SISTEMAS EXPERTOS APLICADOS EN INGENIERIA Y NEGOCIOS

DR. NICOLAS KEMPER VALVERDE

Grupo de Sistemas InteligentesUniversidad Nacional Autónoma de

México

e-mail: kemper@Servidor.unam.mx

CONTENIDO

1. INTRODUCCION

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS

INTELIGENTESINTELIGENTES

3. SISTEMAS EXPERTOS

4. DESARROLLO DE SISTEMAS EXPERTOS

5. HERRAMIENTAS

6. APLICACIONES

1. INTRODUCCION

NECESIDADES ACTUALES

Mejorar la productividad

Incorporar las mejores prácticas basadas en conocimiento experto

Mejora continua manteniendo los estándares de ejecución operacional

Gestión de las condiciones anormales: detección de eventos, Gestión de las condiciones anormales: detección de eventos, preventivo y no correctivo.

Independizar el proceso del operardor

Equipos con inteligencia embebida

Planeación predictiva y optimización

Simplificar la integración con sistemas de interfaces de usuario

Automatización inteligente

Aplicar modelos y técnicas de Inteligencia Artificial para desarrollar SISTEMAS INTELIGENTES (SI) que brinden soluciones eficientes a problemas de monitoreo y control de procesos de manufactura.

Desarrollar equipos y procesos con INTELIGENCIA embebida (empotrada), con capacidad para la autoregulaciónpreventiva, bajo ciertas condiciones anormales.

Un SISTEMA INTELIGENTE (SI) permite: ahorros en costos operativos, mejorar la estabilidad y disponibilidad de los procesos y mejora la calidad de los productos.

VISIÓN AMPLIA DE LA AUTOMATIZACION Y CONTROL

INTELIGENTE

Integrar software y hardware, para brindar soluciones de monitoreo y control de procesos que emulen el RAZONAMIENTO y APRENDIZAJE de los operadores humanos, tal como ellos:operadores humanos, tal como ellos:

- evalúan, diagnostican y responden a situaciones de funcionamiento inusual de un proceso

- o cuando tratan de optimizar las operaciones en tiempo real de la planta, equipo o proceso industrial.

Componentes de una Automatización Inteligente

� Monitoreo y Optimización de procesos

� Análisis de la operación de la planta y unidades de procesode proceso

� Análisis económico para la optimización de la planta

� Optimización de la programación

� Tecnologías de avanzadas de control: control difuso, neurocontrol, control evolutivo

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

YY

SISTEMAS INTELIGENTES

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Rama de las Ciencias Computacionales que estudia la conducta o también llamado Comportamiento Inteligente , con el fin de Comportamiento Inteligente , con el fin de emularlo o simularlo a través de una computadora.

La meta de la IA es desarrollar sistemas y máquinas que piensen y actúen racionalmente: SISTEMAS INTELIGENTES

SISTEMA INTELIGENTE

PERCEPCIONES(SENSORES)

PROCESO INTELIGENTE

•RAZONAMIENTOLOGICO

•APRENDIZAJE

AMBIENTE

(MUNDO REAL )

?

ACCIONES(EFECTORES)AGENTE

ASPECTOS FUNCIONALES DE UN “SI”

Un SI incorpora conocimiento especializado extraído de la experiencia de expertos humanos.

Un SI proporciona el manejo total y coordinado de todas las tareas operacionales y corporativas dentro de la planta.

Un SI permite incrementar la productividad y confiabilidadad, Un SI permite incrementar la productividad y confiabilidadad,

Un SI que permite transformar los datos operativos en información útil, de tal forma que así se pueden tomar las acciones correctas en los tiempos debidos. Utiliza todos los datos que un operador observa cuando toma una decision.

Continuamente supervisa la posible ocurrencia de problemas, antes de afectar adversamente el funcionamiento de la planta (gestión de situaciones anormales)

ASPECTOS FUNCIONALES DE UN “SI”

Tomar decisiones en tiempo real en base a datosoperacionales y datos históricos, empleando para ellomodelos de razonamiento y aprendizaje para analizar yrelacionar tales datos.

