador. Un ejemplo puede ser el amplificador de sonido de un equipo de música. Cuando nosotros variamos el potenciómetro de volumen, varia la cantidad de potencia que entrega el altavoz, pero el sistema no sabe si se ha producido la variación o no. 3. Encendedor. Un simple elemento como el encendedor trabaja como sistema, ya que está constituido básicamente por una rueda estriada, una piedra, un envase que contiene el gas licuado, una válvula para regular la salida del mismo; ninguna de estas partes puede por sí sola conseguir el objetivo: producir fuego; pero si toda sellas funcionan adecuadamente en conjunto, es un sistema de lazo abierto ya que no importa si el fuego calienta el material a calentar de manera adecuada. 4. Semáforo. Un ejemplo de sistema de lazo abierto es el semáforo. La señal de entrada es el tiempo asignado a cada luz (rojo, amarilla y verde) de cada una de las calles. El sistema cambia las luces según el tiempo indicado, sin importar que la cantidad de tránsito varíe en las calles. 5. Horno de microondas En el horno de microondas las llaves o botones de control fijan las señales de entrada, siendo la elevación de la temperatura de la comida o la cocción la salida. Si por cualquier razón la temperatura alcanzada, o el tiempo de aplicación del microondas ha sido insuficiente, y como consecuencia la comida no ha alcanzado las condiciones deseadas, esto no altera el ciclo de funcionamiento; es decir que la salida no ejerce influencia sobre la entrada.

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Figura 3: Instrumentación y Control

Fuente: Minchala et al. Instrumentación y Control. 2011. p. 1-5.

4.6

Sistemas de control en lazo cerrado Sistema de control en lazo cerrado

Aquellos en los que la señal de salida del sistema (variable controlada) tiene efecto directo sobre la acción de control (variable de control). Control retroalimentado: Operación que en presencia de perturbaciones tiende a reducir la diferencia entre la salida de un sistema y alguna entrada de referencia. Esta reducción se logra manipulando alguna variable de entrada del sistema, siendo la magnitud de dicha variable de entrada función de la diferencia entre la variable de referencia y la salida del sistema. Clasificación Manuales: controlador operador humano Automático: controlador dispositivo Neumático, hidráulico, eléctrico, electrónico o digital (microprocesador) (Introducción a los sistemas de control. s.f. p. 5-6)

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4.7

Ejemplos de sistemas de control en lazo cerrado 1. Control iluminación de calles.

El sistema de control, a través de un transductor de realimentación, conoce en cada instante el valor de la señal de salida. De esta manera, puede intervenir si existe una desviación en la misma. 2. Sistema de iluminación de un invernadero. A medida que la luz aumenta o disminuye se abrirá o se cerrara el techo manteniendo cte. el nivel de luz. 3. Sistema de refrigeración Un sistema de refrigeración en donde uno ingresa algún producto y el refrigerador nivela la temperatura si ingresas algo caliente el refrigerador tendrá que producir más frio hasta conseguir la temperatura a la cual se desea tener el producto. 4. Control de temperatura Un ejemplo sería el sistema de control de temperatura de una habitación. Midiendo la temperatura real y comparándola con la temperatura de referencia (la temperatura deseada), el termostato activa o desactiva el equipo de calefacción o de enfriamiento para asegurar que la temperatura, de la habitación se conserve en un nivel cómodo sin considerar las condiciones externas (Segura, s.f, p.1-2).

4.8

Características del análisis de componentes independientes

En los procesos industriales la dimensión del vector de mediciones (el número de sensores), puede ser muy grande, y muchos de sus elementos pueden ser redundantes o incluso irrelevantes con respecto al proceso de clasificación. Existen múltiples razones para reducir la dimensión de un vector de mediciones a un mínimo suficiente. La complejidad computacional es una razón obvia. Otra razón muy importante es que un incremento excesivo de la dimensión causa Un decremento del desempeño del clasificador cuando no se poseen suficientes datos de cada variable (F. VAN DER HEIJDEN, 2004).

