Diseño de máquinas
Optimización, automatización y control.
Smooth and Resilient Human–Machine Teamwork as an Industry 5.0 Design Challenge
El trabajo en equipo hombre-máquina, fluido y resistente, como reto de diseño de la Industria 5.0.
Las fábricas están siendo pobladas por máquinas inteligentes, asistentes de inteligencia artificial (IA) y robots colaborativos evidenciando que en un futuro el trabajo en equipo será entre humanos y máquinas inteligentes. La Industria 5.0. describe las fábricas futuras como sostenibles y resistentes de parte de los sistemas de fabricación de próxima generación como de los operadores humanos. En este artículo los autores analizan el reto de diseño y proponen que el enfoque este sobre los sistemas cognitivos conjuntos que pueden complementarse con un enfoque que apoye la centralidad humana en las primeras fase del diseño, el desarrollo de equipos máquina-hombre y la co-evolución.
Este artículo fue realizado por Eija Kaasinen (VTT Technical Research Centre of Finland, Tampere, Finland), Anu-Hanna Anttila (Finnish Industrial Union, Helsinki, Finland), Päivi Heikkilä, Jari Laarni, Hanna Koskinen, Antti Väätänen (VTT Technical Research Centre of Finland, Tampere, Finland) para Sustainability (Vol. 14, núm. 5, p. 2773, 2022), una revista especializada en sostenibilidad ambiental, cultural, económica y social de los seres humanos. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Pushing Mechatronic Applications to the Limits via Smart Motion Control
Las aplicaciones mecatrónicas al límite mediante el control de movimiento inteligente.
Las máquinas modernas funcionan con un rendimiento y una flexibilidad máximos, su área de funcionamiento y tamaño son cada vez más reducidos lo cual requiere de la integración de subsistemas hechos a medida, activadores, sensores, módulos electrónicos y software. Este conjunto diverso de elementos necesita herramientas específicas para una rápida optimización siguiendo los principios básicos de la ingeniería de sistemas basada en modelos (MBSE). El objetivo de este artículo es dar a conocer los logros y las cifras específicas de rendimiento basadas en KPI medibles. Se demuestra que una metodología similar y coherente puede implementarse en muchos ámbitos industriales como los semiconductores, la robótica sanitaria y el envasado entre otros.
Este artículo fue realizado por Martin Čech (University of West Bohemia, Pilsen, Czech Republic), Arend-Jan Beltman (Sioux CCM, Nuenen, The Netherlands), Kaspars Ozols (Institute of Electronics and Computer Science, Riga, Latvia) para Applied Sciences (Vol. 11, núm 18, p. 8337, 2021), una revista que divulga trabajos de investigación sobre las ciencias naturales aplicadas. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Webinar : Aprendizaje automático y ontología
- Fuente:Ontologies In Agriculture