Diagnosticar la causa de un problema en tiempo-crítico yDiagnosticar la causa de un problema en tiempo-crítico ytomar las acciones correctas para la normalización de lasfunciones operativas.

Mantener condiciones óptimas de funcionamiento yoperación del proceso.

Coordinar las actividades, manejo de información y toma de decisiones respecto al funcionamiento de la planta.

SISTEMA INTELIGENTE

PARTE INTERNA DEL SI: Modelos de percepción, modelos del mundo real, procesos inteligentes (razonamiento y aprendizaje), modelos de actuacióninteligentes (razonamiento y aprendizaje), modelos de actuación

PARTE EXTERNA DEL SI: Sensores, trasmirores, microntroladores, microprocesadores, PI, PD, PID, SCADA, OPC, memorias, PLC´s, actuadores, etc.

INTEGRACIÓN DE TECNOLOGÍAS

Interfaces de operador

Registros

PID

SCADA

Control Avanzado

Lógica Difusa

Secuencias de control

Alarmas Inteligentes

SISTEMASEXPERTOS

PLC Redes Neuronales

Adquisición de datos

OPTIMIZACION INTELIGENTE DE LA COMBUSTION

Sistema inteligente que examina las variables crìticas del proceso de combustión de una caldera y crea un modelo neuronal para la operación de la caldera, considerando los rangos operativos.caldera, considerando los rangos operativos.

Este modelo inteligente, es usado para optimizar el control de los set points, o para asesorar al operador los cambios recomendados en los elementos de control de la caldera.

3. SISTEMAS EXPERTOS3. SISTEMAS EXPERTOS

Bajo el término de Sistemas Expertos seentiende un nuevo tipo de software queimita el comportamiento de un expertohumano en la solución de un problema.Pueden almacenar conocimientos dePueden almacenar conocimientos deexpertos de un campo o dominiodeterminado y emplear sus estrategias derazonamiento para dar solución a unproblema específico.

EXPERTO HUMANO

MEMORIA A LARGO PLAZO

Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.

ASESORIAPROCESO DE

RAZONAMIENTO

MEMORIA A CORTO PLAZO

Hechos, casos, reglas, conclusiones.

ASESORIA

Recomendaciones, conclusiones, casos

resueltos.

SISTEMA EXPERTO

BASE DE CONOCIMIENTOS

Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.

ASESORIAMAQUINA DE INFERENCIA

MEMORIA DE TRABAJO (RAM)

Hechos, casos, reglas, conclusiones.

ASESORIA

Recomendaciones, conclusiones, casos

resueltos.

Estructura del equipo

Pendiente de la carga, deslizándose

Cociente del CO/CO2

Distribución del gas

Reconocimiento de situaciones anormales

Balance del hogar

Balance del calor

Perdidas de presión

Juicio en fenómeno A

Juicio en fenómeno B

Juicio en fenómeno C

Análisis de situación

Reconocimiento del fenómeno

Determinación de la

Alto Horno

Determinación de la acción

Juicio finalacción

Más allá del fenómeno Más allá de la acción

Información del sensor

Cambios de los valores absolutos, variaciones

operador

SE

Tecnología del razonamiento

Proceso

Producción, negocios, cadenas de suministro, redes, finanzas, transporte, energía, agricultura, aerospacial…

eventos

Cual es la En que

Entradas Salidas

Asesoría y accionesautomáticas

EvaluarDiagnosticarResponder

Modelos basados en el conocimiento permiten el

razonamiento

Mmodelo

Cual es la importancia de éste evento?

Eevaluar

En quecondición está

el proceso?

Ddiagnostic

Cómo llevar el proceso a la condiciónrequerida ?

Rrespuesta

SISTEMA EXPERTO

Un Sistema Experto es una herramienta informática con pericia y habilidad en la solución de problemas. Esto es, un sistema que posee:

(1) conocimientos y expertisia humana suficientes acerca de (1) conocimientos y expertisia humana suficientes acerca de un dominio particular que le permite comprender los problemas que ocurran dentro de dicho dominio y

(2) Estrategias de análisis: métodos de razonamiento para manipular este conocimiento y resolver tales problemas en la misma forma en que lo haría el experto humano (gerente, ingeniero, operario, juez, etc.).

