Enfoques basados en IA en IIoT: desde la codificación de canales lora y la gestión de energía hasta mejoras en la detección de defectos basada en robots
[SPA] Las rápidas mejoras en la tecnología del Internet de las Cosas (IoT) han provocado transformaciones revolucionarias en varias industrias. El objetivo de esta tesis es estudiar la relevancia del IoT industrial y su influencia en las actividades industriales, a saber, mejoras en la eficiencia operativa, la calidad de los productos, el consumo de energía de los sensores, la latencia y la fiabilidad. La primera parte del estudio se dedica a las redes LoRaWAN de largo alcance y al uso de la inteligencia artificial, en particular los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, para mejorar la fiabilidad de la transmisión y minimizar el consumo de energía de los nodos. Mediante estos algoritmos inteligentes, la red IoT podría ajustar los parámetros de transmisión de forma adaptativa. Gracias al aprovechamiento de los algoritmos emergentes de IA, como el aprendizaje profundo y la visión por ordenador, se puede automatizar y optimizar el proceso de inspección, garantizando una mayor precisión y una detección más rápida de los defectos en entornos industriales. Además, los robots colaborativos, que trabajan junto a operadores humanos, agilizan las tareas y optimizan la asignación de recursos. Además, la tesis expone la importancia de la IA para ofrecer soluciones de computación móvil en el borde (Mobile Edge Computing, MEC) en sectores industriales mediante el uso de drones. Los drones habilitados para IA proporcionan procesamiento de datos en tiempo real, eliminando los retrasos en la transmisión de datos y dando soporte a aplicaciones sensibles al tiempo, al tiempo que mejoran la eficiencia general de los procesos industriales. Los resultados de este estudio se suman al campo demostrando el enorme potencial del IoT industrial, la IA, las tecnologías de detección, los robots colaborativos y los drones para mejorar los procesos industriales.[ENG] Rapid improvements in Internet of Things (IoT) technology have resulted in disruptive transformations across several industries. The purpose of this thesis is to investigate the relevance of Industrial IoT and its influence on industrial activities, namely enhancing operational efficiency, product quality, sensor energy consumption, latency, and dependability. The first section of the study investigates the Long-Range Wide Area Networks LoRaWAN and the use of Artificial Intelligence particularly Reinforcement Learning algorithms to improve transmission reliability and minimize energy usage in small end nodes. Using these intelligent algorithms, the IoT network could adjust transmission settings adaptation, mitigating communication losses and improving the overall system. In addition, this thesis delves into enhancing industrial inspection quality for defect detection. By leveraging emerging AI algorithms, such as Deep Learning and Computer Vision, the inspection process can be automated and optimized, ensuring higher precision and faster defect detection in industrial settings. Furthermore, Collaborative robots, working alongside human operators, streamline tasks and optimize resource allocation, while energy AI models offer intelligent energy management solutions, further increasing productivity and cost-effectiveness. Moreover, the thesis emphasizes the importance of AI in offering mobile Edge Computing solutions in industrial sectors using drones. Drones with AI capabilities provide real-time data processing, eliminating data transmission delays and supporting time-sensitive applications while improving overall industrial process efficiency. This study's findings add to the area by demonstrating the enormous potential of Industrial IoT, AI, sensing technologies, collaborative robots, and drones in improving industrial processes.[FRE] Les améliorations rapides dans la technologie de l'Internet des objets (IoT) ont entraîné des transformations disruptives dans plusieurs industries. Le but de cette thèse est d'investiguer la pertinence de l'IoT industriel et son influence sur les activités industrielles, notamment l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, de la qualité des produits, de la consommation d'énergie des capteurs, de la latence et de la fiabilité. La première section de l'étude examine les réseaux longue portée à large zone (LoRaWAN) et l'utilisation de l'intelligence artificielle, en particulier des algorithmes d'apprentissage par renforcement, pour améliorer la fiabilité de la transmission et minimiser la consommation d'énergie dans les petits nœuds de terminaison. En utilisant ces algorithmes intelligents, le réseau IoT pourrait ajuster les paramètres de transmission de manière adaptative, atténuant les pertes de communication et améliorant l'ensemble du système. De plus, cette thèse se penche sur l'amélioration de la qualité de l'inspection industrielle pour la détection des défauts. En exploitant les algorithmes émergents d'IA, tels que l'apprentissage profond et la vision par ordinateur, le processus d'inspection peut être automatisé et optimisé, garantissant une plus grande précision et une détection plus rapide des défauts dans les environnements industriels. En outre, les robots collaboratifs, travaillant aux côtés des opérateurs humains, rationalisent les tâches et optimisent l'allocation des ressources, tandis que les modèles d'IA énergétique offrent des solutions inteligentes de gestion de l'énergie, augmentant davantage la productivité et la rentabilité. De plus, la thèse souligne l'importance de l'IA dans la proposition de solutions de calcul en périphérie mobile dans les secteurs industriels en utilisant des drones. Les drones avec des capacités d'IA permettent un traitement des données en temps réel, éliminant les retards de transmission des données et soutenant des applications sensibles au temps tout en améliorant l'efficacité globale des processus industriels. Les résultats de cette étude contribuent à démontrer le potentiel énorme de l'IoT industriel, de l'IA, des technologies de détection, des robots collaboratifs et des drones dans l'amélioration des processus industriels.
Internet de las cosas (IoT), Internet de las cosas industrial (IIoT), Inteligencia artificial (IA), LoRaWAN, Aprendizaje profundo, Visión por ordenador, Robots colaborativos, Deep Learning, Computer vision, Collaborative robot, Calcul en périphérie, Vision par ordinateur, Robots collaboratifs
Networked Digital Library of Theses and Dissertations