Unidad 3: IA y Analítica

Día 8: Inteligencia Artificial Aplicada a la Industria 4.0

La teoría matemática de la IA se materializa en planta resolviendo dos problemas fundamentales: predecir cuándo fallará un componente mecánico e inspeccionar automáticamente la calidad de piezas sin intervención humana.

Temas Clave:

  • **Mantenimiento Predictivo (PdM):** Modelos de detección de fallas en rodamientos.
  • **Visión Artificial:** Detección de fisuras mediante redes convolucionales.
  • **Integración de APIs:** Consultas y diagnósticos reales con la API de Gemini.
  • **Proyecto de Integración:** Firebase Realtime Database + Gemini.
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IA Habilitadora en Planta

Sustitución de inspecciones manuales reactivas por auditorías predictivas automáticas en tiempo real.

Estrategias de Mantenimiento

Mantenimiento Predictivo vs. Tradicional

Mantenimiento Correctivo

Esperar a que ocurra la falla mecánica física para detener la producción y reparar el daño.

Costo de parada muy alto.

Mantenimiento Preventivo

Planificación de paradas por calendario o ciclos de operación para cambiar piezas preventivamente.

Desperdicio de piezas útiles.

Mantenimiento Predictivo

Detección continua de anomalías de vibración/temperatura. El modelo estima el desgaste exacto.

Intervención justa a tiempo.

Física de Fallas

Detección de Anomalías: Vibración y Corriente

Los modelos de IA analizan firmas físicas de los activos utilizando telemetría continua de alta frecuencia:

  • **Firma de Vibraciones (Acelerómetros):** Desalineaciones, holguras de rodamientos o daños en álabes de turbinas.
  • **Firma de Corriente de Motores (MCSA):** Desequilibrios eléctricos en devanados del estator o barras rotas del rotor del motor.
  • **Fusión de Sensores:** Correlación conjunta (Temp + Vib + Corriente) para descartar falsas alarmas operativas.

Estándar Internacional ISO 10816

Regula los límites de vibración según la potencia de la máquina. Valores superiores a 4.5 mm/s RMS en motores medianos indican alerta de mantenimiento obligatoria.

Vibración normal: < 2.3 mm/s | Alerta: 2.8 - 4.5 mm/s | Crítico: > 4.5 mm/s
Control de Calidad Óptico

Inspección de Calidad con Visión Artificial

La visión por computador permite automatizar la inspección visual en la línea de producción activa:

  • **Captura de Alta Velocidad:** Cámaras OT ubicadas sobre la cinta transportadora de salida de piezas.
  • **Segmentación y Extracción de Contornos:** Reconocimiento de grietas superficiales o tolerancias geométricas defectuosas.
  • **Decisión en Tiempo Real:** Envío de pulso Modbus/Profinet al PLC de descarte para expulsar la pieza defectuosa.
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Cámaras Industriales Inteligentes

Cuentan con procesadores neuronales dedicados (Edge AI) que ejecutan clasificaciones a velocidades de hasta 60 frames por segundo.

Copiloto de Mantenimiento

Integración de LLMs en SCADA mediante APIs

Conectar la planta a la API de Gemini permite que la interfaz SCADA actúe como un copiloto de mantenimiento de guardia:

  • **Traducción de Bitácoras:** Convertir dumps hex y códigos crudos de fallas de PLCs a instrucciones en español.
  • **Asistencia Técnica Virtual:** Consultar manuales del fabricante indexados para encontrar pares de apriete o diagramas de circuito.
  • **Multimodalidad:** Mandar fotos tomadas con tablet por el operario para diagnosticar fallas de piezas físicas al instante.
Flujo de Petición HTTP a la API
POST /models/gemini-1.5-flash:generateContent
Headers: { "Content-Type": "application/json" }
Body: { "contents": [{ "parts": [{ "text": "Diagnostica error Modbus..." }] }] }
Taller Práctico

Mini-Proyecto IA: Diagnóstico en Tiempo Real

Integraremos los conceptos de IoT (Unidad 1) con Inteligencia Artificial (Unidad 3) en una arquitectura funcional completa:

  • **Inyección:** Simulador en Node-RED escribe un error en la nube de Firebase Realtime.
  • **Monitoreo:** Aplicación Web escucha el nodo `/alertas.json` de Firebase mediante peticiones REST o Server-Sent Events.
  • **Diagnóstico:** Al capturar un error, se formula una petición HTTP a la API de Gemini enviando la telemetría para obtener soluciones.
🚀 Lanzar Consola de Diagnóstico Gemini
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Integración Vertical Completa

La unión de variables de sensores en la nube con modelos cognitivos neuronales para dar soporte técnico autónomo.

Simulador de Planta

Sandbox: Monitoreo Predictivo de Motor

Estado de Alerta: NORMAL
Score Anomalía: 12
Vibración Mecánica (mm/s) 1.82 mm/s
Temperatura del Rodamiento (°C) 68.4 °C

Paso 6: Código Completo de la Página Web

Para facilitarte el despliegue del mini-proyecto, te proporcionamos el código completo de la interfaz web (HTML, CSS y JS integrados).

  1. Crea un archivo local llamado proyecto_gemini.html en tu carpeta de proyecto.
  2. Haz clic en el botón de la derecha para copiar todo el código fuente al portapapeles.
  3. Pega el código en tu archivo nuevo, guárdalo y ábrelo en tu navegador.
proyecto_gemini.html
<!DOCTYPE html><html lang="es">...
Validación Teórica

Cuestionario de Validación: Día 8

Pregunta 1 de 3
Puntuación: 0/3
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Gamificación de Diagnóstico

Minijuego: Diagnosticador de Fallas Predictivo

Línea de Mantenimiento Preventivo
1 Niv 1
🔒 Niv 2
🔒 Niv 3
🔒 Niv 4
🔒 Niv 5
Puntuación: 0 Pts
Vidas: ❤️ ❤️ ❤️
Nivel 1: Diagnóstico de Anomalías
¿Pregunta del nivel de juego?
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Resumen del Día 8

Conclusiones e Integración

La IA Aplicada reduce paradas no planificadas de maquinaria y automatiza controles ópticos redundantes de forma digital.

Logro de la Práctica:
Integración real de telemetría Firebase RTDB con la API cognitiva de Gemini para proveer diagnósticos automáticos a operarios.

Día 8 Completado

Mañana estudiaremos Big Data y la creación de dashboards de planta en PowerBI usando datos simulados de Mockaroo.

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Notas de Presentador (Teclado: S)
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Mini-Proyecto: IA Aplicada

Guía Práctica Exacta: Consola de Diagnóstico con Gemini

Paso 1: Obtener la Clave de la API de Gemini

Para consultar los modelos de Gemini de forma directa desde nuestra aplicación web, requerimos registrar una credencial o clave de desarrollador (API Key).

  1. Ve a **[aistudio.google.com](https://aistudio.google.com)**.
  2. Inicia sesión con tu cuenta de Google.
  3. Haz clic en el botón azul **"Get API Key"** (Obtener Clave de API) en la esquina superior izquierda.
  4. Crea una nueva clave en un proyecto de Google Cloud existente o nuevo, e identifícala. Copia la cadena generada.
Google AI Studio
🚀 API Key Manager
Your Key: AIzaSyD4b...[OCULTO]
Clave Copiada al Portapapeles

Paso 2: Obtener Endpoint REST de Firebase

La escucha en tiempo real se realiza contra Firebase Realtime Database. Usaremos llamadas directas REST añadiendo .json al final de la ruta del nodo.

  1. Abre la consola de **[console.firebase.google.com](https://console.firebase.google.com)**.
  2. Ve a la sección **Realtime Database** del menú izquierdo.
  3. Crea una base de datos nueva seleccionando ubicación en EE.UU. e inicia en **modo de prueba** (reglas de lectura/escritura en true).
  4. Copia la URL del nodo raíz (ej: https://tu-proyecto.firebaseio.com/).
Firebase Database URL
# Formato de la URL de Escucha:
const firebaseURL = "https://tu-proyecto-rtdb.firebaseio.com/alertas.json";
// Permite recibir datos de sensores del PLC vía REST

Paso 3: Crear la HMI del Emisor de Fallas

Primero crearemos la interfaz local que simulará al operario de planta o sensor informando de una avería física.