EXPERTISIA HUMANA: EXPERTO

Desempeño correcto y rápido dentro de un dominio limitado y específico.

Capacidad para justificar un resultado y explicar el proceso de razonamiento realizado.razonamiento realizado.

Capacidad para aprender de la experiencia

Capacidad para resolver casos únicos o inusuales basándose en principios básicos, un modelo, un conjunto de experiencia

estructurada, un conjunto de casos o reglas, etc.

Capacidad para razonar bajo condiciones de incertidumbre e información incompleta y aplicar su sentido común o conocimiento

general del mundo.

Módulo de adquisición de conocimiento

Módulo de explicación

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO

Base de Conocimiento

Motor de inferencia

Interfaz al mundo exterior (GUIS)

Seres humanos Hardware Datos Otro software

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO

La Base de Conocimientos de un Sistema Expertocontiene el conocimiento de los hechos y de lasexperiencias de los expertos en un dominiodeterminado . Hay diversas estructuras de computodeterminado . Hay diversas estructuras de computopara ello :

REGLAS DE PRODUCCION:SI: CondicionesENTONCES: Acciones

FRAMES:Aplicación de la POO en IA.

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO

El Motor de Inferencia de un Sistema Experto puedesimular la estrategia de razonamiento del experto paradar solución a un problema específico.

Modelos de razonamiento:

-RAZONAMIENTO CON ENCADENAMIENTO HACIA ADELANTE

-RAZONAMIENTO CON ENCADENAMIENTO HACIA ADELANTE

-RAZONAMIENTO OPORTUNISTICO

RAZONAMIENTO

RAZONAMIENTO PROBABILISTICO: REDES BAYESIANAS

RAZONAMIENTO ANALOGICO: RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS

RAZONAMIENTO APROXIMADO: LOGICA DIFUSA

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO

La Interfaz de Usuario sirve para que éste puedarealizar una consulta en un lenguaje lo más naturalposible .

Es el conjunto de pantallas interactivas, conpreguntas que hace el sistema experto y alternativaspara las respuestas del usuario.

GUIS: Interfaces Gráficas de usuario.

¿Por qué utilizar un Sistema Experto?.

Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con po ca experiencia pueden resolver problemas que requieren un “conocimiento formal especializado”.

Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expe rtos humanos .

Los Sistemas Expertos razonan en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad .

Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen a l menos, la misma competencia que un especialista humano.

Beneficios� Mayor rapidez en la toma de decisiones� Incremento en la productividad.� Mayor calidad en la toma de decisiones� Solución de problemas complejos.� Solución de problemas complejos.� Confiabilidad y robustez.� Preservación del conocimiento.� Mejoramiento de la calidad (decisiones,

productos, etc).� Integración del conocimiento.

4. DESARROLLO DE SISTEMAS EXPERTOSSISTEMAS EXPERTOS

EQUIPO DE DESARROLLO

El experto: La función del experto es la de poner susconocimientos especializados a disposición del SistemaExperto.

El ingeniero del conocimiento: Es quien plantea lasEl ingeniero del conocimiento: Es quien plantea laspreguntas al experto, estructura sus conocimientos y losimplementa en la base de conocimientos.

El usuario: El usuario aporta sus deseos y sus ideas,determinado especialmente el escenario en el que debeaplicarse el Sistema Experto.

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

ETAPA 1: Adquisición de conocimiento: MAPA DE CONOCIMIENTOS

ETAPA 2: Representación de conocimiento:ETAPA 2: Representación de conocimiento:BASE DE CONOCIMIENTOS

ETAPA 3: RazonamientoMAQUINA DE INFERENCIA

ETAPA 4: Implementación en situ.