Análisis de componentes independientes: ICA es una técnica emergente para la reducción de dimensión en diagnóstico de fallos, la cual tiene como objetivo encontrar, a partir de una transformación lineal, una representación de un

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conjunto de variables donde se minimice la dependencia estadística entre las nuevas variables que la forman, llamadas componentes independientes. La independencia estadística entre un conjunto de variables implica que la función de densidad de probabilidad (fdp) conjunta de todas estas es igual al producto de las funciones de densidad de probabilidad marginal de cada una. Numerosos algoritmos se han propuesto para estimar las componentes independientes. Sin embargo, uno de ellos es el más reportado por la literatura científica aplicado al diagnóstico de fallos debido a su sencilla implementación y eficiencia computacional, este es conocido como FastICA (A. HYVÄRINEN, 20001).

Configuración del algoritmo FastICA: El algoritmo FastICA se basa en estimar las componentes independientes a partir del denominado modelo ICA libre de ruido y que se presenta a continuación: Definición 1.El modelo ICA de un conjunto de n variables aleatorias x = (x1, x2, ..., xn) T , consiste en: donde s = (s1, s2, . . . , sn) T es un conjunto de variables aleatorias estadísticamente independientes y A es una matriz cuadrada, llamada matriz de mezcla. Las dos versiones del algoritmo más aplicadas son FastICA basado en maximización de la no gaussianidad y FastICA basado en estimación de la máxima probabilidad de independencia. En el campo del diagnóstico de fallos el primero ha conseguido gran aceptación y se ha aplicado en la mayoría de los trabajos presentados que utilizan esta técnica. Este se basa en el Teorema Central del Límite, de forma que si dado un conjunto de variables se busca una combinación lineal de ellas que tenga una función de densidad de probabilidad (fdp) máximamente no gaussiana, se puede encontrar una de las componentes independientes. Por ello se seleccionará este último para estimar las componentes independientes en este trabajo. Un primer criterio para configurar FastICA se relaciona con la manera en que se estiman las componentes independientes: secuencialmente o en paralelo. La estimación secuencial resulta ventajosa en los casos en que existe un número muy grande de variables observadas y la estimación de todas las componentes independientes puede resultar un proceso muy lento. La desventaja de utilizar la estimación secuencial radica en que luego de encontrado el primer vector de la matriz de separación, cada vez que se encuentre uno nuevo, al ortogonalizar este respecto a los anteriores, se introduce un error numérico que debilita la condición de independencia estadística entre el total de los vectores. Cuando se utiliza la estimación en paralelo no se arrastra tal error, pues en cada iteración se estima la matriz de separación completa y luego se ortogonalizan todos los vectores a la vez. Por ello, en este trabajo, se optó por aplicar el algoritmo FastICA con estimación de forma paralela. En la literatura se diferencian la estimación secuencial y la paralela en base al tipo de ortogonalización que se realiza en cada algoritmo: deflacionaria o simétrica. Finalmente el parámetro fundamental para configurar FastICA es la medida de no gaussianidad a utilizar para estimar las componentes independientes. En el año 1997 se comienza a utilizar como medida de la no gaussianidad la Kurtosis. En 1999, se señala esta como una medida poco robusta y se comienza a utilizar la Entropía Negativa, que es una forma normalizada de la Entropía Diferencial. Esta se basa en utilizar la entropía como medida de la no gaussianidad y su

