Desarrollo y aplicación de técnicas de planificación no lineal para la programación del control de plantas industriales

Abstract

Los sistemas de manufacturación están experimentando una profunda renovación con el objetivo de conseguir procesos de manufacturación más robustos y flexibles, La satisfacción de este objetivo requiere tanto el desarrollo como la utilización de nuevas tecnologías, especialmente desde el área de la Inteligencia Artificial. Uno de los problemas que está surgiendo como más interesante consiste en la utilización de técnicas de planificación de Inteligencia Artificial para la elaboración automática del programa de control secuencial que coordina el funcionamiento de estos sistemas. Aunque estas técnicas se han utilizado con éxito en la literatura, el hecho de que en algunos casos tengan un ámbito de aplicación muy restringido y en otros casos los planes de acción que se obtienen son incompletos y carecen de acciones que son fundamentales, hace que este éxito se pueda calificar de limitado. El objetivo de esta tesis es el desarrollo de un planificador lo suficientemente expresivo como para ser capaz de considerar un sistema de manufacturación de forma global y utilizarlo para obtener planes de acción lo suficientemente completos como para considerarlos un programa de control secuencial. El cumplimiento de este objetivo se articula entorno a la satisfacción de dos premisas fundamentales: expresividad y eficiencia. Los problemas de expresividad se han resuelto, en primer lugar, mediante la definición de un modelo de planificación original, capaz de traducir los planes de acción obtenidos a formalismos directamente utilizables e implementables por un ingeniero de control, como son los diagramas GRAFCET y las redes de Petri. Los problemas de eficiencia se resuelven dotando al algoritmo de planificación de un mecanismo de búsqueda robusto capaz reducir el factor de ramificación del espacio de búsqueda, podar las ramas inservibles y enfocar mejor la búsqueda.