Regla Estado de membresía

Razones Problema Conclusión de recomendación del nivel de atención

A1 miembro caso_nuevo serio nivel_1

A2 miembro caso_nuevo no_serio nivel_2

A3 miembro seguimiento serio nivel_1

TABLA DE DECISION

A4 miembro seguimiento no_serio nivel_3

A5 miembro info_otros s erio info_otros

A6 miembro info_otros no_serio info_otros

A7 no_ miembro caso_nuevo serio sin_membresía

A8 no_ miembro caso_nuevo no_serio sin_membresía

A9 no_ miembro seguimiento serio sin_membresía

A10 no_ miembro seguimiento no_serio sin_membresía

A11 no_ miembro info_otros serio sin_membresía

A12 no_ miembro info_otros no_serio sin_membresía

REGLA 1:

SI: estado_membresía = miembro

Y razones = caso_nuevo

O razones = seguimiento

Y problema = serio

ENTONCES: atención = nivel_1;ENTONCES: atención = nivel_1;

REGLA 2:

SI: estado_membresia = miembro

Y razones = caso_nuevo

Y problema = no_serio

ENTONCES: atención = nivel_2;

THEN atención = nivel_3;

…. ETC.

MONITOREO Y CONTROL PREVENTIVO DE ENFERMEDADES

DIAGNOSTICO Y CONTROL DE PLAGAS

Construir una interfaz de usuario del SISTEMAEXPERTO.

Estas son las diversas pantallas interactivas que elEstas son las diversas pantallas interactivas que elusuario ve cuando corre la consulta. Consiste en unmensaje inicial, mensaje de término de la sesión deconsulta, así como las preguntas realizadas durante lasesión .

Construir las conexiones del SISTEMA EXPERTO aotras aplicaciones externas, que pueden ser otrossistemas expertos, bases de datos, otros programas etc.

Integrar el SISTEMA EXPERTO y elaborar elejecutable respectivo para su distribución e instalaciónen las maquinas de los usuarios.

5. HERRAMIENTAS

HERRAMIENTAS

EXYS CORVID: WWW.EXSYS.COM

XPEWRTRULE: WWW.XPERTRULE.COM

G2: WWW.GENSYM.COMG2: WWW.GENSYM.COM

VISUAL PROLOG: WWW.VISUAL-PROLOG.COM

CLIPS: HTTP://CLIPSRULES.SOURCEFORGE.NET

JESS: WWW.JESSRULES.COM

WINPROLOG: WWW.LPA.CO.UK

APLICACIONES

MEDICINA

ENERGIA

PETROLEO

AGRICULTURA

CRANIUM

SISTEMA EXPERTO PARA EL SISTEMA EXPERTO PARA EL MONITOREO DE PACIENTES

CON TRAUMATISMOS CRANEO-ENCEFALICOS

LAPEM GEO

INTEGRACIÓN DE UN SISTEMA HARDWARE - SOFTWARE EN TIEMPO REAL QUE PERMITA CONOCER EL

DESEMPEÑO DE LAS UNIDADES GEOTERMOELÉCTRICAS PARA LA TOMA DE DECISIONES, PARA MEJORAR LA PARA LA TOMA DE DECISIONES, PARA MEJORAR LA OPERACIÓN DE LOS ACTIVOS DE CFE A TRAVÉS DEL

USO EFICIENTE DEL VAPOR, PROPORCIONAR INFORMACIÓN PARA EL DESPACHO ECONÓMICO DEL

SISTEMA ELECTRICO NACIONAL, DOCUMENTAR ESTUDIOS DE REHABILITACIÓN Y ANALIZAR LOS

BENEFICIOS DE LOS MANTENIMIENTOS

PLANTA GEOTERMOELECTRICA VIRTUAL

� Sistema totalmente interactivo basado en la tecnología deinstrumentación virtual para permitir que en cada unidad se realicenconfiguraciones, monitoreo, consultas y reportes respecto a laoperación.

� El sistema tendrá la capacidad para administrar la adquisición dedatos, control de instrumentos, análisis de mediciones, generación de

� El sistema tendrá la capacidad para administrar la adquisición dedatos, control de instrumentos, análisis de mediciones, generación dereportes y comunicación de la información por medios electrónicos,para cada unidad, y apoyar en la toma de decisiones relacionadas conla operación y mantenimiento de la central.