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fundamento está en el hecho de que las variables aleatorias con fdp gaussiana tienen la mayor cantidad de entropía entre todas las distribuciones con la misma varianza. La entropía negativa se representa a través de la siguiente función: J (y) = H (ygauss) − H Donde ygauss es una variable con distribución de probabilidad gaussiana que tiene la misma matriz de correlación (covarianza) que la variable aleatoria y. H es la Entropía Diferencial y se define como: Definición. La Entropía Diferencial de una variable y con función de densidad de probabilidad py(η) puede definirse como: H (y) = −∫py(η) log py(η)dη Para calcular la entropía negativa a partir de la ecuación (2) sería necesario conocer previamente o estimar la distribución de probabilidad de la variable y. En la mayoría de los casos esta es desconocida de antemano y el proceso para estimarla puede convertirse en un problema bastante engorroso y computacionalmente complicado, por ello se recomienda emplear aproximaciones de la Entropía Negativa.22 La más utilizada en este contexto se obtiene mediante: J (y) ∝[E{G(y)} − E{G(v)}] 2 (4) Donde G puede ser prácticamente cualquier función no cuadrática, v es una variable con función de densidad de probabilidad gaussiana y tanto y como v tienen media cero y varianza unitaria (Quiñones Grueiro, 2014).

4.9

Arquitectura de los sistemas de monitorización

El propósito de la automatización de los procesos productivos del CIGB es facilitar la tarea del operador encargado de la vigilancia del proceso y su seguimiento, con el fin de alertar del buen o mal funcionamiento y, a la vez, establecer criterios de ajuste y cambios dentro del proceso. El primer SCADA desarrollado, bajo el nombre FERMACS, se extiende al monitoreo de las variables de interés de los procesos fermentativos y el segundo SCADA, bajo el nombre BIOSONIK, se extiende al monitoreo de las variables de interés de los procesos tecnológicos y sistemas auxiliares de algunas áreas diseñado para comunicarse con dichos controladores utilizando tarjetas de adquisición de datos de National Instruments (NI) y tarjetas multipuerto serie de VSCOM.

Metodología kanban Existen en la literatura múltiples definiciones sobre la metodología Kanban. Para fines del desarrollo de este artículo, se considera la definición presentada por Acevedo et al, la cual

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establece que Kanban es “una técnica de gestión de producción basada en un sistema pull (halar) que se fundamentan en la autogestión de los procesos, eliminando la programación centralizada. Se produce y transporta lo que se demanda en los procesos consumidores, manteniendo en rotación sólo aquellas cantidades que garantizan la continuidad del consumo. Cuando se interrumpe el consumo se detiene la producción. Es una herramienta para conseguir la producción Justo a tiempo –JIT–”. Los principios que se promueven en la metodología Kanban son: Calidad perfecta a la primera: Todo lo que se hace se debe intentar hacerlo bien, no rápido, ya que cuesta más tiempo hacer algo rápido y tener que arreglarlo después, que hacerlo bien desde el principio. Minimización del despilfarro: Hacer lo justo y necesario, sin entretenerse en otras tareas secundarias o innecesarias (principio YAGNI). Mejora continua: Ir mejorando continuamente los desarrollos, según los objetivos a lograr y alcanzar. Flexibilidad: Según los faltantes o pendientes se deciden las tareas a realizar. Las tareas entrantes se pueden priorizar y condicionar según las necesidades puntuales. Construcción y mantenimiento de una relación a largo plazo con proveedores (Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 2015).

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ALCANCE

El tipo de estudio que se empleara para dar respuesta a la idea de investigación será de tipo descriptivo ya que se debe revisar detenidamente la literatura de cada concepto a tener en cuenta para poder dar una descripción correcta de la variable de estudio, en este caso la temperatura y todo lo que implica en el proceso de empacado de la planta de automatización. Los controladores analógicos permiten el uso de nuevas herramientas en la implementación de procesos clásicos de diseño reduciendo tiempos, costos y espacio. Una de las ventajas, es que permite modificar la arquitectura programada, pudiendo reconfigurar parte de un sistema incluso si el diseño ya ha sido terminado, reduciendo costos en las fases de prueba e implementación y optimizando los tiempos. La primera fase es la construcción del modelo de la planta de empacado que puede ser de forma analítica o experimental, para el caso del modelamiento analítico se plantea el funcionamiento del sistema dinámico mediante la relación de ecuaciones diferenciales que describen el comportamiento de una variable de salida ante una entrada determinada, la precisión de la respuesta depende del conocimiento y de las aproximaciones que se hagan de las constantes del sistema físico (QUINTERO, s.f.)

