Los motocompresores elevan la presión del gas después de una caída de presión y temperatura generada durante el acondicionamiento. El paro no programado eleva los costos, pues se deja de dar servicio y percibir ingresos. Para este estudio se analizaron 11 equipos, instalados en 3 plantas de bombeo, se usaron dos criterios: las fallas frecuentes y las fallas críticas, para determinar qué tipo de fallas tienen mayor impacto en la operación de los motocompresores; bajo el criterio de las fallas que generan más tiempo fuera de servicio, las fallas críticas resultaron más relevantes para mejorar la calidad del proceso. Tres fallas críticas representaron el 51.3% del tiempo de mantenimiento correctivo, al prevenirlas mediante un plan de mantenimiento basado en confiabilidad, se redujo el tiempo medio entre fallas (MTF) y el servicio de bombeo se interrumpió por menos tiempo.

La revolución tecnológica que implica la implementación de Industria 4.0 obliga a utilizar la tecnología a monitorear las condiciones en las que la producción se lleva a cabo. Esto repercute en los productos obtenidos, pero sobre todo en la salud del personal que labora en las industrias. Lo cual tiene como principal beneficio la reducción de los accidentes de trabajo y las enfermedades producidas por las condiciones ambientales desfavorables. Uno de los gases más peligrosos en el sector industrial es el Monóxido de Carbono, cuyo efecto en el cuerpo humano es el intoxicar los sistemas Así se presenta un sistema que permite monitorear cuatro variables ambientales (humedad relativa, monóxido de carbono, radiación térmica, luminosidad) que son variables importantes en ambientes industriales en donde se emplean motores. El sistema opera de forma inteligente mediante una herramienta de inteligencia artificial que permite clasificar (tomar decisiones) llamada árbol de decisión. Empleando WEKA, se probaron tres algoritmos para la construcción del árbol de decisión: J.48, Random Forest y Random Tree. El experimento arrojó que el algoritmo J.48 obtuvo un promedio 99.86% de aciertos en la clasificación de todas las repeticiones. El algoritmo de Random Forest obtuvo 99.31% de la clasificación correcta. Mientras que Radom Tree tuvo 95.07% de clasificación correcta. Este sistema permite modificar el estado de un sistema de ventilación, refrigeración, semáforo de variables y lámpara de emergencia. Además, el sistema envía los datos colectados mediante Internet de las Cosas (IoT) a un cliente quien puede consultar la información en tiempo real.

Se presenta un modelo emergente de cooperación y comunicación que involucra un conjunto de robots MarxBot. La tarea consiste en recolección de materia prima almacenada y su depósito en la banda de procesamiento, además de la recolección del elemento fabricado y su depósito en una banda de empaquetado. Los robots son controlados mediante redes neuronales artificiales que son optimizadas mediante un algoritmo genético en el simulador robótico conocido como FARSA (framework for autonomous robotics simulation and analysis). Se prueba en un ambiente simulado de grupos homogéneos de robots con comunicación emergente basada en diodos emisores de luz (LED, por sus siglas en inglés), los cuales tienen un mejor rendimiento en la tarea propuesta que un sistema de comunicación con señales preestablecidas y un grupo que no tiene capacidad de comunicación. Esto se debe al nivel de organización provisto por la emergencia de señales que proviene del grupo y de la interacción con el entorno. Esto demuestra que la perspectiva de la robótica evolutiva es aplicable a las necesidades de la Industria 4.0.

Se propuso desarrollar un sistema de alimentación fotovoltaica para la recolección de residuos sólidos en superficies acuáticas. El análisis de antecedentes reveló que las baterías de ion litio son ideales debido a su alta densidad energética, control térmico y durabilidad. La fuente de alimentación del vehículo se construyó utilizando baterías de ion litio provenientes de laptops descompuestas, optimizadas con un controlador de carga para garantizar un almacenamiento estable de energía. Se implementó una estación de carga con paneles fotovoltaicos, configurada como sistema tipo isla con una segunda batería para contrarrestar condiciones climáticas adversas. Se aprovecharon las instalaciones de pruebas fotovoltaicas de la facultad de ingeniería para una funcionalidad didáctica. Experimentos con un prototipo de navegación simularon condiciones de trabajo, demostrando que la batería cumplió la meta de más de dos horas de autonomía.

Control modularity is an important tool for improving the organisation and potential task resolution in Evolutionary Robotics. Neuro-controllers are divided into many sections or many coordinated networks to solve a particular task. In this paper, we present a model for control evolutionary robots inspired by the effects of acetylcholine neurotransmitter, chemical synapse, renshaw cells, and based on artificial neural networks. The performance of our model is compared to the other two implementations: a) a system controlled by one single neural network and b) a control system based on one neural network divided into different sections. A garbage collection and room swap tasks were used for the experimentation in order to validate the proposed model. As for the simulator, we decided to use a commercial platform as Webots, which includes a virtual e-puck robot in a 3D environment.

Communication allows robots to exchange information and coordinate to solve complex tasks. Evolutionary methods are used to emerge communication in groups of robots. However, many variables are involved, and they must be studied to understand their influence on the emergence of communication systems. Thus, a study is presented to try to understand if a standard approach is more effective than using Evolutionary Robotics in order to produce development signals. For this, an environment is adapted to solve the task of discrimination between food and poison areas, which favors the emergence of signals. The experiments are performed in a simulated environment using FARSA and the Marxbot platform. Furthermore, we set three experiments varying the complexity of the emerging communication system in order to measure fitness levels. Finally, we found that a communication system involving more signals significantly increases the task’s fitness.