� El sistema estará constituido de diversos componentes, entre los quedestaca la interfaz humano-máquina, la cual será un sistema deinstrumentos virtuales interactivos integrados a hipergráficos de loscomponentes principales de la planta (turbina, condensador,eyectores, generador eléctrico, etc.) y donde se muestren en tiemporeal los indicadores operativos de la planta. De ese modo se permite aloperador el manejo en línea de todos los equipos de cada unidadgeotermoeléctrica.

MODULO INTELIGENTE

� Este modulo esta compuesto de una base de conocimientos, deuna máquina de inferencia, y de una interfaz de usuario.

� La base de conocimientos contiene reglas de decisión basadasen la experiencia de los operarios y de personal experto enplantas geotermoeléctricas. El propósito de construir estasreglas expertas es que el sistema cuente con la capacidad dereglas expertas es que el sistema cuente con la capacidad depoder definir decisiones a priori respecto al rendimiento de laplanta, a predecir posibles desviaciones de operación y aestablecer periodos de mantenimiento preventivo.

� La máquina de inferencia es un algoritmo que modela lamanera en como un operario de plantas termoeléctricas razonarespecto a un problema. De ese modo este algoritmo seencarga de utilizar las reglas expertas contendidas en la basede conocimiento para brindarle al usuario una decisiónapropiada respecto a un problema de operación.

LAPEM TERMO

El sistema inteligente es capaz de realizar la Auditoria Energética de una Central Termoeléctrica, permitiendo disponer del rendimiento energético y termoeconómico de todos y cada uno de los equipos base en cualquier momento, así como del rendimiento global de la central cuando se requiera.

-Mejor control, mantenimiento y operación de la planta con vistas al incremento continuo del rendimiento y al uso eficiente de la energía.

-Aplicación del análisis de costos con un método más exacto de participación -Aplicación del análisis de costos con un método más exacto de participación de equipos y aplicación del análisis económico energético.

-Estudio de la sensibilidad necesaria de los equipos de medición sobre el número que expresa el rendimiento o consumo específico de un equipo o de la planta en conjunto.

-Cuantificación de la simulación real de la planta, para evaluar el efecto de la modificación de un parámetro sobre toda la instalación y/o sobre cada equipo.

-Permitir la obtención de una “fotografía” del estado de los equipos de la planta en cualquier momento, es decir de una imagen del comportamiento real de la planta.

SOMI XXIII MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE CENTRALES TERMOELECTRICAS VIA WEB

Selección de la Planta de Manzanillo II

SOMI XXIII MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE CENTRALES TERMOELECTRICAS VIA WEB

Selección de la Unidad II

DIAGRAMA DEL BALANCE GENERAL DE LA PLANTA

SOMI XXIII MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE CENTRALES TERMOELECTRICAS VIA WEB

MONITOREO DE LA CONDICIONES DE OPERACIÓN DE LA UNIDAD II, MANZANILLO II

SOMI XXIII MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE CENTRALES TERMOELECTRICAS VIA WEB

MONITOREO DE LA EFICIENCIA DE EQUIPOS DE LA UNIDAD II, MANZANILLO II

SOMI XXIII MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE CENTRALES TERMOELECTRICAS VIA WEB

MONITOREO DE CADA UNO DE LOS EQUIPOS DE LA UNIDAD II, MANZANILLO II

SOMI XXIII MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE CENTRALES TERMOELECTRICAS VIA WEB

MONITOREO DE LA TURBINA DE LA UNIDAD II, MANZANILLO II

SOMI XXIII MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE CENTRALES TERMOELECTRICAS VIA WEB

SISTEMA INFORMÁTICO PARA LA GESTIÓN DE MODELOS Y GESTIÓN DE MODELOS Y

PROCESOS DE LA INGENIERÍA DE YACIMIENTOS

Sistema Informático para la Gestión de Modelos y procesos de la Ingeniería de Yacimientos

El sistema es una herramienta que reúne una seriede módulos o programas destinados a resolver ysimular algunos problemas del ámbito petrolerocomo son cálculos para Balance de Materia,Simulación de Yacimientos, Pruebas de Presión paraSimulación de Yacimientos, Pruebas de Presión paratiempos o periodos largos, Simulación de Gas Seco yAceite, entre otros, todo esto combinado con unaserie de elementos gráficos y técnicos que la hacenuna herramienta muy poderosa en su genero.