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6

CUADRO DE CONCEPTUALIZACION DE VARIABLES

VARIABLE DEFINICIÓN DEFINICIÓN INDICADORES INDEPENDIENTE CONCEPTUAL OPERACIONAL Es una magnitud física que refleja la cantidad de calor, ya sea de un cuerpo, de un objeto o del ambiente. Dicha magnitud está vinculada a la noción de frío (menor temperatura) y caliente (mayor temperatura).

Temperatura

constituye el conjunto de procedimientos que usamos en la actividad de la Restricciones de planta empacadora la temperatura en con el controlador la servo válvula PID para realizar la toma de datos y recibir las impresiones sensoriales

VARIABLE DEFINICIÓN DEFINICIÓN INDICADORES INDEPENDIENTE CONCEPTUAL OPERACIONAL

Constituye el proceso de hacer está relacionado que el software con la capacidad este conectado a de generar Restricciones de la fuente para que movimiento o la temperatura en este tenga un buen lograr la la servovalvula procedimiento y transformación permita sistema de algo. eléctrico en la planta

Energía

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UNIDADES DE MEDIDA

Puntaje

ESCALA

Nivel alto De intervalo 32° Nivel bajo 28°

UNIDADES DE ESCALA MEDIDA

Puntaje

De intervalo

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES Y PRESUPUESTO

Cronograma de actividades: 16 de enero 2017 a 10 de noviembre 2017

VALOR FINAL

VALOR FINAL

De 4-20 mili amperios

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SEMESTRE I Número de semanas Actividades 1 2 3 4 5 6 Consulta de X X artículos en bases de datos Planteamiento de X X la pregunta a resolver. Marco teórico X X Alcance de la investigación Definición de variables Definir instrumento Conclusiones Entrega

SEMRESTRE II Actividades

Número de semanas 1 2 3 4 5 6

Descripción del X problema Estudio del trabajo X (Vistas al X laboratorio y toma de datos) Tabulación de resultados Control de calidad de la tabulación Análisis de resultados Conclusiones

7

8

9

10 11 12 13 14 15

X

X

X X

X

X X X

7

8

9

1 0

1 1

1 2

X X

X X X X X X X

1 3

14

15

20

Elaboración informe Entrega

de

X

X X

A continuación se muestra el presupuesto a seguir durante el desarrollo del proyecto.

ITEM 1 2 3 4 5 6

PRESUPUESTO ACTIVIDAD VALOR /UNITARIO CANTIDAD Papelería Impresión trabajo final $150 50 Empastado y anillado $5.000 2 CD $2.000 1 Poster $80.000 1 Otros gastos TOTAL

8

8.1

VALOR $20.000 $7.500 $10.000 $2.000 $80.000 $50.000 $169.500

ESULTADOS

Descripción del proceso de empaquetado de la planta de automatización La estación de Empacado está formada por tres subsistemas: detección de color, sellado y corte y gabinetes de paso (ver Figura 4).

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8.1.1 Detección de Color Las piezas ingresan a la estación de empacado a través de la banda transportadora que comunica con la estación de transporte. Un cilindro neumático detiene el recorrido de la pieza para la verificación del sensor de color. Luego, un conjunto de sensores fotoeléctricos y cilindros neumáticos se encargan de rechazar las piezas que no fueron reconocidas por el sensor (rechazo por color) y aquellas que no corresponden a la orden de producción (rechazo por orden). El encoder es empleado para modificar la velocidad de la banda transportadora. El sensor de color se encuentra instalado en el interior de la estructura a 5mm de distancia de la superficie (ver Figura 5).

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8.1.2 Sellado y corte Las piezas válidas para la orden de producción continúan en la banda transportadora y caen sobre un cilindro de polipropileno cubierto de plástico (se recomienda utilizar plástico de calibre #2 o superior). Una unidad se encarga del sellado vertical y otra del sellado horizontal y corte. El producto final es recogido por una banda transportadora (ver Figura 6).

