http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/81078 2026-10-15T09:15:51Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/84754 Title: Evaluación y automatización del proceso de producción de café para la optimización de indicadores clave de desempeño mediante simulación computacional Authors: Vásquez Romero, Santiago David Abstract: Abstract: This study develops and evaluates a digital transformation solution applied to the coffee dosing and packaging process through computational simulation and technologies associated with Industry 4.0. The proposed solution integrates three-dimensional simulation of the production system using Factory I/O, programmable logic control implemented in CODESYS under the IEC 61131-3 standard, industrial communication through the OPC UA protocol, and monitoring of operational variables through dashboards developed in Node-RED. Additionally, process simulation is performed using FlexSim to analyze system behavior under different operating configurations and to compare the performance of the manual scenario with the automated scenario. Based on this integrated architecture, key performance indicators such as cycle time, throughput, resource utilization, and Overall Equipment Effectiveness (OEE) were evaluated. The results obtained in Factory I/O showed an approximate production rate of 900 bags/h, equivalent to 75% of the theoretical capacity established at 1200 bags/h. In FlexSim, the automated scenario achieved a throughput of 1199.88 bags/h compared with 84.69 bags/h for the manual scenario, representing a production rate approximately 14.2 times higher. Over the 16-hour simulation horizon, cumulative production reached 19,198 units for the automated scenario and 1,355 units for the manual scenario. These results demonstrate the effect of industrial automation on reducing processing times and improving the production capacity of the process, showing that the integration of simulation, industrial control, and digital instrumentation constitutes a viable strategy for optimizing production processes in the coffee industry. Description: Resumen: El presente trabajo desarrolla y evalúa una solución de transformación digital aplicada al proceso de dosificación y empaquetado de café mediante simulación computacional y tecnologías asociadas a la Industria 4.0. La propuesta integra simulación tridimensional del sistema productivo mediante Factory I/O, control lógico programable implementado en CODESYS bajo el estándar IEC 61131-3, comunicación industrial mediante el protocolo OPC UA y supervisión de variables operativas a través de dashboards desarrollados en Node-RED. Adicionalmente, se emplea simulación de procesos mediante FlexSim para analizar el comportamiento del sistema bajo diferentes configuraciones operativas y comparar el desempeño del escenario manual frente al escenario automatizado. A partir de esta arquitectura integrada se evaluaron indicadores clave de desempeño como tiempo de ciclo, throughput, utilización de recursos y efectividad global del equipo (OEE). Los resultados obtenidos en Factory I/O registraron una producción aproximada de 900 bolsas/h, equivalente al 75 % de la capacidad teórica establecida en 1200 bolsas/h. En FlexSim, el escenario automatizado alcanzó un throughput de 1199,88 bolsas/h frente a 84,69 bolsas/h del escenario manual, lo que representa una tasa de producción aproximadamente 14,2 veces superior. Durante el horizonte de simulación de 16 horas, la producción acumulada fue de 19198 unidades para el escenario automatizado y de 1355 unidades para el escenario manual. Estos resultados permiten evidenciar el efecto de la automatización industrial en la reducción de los tiempos de procesamiento y mejora la capacidad productiva del proceso, demostrando que la integración de simulación, control industrial e instrumentación digital constituye una estrategia viable para optimizar procesos productivos en la industria cafetera. 2026-01-01T00:00:00Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/84740 Title: Arquitectura tecnológica para digitalización e integración de datos aplicado al sistema de instrumentación del generador-turbina de la Central Hidroeléctrica Sopladora Authors: Valdiviezo Reyes, Ronald Enrique Abstract: Abstract: Continuous thermal monitoring of turbomachinery is essential to ensure the mechanical integrity and operational availability of generation units; however, at the Sopladora Hydroelectric Power Plant (CELEC EP), critical bearing metal and oil temperature variables are not integrated into the existing SCADA system. This research designs and implements a non-invasive, layered IT/OT integration architecture for the digitization, transmission, and realtime monitoring of 18 temperature variables from the generation unit's instrumentation panel (TITG). The solution employs edge computing via Node-RED for Modbus TCP data acquisition (1 Hz) and dual JSON frame conditioning, historical logging in an InfluxDB time-series database, and MQTT-based telemetry publishing to the ThingsBoard IoT platform (both local and cloud-based). Additionally, a rule engine was configured for hierarchical alarm discrimination (Major and Critical), featuring automated multi-channel notifications via SMTP and a web-based inbox. The developed architecture offers a cost-effective, state-of-the-art alternative that does not compromise the generation units' performance metrics (availability, reliability), as it requires no downtime for electrical modifications or additional configurations within the existing SCADA system. Description: Resumen: La supervisión térmica continua en turbomaquinaria es fundamental para garantizar la integridad mecánica y disponibilidad operativa de las unidades de generación; no obstante, en la Central Hidroeléctrica Sopladora (CELEC EP), variables esenciales de temperatura de metal y aceite de los cojinetes no convergen en el sistema SCADA existente. Esta investigación diseña e implementa una arquitectura tecnológica no invasiva de integración TI/TO por capas para la digitalización, transmisión y supervisión en tiempo real de 18 