Módulos: � Ingeniería de Yacimientos � Simulador de Gas Seco

� Modelo de Pruebas de Presión

El Sistema de Ingeniería de Yacimientos es unametodología basada en la experiencia y elconocimiento de los ingenieros del área, con el fin deproponer un análisis capaz de caracterizar lascondiciones del yacimiento, y así obtenerlainformación necesaria para poder tomar acciones parael mejoramiento de la explotación.

� Sub-módulos del Sistema:� Propiedades del Fluido

(gas, aceite, agua).� Compresibilidad de la

formación (arenas, carbonatos).

� Balance de Materia (gas no asociado, gas y condensado, aceite y y condensado, aceite y gas).

� Análisis de Declinación.

� Avance de contacto agua-aceite.

� Comparación Volumétrica.

� Pronósticos de Producción.

SIPPEM: SISTEMA INTELIGENTE SIPPEM: SISTEMA INTELIGENTE PARA LA PREDDICON DE PLAGAS Y ENFERMEDADES EN FRUTAS Y HORTALIZAS EN MICHOACÁN

OBJETIVO:

Desarrollar un sistema experto quepermita predecir el comportamiento dediversas enfermedades y plagas queatacan el ciclo productivo de frutas yatacan el ciclo productivo de frutas yhortalizas y a través de un sistema dealertas realizar una gestión adecuada demonitoreo y control de las mismas, a finde evitar en lo posible daños económicos.

Sistema Alarmas

Bases de Datos

SistemaInteligente

Alarmas

Estaciones demonitoreo

ARQUITECTURA DEL SIPPEM

PANTALLA INICIAL

PANTALLAS CREAR UN

NUEVO CULTIVO

PANTALLA CULTIVO CREADO

PANTALLA GENERACION DE ALERTA DE ENFERMEDAD

PANTALLAS

REVISION DE

ALERTAS DE

ENFERMEDADES

PANTALLAS

DIAGNOSTICO

DE PLAGAS

PANTALLAS

RECOMENDACIONES

DEL DIAGNOSTICO

DE PLAGAS

PANTALLAS

SEGUIMIENTO DE

LAS

RECOMENDACIONES

DEL DIAGNOSTICO

DE PLAGASDE PLAGAS

PANTALLAS DEL

DIAGNOSTICO DE

ENFERMEDADES

PANTALLAS

SEGUIMIENTO DE LAS

RECOMENDACIONES

DEL DIAGNOSTICO DE

ENFERMEDADES

PANTALLAS

CONSULTA Y REPORTES

DE DIAGNOSTICOS DE

PLAGAS

8 CULTIVOS YA DESARROLLADOS

CONCLUSIONES

(1) El uso de sistemas expertos como una herramienta integrada para conservar y transferir el conocimiento y experiencia de expertos humanos, proporciona un medio poderoso para maximizar el potencial de utilidades de una empresa.

(2) Un SE es totalmente flexible y puede ser modificado, o actualizado según las necesidades del usuario, en línea o fuera de línea. Estas modificaciones pueden hacerse más rápidamente que con lenguajes tradicionales.

(3) Reduce costos y tiempo en la toma de decisiones: Productividad y Competitividad

CONCLUSIONES

(4) Mejora calidad

(5) Incrementa la confiabilidad

(6) Mejora la atención a clientes

(7) Se cuenta con “Conocimiento Experto” para decidir

(8) Integra todas las operaciones de la empresa y a todo el personal

(9) Se pueden desarrollar sistemas expertos para diseño, diagnóstico, optimización, planeación, programación, control, modelado y simulación de escenario, pronóstico, clasificación, etc.

Muchas gracias

DR. NICOLAS KEMPER VALVERDE

Sistemas Inteligentes

Universidad Nacional Autónoma de México

e-mail: kemper@Servidor.unam.mx