{"id":9,"date":"2022-11-19T23:48:43","date_gmt":"2022-11-20T04:48:43","guid":{"rendered":"https:\/\/plc.mojomexico.net\/?p=9"},"modified":"2022-11-19T23:48:43","modified_gmt":"2022-11-20T04:48:43","slug":"plc-control-industrial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plc.mojomexico.net\/?p=9","title":{"rendered":"PLC CONTROL INDUSTRIAL"},"content":{"rendered":"\n

Primero, la Industria 4.0 est\u00e1 cambiando el paradigma de c\u00f3mo pensamos sobre la automatizaci\u00f3n industrial<\/strong>; a saber, su \u00e9nfasis en la maquinaria \u201cinteligente\u201d con una autonom\u00eda mejorada, un rico panorama de big data y una integraci\u00f3n completa con tecnolog\u00edas de pr\u00f3xima generaci\u00f3n como la fabricaci\u00f3n aditiva y la computaci\u00f3n en la nube.<\/p>\n\n\n\n

Otra implicaci\u00f3n de la Industria 4.0 es la Internet industrial de las cosas (IIoT), que conecta la maquinaria industrial en una red local para la comunicaci\u00f3n de m\u00e1quina a m\u00e1quina (M2M)<\/strong> en tiempo real y para proporcionar un flujo constante de datos de sensores para an\u00e1lisis. Como resultado, estamos siendo testigos de una convergencia de TI \/ OT, \u200b\u200buna ruptura de los silos que durante mucho tiempo separaron a los profesionales de tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n de sus contrapartes de tecnolog\u00eda operativa. Despu\u00e9s de todo, los dispositivos IIoT utilizan informaci\u00f3n para optimizar sus operaciones.<\/p>\n\n\n\n

Esto nos devuelve a Python. Cuando miramos las fortalezas del lenguaje de programaci\u00f3n m\u00e1s popular del mundo, vemos algunas ventajas claras para IIoT. Ante todo, Python es conocido por su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos. En segundo lugar, Guido Van Rossum, el inventor de Python, lo dise\u00f1\u00f3 para una alta legibilidad, un rasgo clave cuando varios ingenieros trabajar\u00e1n o mantendr\u00e1n el mismo c\u00f3digo y una caracter\u00edstica que alimenta el fuego de la iteraci\u00f3n innovadora. Y, finalmente, Python es de c\u00f3digo abierto, tiene una comunidad incre\u00edble y es la opci\u00f3n preferida para muchas de las aplicaciones m\u00e1s atractivas de la actualidad.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Sin lugar a dudas, el campo donde Python ejerce su mayor influencia es en el aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning ML), una rama de la inteligencia artificial (IA) donde los algoritmos aprenden de los datos sin que nadie codifique expl\u00edcitamente ninguna regla. Las aplicaciones industriales comunes incluyen el mantenimiento predictivo y la rob\u00f3tica aut\u00f3noma. La mayor parte del ML actual est\u00e1 escrito en Python. Los marcos como PyTorch<\/strong> y TensorFlow<\/strong> de c\u00f3digo abierto de Google usan Python. AWS SageMaker<\/strong>, el servicio de inteligencia artificial en la nube de Amazon, viene con un kit de desarrollo de software (SDK) de Python integrado. En pocas palabras, Python es la mejor herramienta para el trabajo.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed es como se ve una configuraci\u00f3n de ML industrial com\u00fan. Los datos de las m\u00e1quinas y los sensores se env\u00edan a la nube, donde tenemos f\u00e1cil acceso a recursos de alto rendimiento que podemos usar para entrenar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico. Una vez que tenemos un modelo entrenado, por ejemplo, uno que puede analizar datos para decir qu\u00e9 tan pronto es probable que una m\u00e1quina se rompa, podemos enviar ese modelo de regreso a la planta.<\/p>\n\n\n\n

Al ejecutar la edge computing incorporando GPU en los propios dispositivos de producci\u00f3n o utilizando los recursos de una puerta de enlace IIoT local para fog computing, podemos usar nuestro modelo entrenado en el sitio. Si miramos a un robot aut\u00f3nomo, el c\u00f3digo Python interpretar\u00e1 los objetivos de alto nivel, y esto, a su vez, es interpretado en movimientos por el c\u00f3digo compilado de bajo nivel que interact\u00faa directamente con el hardware.<\/p>\n\n\n\n

Una analog\u00eda f\u00e1cil es mover el brazo: su cerebro establece la intenci\u00f3n de alto nivel y el sistema nervioso de bajo nivel mueve sus m\u00fasculos. A medida que avanzamos en la Industria 4.0 y los fabricantes encuentran usos m\u00e1s innovadores para la IA, esperamos que las habilidades de ingenier\u00eda de Python sean un activo cada vez m\u00e1s crucial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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