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8.1.3 Sellado vertical La unidad de sellado vertical está formada por un cilindro neumático (AirTAC MSD-20x20S), una resistencia de calentamiento y una RTD Pt-100 (ver Figura 8).

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8.1.4 Sellado horizontal y corte La unidad de sellado horizontal y corte está formada por dos cilindros neumáticos (AirTAC SAL-20x75-S y AirTAC MI-20x150), una resistencia de calentamiento y una RTD Pt-100 (ver Figura 9). Para realizar el corte, el tiempo de contacto entre el plástico y la resistencia es mayor

al que se utiliza para el sellado.

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8.1.5 Gabinetes de paso de empacado Los gabinetes de paso de la estación de empacado manejan señales de control de electroválvulas, sensores, resistencias de calentamiento, motores, entre otros. En la Figura 10 se muestra el interior de los gabinetes.

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8.1.6 Energizar el gabinete de empacado El gabinete de empacado se muestra en Figura 11. Este gabinete alimenta la instrumentación y los elementos de control de la Estación de Empacado.

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Para energizar el gabinete de empacado seguir el procedimiento mostrado en la Figura 12. Si en el proceso de verificación alguno de los leds se enciende en rojo llevar el interruptor del S7300 a STOP, revisar los cables de comunicaciones y retornar nuevamente a RUN.

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8.2

Análisis de las características de la variable temperatura

Se inició energizando el gabinete de empacado con enlace abierto asignándole los parámetros estandarizados en la planta empacadora del laboratorio de automatización industrial de la Universidad Pontificia Bolivariana. Verificando que la resistencia tuviera la temperatura ideal para un sellado óptimo del proceso de empaque en los ejes horizontal y vertical, para eso se ensayaron distintos niveles de temperatura hallando el más óptimo para este tipo de empaque. Luego tomando un máximo de seis muestras las cuales nos arrojaron 57 observaciones cada una con intervalos de tiempo de tres segundos dándonos así la manera de poder hallar un promedio de cada muestra por intervalo de tiempo y a su vez una desviación estándar por intervalo de tiempo.

30 TIEMPO

MUESTRA 1 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 75 78 81 84 87 90 93 96 99 102 105 108 111 114 117 120 123 126 129 132 135 138 141 144 147 150 153 156 159 162 165 168

29 29 30 30 30 31 31 32 33 34 35 35 36 37 38 39 40 41 42 43 45 46 48 49 50 51 52 54 56 57 59 60 62 64 66 67 69 70 72 74 76 78 80 82 84 86 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107

MUESTRA 2 26 26 26 27 27 27 28 29 29 30 31 31 32 33 34 34 35 37 38 39 40 42 43 44 45 47 48 49 51 52 53 55 57 59 61 62 64 66 67 69 72 74 75 78 80 81 83 84 87 90 91 94 96 99 102 104 107

MUESTRA 3 29 29 29 30 30 31 31 32 32 33 34 34 35 36 37 38 39 41 42 43 44 46 48 49 50 52 54 55 57 59 60 62 63 65 66 68 69 71 73 75 77 78 80 81 83 84 86 88 90 91 94 95 97 99 102 104 107

MUESTRA 4 30 30 30 31 31 32 33 33 34 35 35 36 37 38 39 40 41 42 43 45 46 47 48 50 51 53 55 56 58 60 61 63 65 67 69 71 73 75 76 78 80 81 82 84 85 86 87 89 91 92 94 96 99 101 102 105 107

MUESTRA 5 27 27 27 28 28 29 29 30 30 31 32 33 34 35 35 37 38 39 40 41 42 43 44 46 47 50 52 53 54 56 58 59 61 63 65 67 70 72 73 75 77 79 81 83 85 86 89 90 92 94 96 98 100 102 104 105 107

MUESTRA 6 27 27 27 27 27 28 28 29 29 30 31 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 43 44 45 47 49 50 52 53 55 57 58 61 62 64 66 67 69 71 74 76 78 80 82 84 86 88 91 92 95 97 99 102 104 106 107