  1. Abre tu editor de texto o IDE (por ejemplo: **VS Code** o Bloc de Notas).
  2. Crea un archivo nuevo y guárdalo en tu computadora con el nombre exacto reporte_falla.html en la carpeta de tu proyecto.
  3. Haz clic en el botón de la derecha para copiar todo el código fuente al portapapeles.
  4. Pega todo el contenido copiado dentro de tu archivo reporte_falla.html y guárdalo.

¿Cómo funciona la inyección? El formulario realiza una petición REST HTTP POST enviando los datos de la máquina y error en formato JSON a tu base de datos Firebase: fetch(url + '/alertas.json', { method: 'POST', body: JSON.stringify(payload) })

reporte_falla.html
<!DOCTYPE html><html lang="es">
<head>... <title>Simulador OT: Reportes de Falla</title>

Paso 4: Crear la Consola de Diagnóstico IA

Ahora crearemos el panel principal de control (SCADA) que recibirá las alertas y las enviará a Gemini.

  1. Abre tu editor de texto o VS Code.
  2. Crea un segundo archivo nuevo y guárdalo como proyecto_gemini.html en la misma carpeta que el archivo anterior.
  3. Haz clic en el botón de la derecha para copiar todo el código fuente al portapapeles.
  4. Pega el código dentro de tu archivo proyecto_gemini.html y guárdalo.

¿Cómo funciona Gemini? Enviamos un prompt estructurado al modelo gemini-1.5-flash con tu clave API pidiendo el análisis y la solución de la máquina: const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/...key=${geminiKey}`

proyecto_gemini.html
<!DOCTYPE html><html lang="es">
<head>... <title>Consola IA: Diagnóstico Gemini</title>

Paso 5: Probar la Sincronización en Tiempo Real

Pondremos a interactuar a ambas páginas locales a través de la nube de Firebase.

  1. Abre tanto reporte_falla.html como proyecto_gemini.html en dos pestañas distintas del navegador.
  2. Pega la URL de tu base de datos de Firebase (Paso 2) en el cuadro superior de **ambas páginas** y presiona **"Guardar Config" / "Enlazar"**.
  3. En la consola de diagnóstico (proyecto_gemini.html), haz clic en **"⚡ Iniciar Escucha RT"**.
  4. En el simulador (reporte_falla.html), selecciona una máquina, elige una falla y haz clic en **"⚡ Transmitir Alerta a Firebase"**.
  5. Observa como la consola de diagnóstico reacciona de inmediato, emitiendo una alarma y desplegando el banner rojo de emergencia.
Lazo Ciberfísico en Acción
# Flujo de Comunicación Ciberfísica:
reporte_falla.html [Formulario]
└──> POST /alertas.json [Nube Firebase]
└──> proyecto_gemini.html [Monitor RT]

Paso 6: Diagnóstico de Fallas con Gemini

Ahora usaremos tu clave de API para que Gemini asista al operario en planta.

  1. En la consola de diagnóstico (proyecto_gemini.html), ingresa tu API Key de Gemini (Paso 1) y presiona **"Guardar Config"**.
  2. Una vez detectada la falla en el banner rojo, presiona el botón rojo **"Analizar Diagnóstico"**.
  3. ¡Listo! Observa la bitácora técnica generada por la IA, detallando la avería, causas mecánicas y eléctricas probables, y pasos de mitigación.
  4. *Extra:* Prueba también la pestaña **"Inspección de Calidad Multimodal"** cargando/dibujando soldaduras y engranajes para su clasificación con visión artificial.
Diagnóstico SCADA IA
[INFORME TÉCNICO GEMINI]
1. DIAGNÓSTICO:
Falla cíclica de comunicación Modbus TCP...
2. PLAN DE ACCIÓN:
1. Verificar conector RJ45 en el switch.