Diseño inicial de rutas para robots colaborativos para el proceso de pintura de automóviles mediante Técnicas de inteligencia artificial

Autores/as

  • Lucero Ortíz-Aguilar División de Ingeniería en Sistemas Automotrices. Tecnológico Nacional de México/ITS de Purísima del Rincón. Guanajuato, México
  • Francisco Carreon-Duran División de Ingeniería en Sistemas Automotrices. Tecnológico Nacional de México/ITS de Purísima del Rincón. Guanajuato, México
  • Juan Martín Carpio Valadez Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de León. Guanajuato, México
  • Marcela Palacios Ortega División de Ingeniería en Industrial. Tecnológico Nacional de México/ITS de Purísima del Rincón. Guanajuato, México https://orcid.org/0009-0005-6625-0875

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.3/5

Palabras clave:

IoT, Automatización, Aplicaciones de la IA, Robots colaborativos, Diseño de rutas

Resumen

En este trabajo se pretende proponer una metodología que permita el mejorar el proceso de pintura de automóviles, mediante técnicas de inteligencia artificial. Primero se plantea el generar un base de datos con diferentes automóviles, desglosados por piezas. En segunda parte, de acuerdo con el proceso de pintado de cada automóvil y el tipo proceso de pintura que requiera se designarán puntos de interés. Posteriormente, se diseñó las rutas o caminos factibles para cada robot y finalmente se diseñará una ruta que permita satisfacer todos los puntos y evitar las colisiones mediante técnicas de inteligencia Artificial.

Biografía del autor/a

Lucero Ortíz-Aguilar, División de Ingeniería en Sistemas Automotrices. Tecnológico Nacional de México/ITS de Purísima del Rincón. Guanajuato, México

La Dra. Lucero de Montserrat Ortiz Aguilar es Ingeniero en Sistemas Computacionales y Maestra en Ciencias de la Computación, por el IT-León. Obtuvo el grado de Doctor en ciencias de la computación por el Instituto Tecnológico de Tijuana B.C. La Dra. Ortiz-Aguilar es miembro del Sistema Nacional de Investigadores como candidato. Tiene trabajos publicados en el área de metaheuristicas, heuristicas e Hiperheurísticas, así como en problemas de optimización combinatoria y satisfacción de restricciones. Actualmente se desempeña como PTC en el ITSPR, apoyando al departamento de Sistemas Automotrices. Sus áreas de interés son: Técnicas de optimización, Metaheurísticas, Hiperheurísticas, Industria 4.0, IoT y Computer Vision.

Francisco Carreon-Duran, División de Ingeniería en Sistemas Automotrices. Tecnológico Nacional de México/ITS de Purísima del Rincón. Guanajuato, México

Francisco Javier Carreón Durán nació en león Guanajuato México a mediados del año 2000. Sus estudios profesionales los realizo entre 2018 y 2023 en el Instituto Tecnológico Superior De Purísima del Rincón, en la que obtiene el Título de Licenciado en Ingeniería en Sistemas Automotrices. Entre el año 2021 se desempeñó en el proyecto de Detección de semáforos por visión por computadora en cual llego a un prototipo funcional. Participo en Innova TecNM 2023 en la etapa nacional con el proyecto Robot humanoide llamado “Mechanoid” en el cual trabajo como modelar de piezas CAD y electrónico en sistemas automatizados. Realizo su tesis en el año 2023 con el nombre de “Diseño e implementación de trayectorias en un brazo robótico para el problema de pintura de automóviles con IoT” en el cual diseño y fabrico un brazo robótico el cual se trasladaba utilizando trayectorias.

Juan Martín Carpio Valadez, Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de León. Guanajuato, México

El Dr. Juan Martín Carpio Valadez, Se graduó de Licenciado en Matemáticas, egresado de la Universidad Autónoma de Nuevo León, en 1985. Obtuvo su grado de Maestría en Óptica, egresado del Centro de Investigaciones en óptica, A.C., (CIO), obteniendo el titulo por parte de la Universidad de Guanajuato en 1987. Obtuvo el grado de Doctor en Ciencias (Óptica), egresado del CIO, obteniendo el titulo por parte de la Universidad de Guanajuato en 1995. Su experiencia profesional incluye el CIO, ITESM campus León, Universidad Iberoamericana plantel León, y desde 1994 a la fecha el Instituto Tecnológico de León, en donde ocupó el cargo de Jefe del Depto. de Sistemas y Computación de noviembre de 1999 a febrero de 2004, el cargo de Jefe de la División de Estudios de Posgrado e Investigación (DEPI) de marzo de 2004 a Septiembre de 2006, encargado de la DEPI de mayo de 2022 a mayo de 2023.

Marcela Palacios Ortega, División de Ingeniería en Industrial. Tecnológico Nacional de México/ITS de Purísima del Rincón. Guanajuato, México

Marcela Palacios Ortega es maestra en Ciencias de la ingeniería por el Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, con Ingeniería industrial por el Instituto Tecnológico de León. Docente dentro de la Academia de Ingeniería Industrial, miembro del Cuerpo Académico: Innovación, calidad y productividad en el Instituto Tecnológico Superior de Purísima del Rincón. Colabora como Profesor de tiempo completo en el Tecnológico Superior de Purísima del Rincón, en cursos de investigación de operaciones, estadística, logística, calidad, gestión empresarial. Tiene más de 7 años de experiencia docencia, en carreras como: Ingeniería industrial, Sistemas computacionales, Gestión empresarial, Logística e Informática y más de 6 años en la industria manufacturera de calzado, trabajando en implementaciones y mejora de procesos, colaboró en la certificación del programa de Mexican Shoes en la empresa Comercializadora Coloso, logrando la certificación en Fase I y fase II, en el departamento de Ingeniería de procesos y en el departamento de Calidad. Línea de investigación Procesamiento Digital de Imágenes, reconocimiento de patrones y Visión artificial.

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Vol-16-Num-3-art-5

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Publicado

01-10-2024

Cómo citar

Ortíz-Aguilar, L., Carreon-Duran, F., Carpio Valadez, J. M., & Palacios Ortega, M. (2024). Diseño inicial de rutas para robots colaborativos para el proceso de pintura de automóviles mediante Técnicas de inteligencia artificial. Programación matemática Y Software, 16(3), 41–52. https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.3/5

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