PROMEDIO DESVIACION 28 1,54919334 28 1,54919334 28,1666667 1,72240142 28,8333333 1,72240142 28,8333333 1,72240142 29,6666667 1,96638416 30 2 30,8333333 1,72240142 31,1666667 2,13697606 32,1666667 2,13697606 33 1,8973666 33,3333333 2,06559112 34,3333333 2,06559112 35,3333333 2,06559112 36,1666667 2,13697606 37,1666667 2,31660671 38,1666667 2,31660671 39,5 2,16794834 40,5 2,16794834 41,6666667 2,42212028 42,8333333 2,56255081 44,1666667 2,4832774 45,6666667 2,5819889 47 2,68328157 48 2,68328157 50 2,52982213 51,6666667 2,7325202 52,8333333 2,786874 54,6666667 2,80475786 56,1666667 3,18852108 57,6666667 3,07679487 59,3333333 3,01109061 61 3,03315018 63,1666667 2,85773803 64,8333333 2,92688686 66,5 3,14642654 68,5 3,14642654 70,1666667 3,31159579 71,6666667 3,20416396 73,6666667 3,20416396 76 2,75680975 77,6666667 2,42212028 79,3333333 2,50333111 81,3333333 2,1602469 83,1666667 1,94079022 84,5 1,97484177 86,3333333 1,96638416 88 2,0976177 90,3333333 1,75119007 92 1,41421356 94,1666667 1,72240142 96,1666667 1,47196014 98,3333333 1,50554531 100,666667 1,3662601 102,833333 0,98319208 104,833333 0,75277265 107 0

31

Se realizó el grafico tiempo vs temperatura Tal curva de respuesta escalón se genera experimentalmente o a partir de una simulación dinámica de la planta. La curva con forma “ascendente” se caracteriza por dos parámetros: el tiempo de retardo L y la constante de tiempo T. El tiempo de retardo y la constante de tiempo se determinan dibujando una recta tangente en el punto de inflexión de la curva con forma ascendente y determinando las intersecciones de esta tangente con el eje del tiempo y la línea c (t) =K.

32

8.3

Modelo matemático y diseño de control analógico en el proceso de empacado para la variable temperatura.

El método de Ziegler-Nichols permite ajustar o "sintonizar" un regulador PID de forma empírica, sin necesidad de conocer las ecuaciones de la planta o sistema controlado. Permite definir las ganancias proporcional, integral y derivativa a partir de la respuesta del sistema en lazo abierto o a partir de la respuesta del sistema en lazo cerrado. Cada uno de los dos ensayos se ajusta mejor a un tipo de sistema (Mètodo de Ziegler-Nichols, 2013). En los sistemas de lazo cerrado la salida depende de las consideraciones y correcciones realizadas por la retroalimentación. A raíz de los datos obtenidos a través de los parámetros encontrados por los datos suministrados de las observaciones tomadas en las seis muestras se consiguieron nuevos parámetros para establecer un sistema más óptimo.

24

125,7

Observación 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39

Temp promedio 28 28 28,16666667 28,83333333 28,83333333 29,66666667 30 30,83333333 31,16666667 32,16666667 33 33,33333333 34,3333333 35,3333333

Tiempo Retardo

to-t1

Tiempo Estabilización

t2-t1

33

42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 75 78 81 84 87 90 93 96 99 102 105 108 111 114 117 120 123 126 129 132 135 138 141 144 147 150 153

36,1666667 37,1666667 38,1666667 39,5 40,5 41,6666667 42,8333333 44,16666667 45,66666667 47 48 50 51,66666667 52,83333333 54,66666667 56,16666667 57,66666667 59,33333333 61 63,16666667 64,83333333 66,5 68,5 70,16666667 71,66666667 73,66666667 76 77,66666667 79,33333333 81,33333333 83,16666667 84,5 86,33333333 88 90,33333333 92 94,16666667 96,16666667

