Resumen

Los nuevos desafíos industriales y organizacionales requieren tecnologías que permitan la optimización de los procesos soportada en sistemas de control y simulación. Las tendencias actuales de los mercados y la necesidades de los consumidores exigen procesos con mayor flexibilidad, rapidez de respuesta y agilidad que contemplen el control y calibración de las tareas ejecutadas. En este sentido, las innovaciones en la industria han estado a la orden del día. Un aumento de las necesidades tecnológicas y de automatización industrial ha llevado a las organizaciones a enfrentar estos retos desde una perspectiva de innovación y gestión tecnológica. Las técnicas emergentes y la integración entre metodologías han contribuido a entender las variables tecnológicas que influyen en los sistemas industriales.

Las interacciones recientes en los sistemas industriales y la complejidad que involucra su control y automatización ponen de manifiesto nuevos desafíos y oportunidades para el diseño a través del modelado y simulación del sistema. En esta vía, el diseño de controladores y automatismos permiten una industria con mayor flexibilidad y altos niveles de calidad. Sin embargo, su uso intensivo sin diseños previos o variables no consideradas puede limitar las aplicaciones industriales y tener un impacto sobre el costo del proceso. Por lo tanto, un diseño y control de procesos adecuado implica un modelado que permita considerar la convergencia de las variables y los posibles efectos a largo plazo del sistema de automatización resultante.

La industria enfrenta una nueva revolución enmarcada en la innovación, el desarrollo de productos y el procesamiento masivo de datos que aseguran comprender los comportamientos y las tendencias de los consumidores. La velocidad y control de los procesos a través de sensores, válvulas y actuadores pueden influir en la toma de decisiones estratégicas, favoreciendo al mismo tiempo la sostenibilidad de los sistemas automatizados.

Los costos que implican la automatización y el control de un proceso pueden ser analizados por medio de un modelado apoyado en sistemas informáticos que permiten entender las interrelaciones de las variables del sistema. Mediante diferentes metodologías, los modelos de simulación han posibilitado comprender mejor las dinámicas de realimentación de los sistemas de control y aplicarlos a la industria y la automatización.

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