variables de temperatura del tablero de instrumentación (TITG) de la unidad de generación. La solución implementa procesamiento perimetral (Edge Computing) en Node-RED para la adquisición Modbus TCP (1 Hz) y acondicionamiento dual de tramas JSON, registro histórico en la base de datos de series temporales InfluxDB y publicación telemétrica mediante MQTT hacia la plataforma IoT ThingsBoard (local y Cloud). Asimismo, se configuró un motor de reglas (Rule Engine) para la discriminación jerárquica de alarmas (Major y Critical) con despacho automatizado de notificaciones multicanal vía SMTP y bandeja de entrada web. La arquitectura desarrollada representa una alternativa económica, vanguardista y sin afectaciones a los índices de desempeño (disponibilidad, confiabilidad) de las unidades de generación al no involucrar tiempos de parada por adecuaciones eléctricas ni configuraciones adicionales en el sistema SCADA ya existente. 2026-01-01T00:00:00Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/84564 Title: Manejo inteligente de retazos de madera: Estrategia de almacenamiento y reutilización basada en principios de la Industria 4.0 Authors: Guamán Carrión, Byron Andrés Abstract: Abstract: This research designs and validates a low-cost functional prototype of a cyber-physical system for inventory control and wood scrap traceability under the Industry 4.0 framework. The problem addressed is the lack of structured waste management, which increases search times and limits material reuse. The proposed solution consists of a local web application with SQLite that records geometric and material attributes, generates unique codes, produces QR labels, and manages operational states. The system integrates measurement calculations, size classification with fixed references, logistic location suggestions based on rules, and operational visualization through Node-RED. Validation was conducted in a controlled environment using functional and data consistency tests. Results provide evidence of technical feasibility, though not industrial field validation. It is concluded that a lightweight, reproducible local architecture can optimize inventory organization and strengthen traceability with low economic and technological adoption barriers. Description: Resumen: Esta investigación diseña y valida un prototipo funcional local de una arquitectura digital de inventarios de para el control de inventario y trazabilidad de retazos de madera, bajo el enfoque de la Industria 4.0. El problema abordado es la falta de control estructurado de retazos, que incrementa tiempos de búsqueda y limita la reutilización de material. La solución consiste en una aplicación web local con SQLite que registra atributos geométricos y de material, genera códigos únicos, produce etiquetas QR y administra estados operativos. El sistema incorpora cálculo de medidas, clasificación de tamaño con referencia fija, sugerencia de ubicación logística por reglas y visualización operativa con Node-RED. La validación se realizó en entorno controlado mediante pruebas funcionales y de consistencia de datos. Los resultados se interpretan como evidencia de factibilidad técnica, no como validación industrial en campo. Se concluye que una arquitectura local, ligera y reproducible puede optimizar la organización del inventario y fortalecer la trazabilidad con una baja barrera de adopción económica y tecnológica. 2026-01-01T00:00:00Z http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/84459 Title: Desarrollo de un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la optimización de la gestión energética en sistemas solares híbridos basados en energía solar Authors: Intriago Ramón, Bryan Gerardo Abstract: Abstract: This study addresses the need to improve the proactive management of the hybrid solar system at Universidad Técnica Particular de Loja. Its objective is to develop and validate an artificial intelligence-based predictive model to support energy scheduling through simulation. Historical photovoltaic power generation and electricity demand data from January to June 2025 were processed at an hourly resolution, and a day-ahead forecasting framework was developed. A 24-hour persistence model, Random Forest, and xgboost were compared; subsequently, the predictions were integrated into simulated rule-based dispatch and linear optimization scenarios. Random Forest achieved the best test performance: for electricity demand, it obtained an RMSE of 1142.96 Wh and an R² of 0.9204, whereas for photovoltaic power generation, it achieved an RMSE of 1164.14 Wh and an R² of 0.7776. The simulation recorded self-consumption close to 100%, self-sufficiency ranging from 39.24% to 44.02%, and a maximum planned cost reduction of 0.521%. It is concluded that the model is methodologically viable for energy planning, although the economic benefit remains limited under the evaluated conditions. Description: Resumen: El presente trabajo aborda la necesidad de mejorar la gestión anticipada del sistema solar híbrido de la Universidad Técnica Particular de Loja y tiene como objetivo desarrollar y validar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para apoyar su programación energética mediante simulación. Se procesaron datos históricos de generación fotovoltaica y demanda eléctrica de enero a junio de 2025, agregados a resolución horaria, y se construyó un pronóstico day-ahead. Se compararon la persistencia de 24 horas, Random Forest y XGBoost; posteriormente, las predicciones se integraron en escenarios simulados de despacho por reglas y optimización lineal. Random Forest obtuvo el mejor desempeño en prueba: para la demanda alcanzó un RMSE de 1142,96 Wh y un R² de 0,9204, mientras que para la generación fotovoltaica logró un RMSE de 1164,14 Wh y un R² de 0,7776. La simulación registró un autoconsumo cercano al 100 %, una autosuficiencia entre 39,24 % y 44,02 % y una reducción máxima planificada de 0,521 %. Se concluye que el modelo resulta metodológicamente viable para la planificación energética, aunque el beneficio económico permanece limitado bajo las condiciones evaluadas. 2026-01-01T00:00:00Z