34

156 159 162 165 168

98,33333333 100,6666667 102,8333333 104,8333333 107

Se obtuvieron los parámetros utilizando el método de ziegler nichols obteniendo así las ganancias proporcional, integral y derivativa a partir de la respuesta del sistema en lazo abierto. Max temp Min temp Max Tiempo Min tiempo

Proporcional integral Derivativo

107 28

168 0

K

0,4702381

Tao

24

Gamma

125,7

Paràmetros Ziegler- Nichols KP 13,3656962 Banda Proporcional Tr 48 Td 12

7,48191082

Con estos nuevos parámetros arrojados por el método de ziegler nichols se tomaron nuevamente tres muestras para encontrar el tiempo muerto de la resistencia para encontrar la temperatura en la cual debíamos forzar el apagado para que este con el efecto térmico generado por este llegue a nuestra temperatura optima de sellado.

35

muestra 1 27 27 27 27 28 28 29 29 29 30 31 31 32 33 33 34 35 36 36 38 39 40 41 43 44 45 47 48 50 51 52 54 55 57 58 60 61

muestra 2 28 28 29 29 29 30 30 31 31 32 33 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 48 49 50 51 52 53 55 57 58 60 61 63

muestra 3 29 29 30 30 31 32 32 33 34 35 35 36 37 38 39 40 41 41 42 44 45 46 47 48 49 51 52 54 56 57 59 60 62 63 64 65 67

promedio 28 28 28,6666667 28,6666667 29,3333333 30 30,3333333 31 31,3333333 32,3333333 33 33,3333333 34,3333333 35,3333333 36 37 38 38,6666667 39,3333333 41 42 43 44 45,3333333 46,3333333 48 49,3333333 50,6666667 52,3333333 53,3333333 54,6666667 56,3333333 58 59,3333333 60,6666667 62 63,6666667

desviación 1 1 1,52752523 1,52752523 1,52752523 2 1,52752523 2 2,51661148 2,51661148 2 2,51661148 2,51661148 2,51661148 3 3 3 2,51661148 3,05505046 3 3 3 3 2,51661148 2,51661148 3 2,51661148 3,05505046 3,21455025 3,21455025 3,7859389 3,21455025 3,60555128 3,21455025 3,05505046 2,64575131 3,05505046

tiempo 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 75 78 81 84 87 90 93 96 99 102 105 108

36

63 65 66 68 70 72 74 75 76 78 79 81 83 84 86 88 89 91 93 95 96 98 100 102 103 105 107

65 66 67 69 71 73 75 77 79 80 82 83 86 87 88 90 92 94 96 97 98 99 100 102 104 106 107

68 70 71 73 76 78 79 80 82 84 86 88 89 90 92 93 95 96 97 98 99 101 103 104 105 106 107

65,3333333 67 68 70 72,3333333 74,3333333 76 77,3333333 79 80,6666667 82,3333333 84 86 87 88,6666667 90,3333333 92 93,6666667 95,3333333 96,6666667 97,6666667 99,3333333 101 102,666667 104 105,666667 107

2,51661148 2,64575131 2,64575131 2,64575131 3,21455025 3,21455025 2,64575131 2,51661148 3 3,05505046 3,51188458 3,60555128 3 3 3,05505046 2,51661148 3 2,51661148 2,081666 1,52752523 1,52752523 1,52752523 1,73205081 1,15470054 1 0,57735027 0

111 114 117 120 123 126 129 132 135 138 141 144 147 150 153 156 159 162 165 168 171 174 177 180 183 186 189

Los parámetros indicados para optimizar el proceso de empacado de la planta empacadora del laboratorio de automatización industrial de la Universidad Pontificia Bolivariana se obtuvieron utilizando nuevamente el método de ziegler nichols obteniendo asi las ganancias proporcional, integral y derivativa a partir de la respuesta del sistema en lazo cerrado

t1-to

27

Observación 0 3

Temp promedio 28 28

Tiempo Retardo

to-t1

37

t2-t1

141,3

6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 75 78 81 84 87 90 93 96 99 102 105 108 111 114 117

28,66666667 28,66666667 29,33333333 30 30,33333333 31 31,33333333 32,33333333 33 33,33333333 34,33333333 35,33333333 36 37 38 38,66666667 39,33333333 41 42 43 44 45,33333333 46,33333333 48 49,33333333 50,66666667 52,33333333 53,33333333 54,66666667 56,33333333 58 59,33333333 60,66666667 62 63,66666667 65,33333333 67 68

Tiempo Estabilización

t2-t1

38

120 123 126 129 132 135 138 141 144 147 150 153 156 159 162 165 168 171 174 177 180 183 186 189

70 72,33333333 74,33333333 76 77,33333333 79 80,66666667 82,33333333 84 86 87 88,66666667 90,33333333 92 93,66666667 95,33333333 96,66666667 97,66666667 99,33333333 101 102,6666667 104 105,6666667 107

Con todos los datos obtenidos en todo el proceso realizado se consiguieron nuevos parámetros más óptimos para realizar el proceso de empacado.

39 Max temp Min temp

Proporcional integral Derivativo

107 28

Max Tiempo Min tiempo

189 0

Paràmetros KP Tr Td

Ziegler- Nichols 15,0243038 54 13,5

K

0,4702381

Tao

27

Gamma

141,3

Banda Proporcional

6,65588

Se realizó el grafico tiempo vs temperatura Tal curva de respuesta escalón se genera experimentalmente o a partir de una simulación dinámica de la planta. La curva con forma “ascendente” se caracteriza por dos parámetros: el tiempo de retardo L y la constante de tiempo T. El tiempo de retardo y la constante de tiempo se determinan dibujando una recta tangente en el punto de inflexión de la curva con forma ascendente y determinando las intersecciones de esta tangente con el eje del tiempo y la línea c (t) =K

40

41

9

CONCLUSIONES

Se concluye que gracias al tiempo muerto encontrado bajo el parámetro del tipo de enlace cerrado se encontró la temperatura acertada para finalizar el proceso de calentamiento de la resistencia para que esta llegue a la temperatura optima de sellado en el tipo de material del empaque para que este tenga tanto un buen sellado vertical y horizontal para dar así nuestro producto finalizado en buenas condiciones.

10 RECOMENDACIONES

42

11 REFERENCIAS Arango Serna, M. D., Campuzano Zapata, L. F., & Zapata Cortes, J. A. (2015). Mejoramiento de procesos de manufactura utilizando Kanban. Revista Ingenierías Universidad De Medellín, 14(27), 221-233. A. HYVÄRINEN, J. KARHUNEN, and E. OJA, Independent Component Analysis. Ed.John Wiley & Sons, Inc. New York, USA 2001. Bárzaga Martell, L., Mompie Paneque, R. C., & Valdés Cuesta, B. (2016). Sistemas SCADA para la automatización de los procesos productivos del CIGB. Ingenieria Electronica, Automática Y Comunicaciones, 37(1), 20-37. Cabrera, §. G., Granados-Castillo, M. A., & Pérez-Cendales, I. K. (2015). Improving construction material and equipment logistics via simulation. Ingeniería Y Competitividad, 17(1), 85-94. F. VAN DER HEIJDEN, R. P. W. DUIN, D. DE RIDDER, and D. M. J. TAX, Classification,, Parameter Estimation and John Wiley & Sons, Ltd. England 2004. Gross, J. M., Mcinnis, K.R. “Kanban Made Simple: Demystifying and Applying Toyota’s Legendary Manufacturing Process. AMACOM. 2003. H. CHENG, M. NIKUS, and S.-L. JAMSLA-JOUNELA, “Evaluation of PCA methods with improved fault isolation capabilities on a paper machine simulator.”en Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol. 92, pp.186–199, 2008. Introducción a los sistemas de control. (s,f). http://www.isa.cie.uva.es/~felipe/docencia/ra12itielec/tema1_trasp.pdf

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43

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