{"id":142850,"date":"2014-01-08T18:13:22","date_gmt":"2014-01-08T20:13:22","guid":{"rendered":"http:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=142850"},"modified":"2015-10-30T15:39:49","modified_gmt":"2015-10-30T17:39:49","slug":"la-logica-del-mercado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/la-logica-del-mercado\/","title":{"rendered":"Con la l\u00f3gica de las grandes"},"content":{"rendered":"

\"IL\u00c9O RAMOS<\/span>Una peque\u00f1a empresa con seis a\u00f1os de antig\u00fcedad fue capaz de sumar como clientes a Coca-Cola, Rhodia, Villares y Ajinomoto al desarrollar un algoritmo basado en el conocimiento de la l\u00f3gica fuzzy<\/em>, un sector de investigaci\u00f3n de la inteligencia artificial relacionado con la expansi\u00f3n de la teor\u00eda de los conjuntos y que se ocupa de los elementos pertenecientes o no a un determinado grupo, por ejemplo. \u201cEn ese abordaje, algo puede hallarse parcialmente contenido dentro de un sistema\u201d, dice el ingeniero en computaci\u00f3n Igor Santiago, director ejecutivo de I.Systems, radicada en Campinas (S\u00e3o Paulo). \u201cEs decir, alguien, por ejemplo, no es alto ni bajo, sino un 80% alto. Tal diferenciaci\u00f3n hace lugar a una cantidad muy grande de aplicaciones pr\u00e1cticas hasta ahora imposibles bas\u00e1ndose en la l\u00f3gica cl\u00e1sica\u201d, dice. Esta \u00faltima es una l\u00f3gica binaria, donde la respuesta puede ser s\u00ed o no, acertada o equivocada. En la pr\u00e1ctica, el sistema electr\u00f3nico creado por la empresa reduce p\u00e9rdidas y suma eficiencia en procesos o equipamientos industriales, tales como envases de productos l\u00edquidos o en polvo, calderas de vapor, torres de destilaci\u00f3n, la generaci\u00f3n de energ\u00eda a partir de biomasa y el tratamiento de efluentes. Con el nombre de Leaf, este software genera autom\u00e1ticamente miles de reglas que utilizan la l\u00f3gica fuzzy<\/em> para asegurar la estabilidad en los procesos de control industrial.<\/p>\n

La l\u00f3gica fuzzy<\/em> se emplea para operar con modos de razonamiento que son aproximados en lugar de ser exactos. \u201cSe utiliza para el desarrollo de sistemas inteligentes que hacen uso del conocimiento vago o impreciso en la toma de decisiones\u201d, explica el ingeniero electricista Ricardo Gudwin, docente de la Facultad de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Computaci\u00f3n en la Universidad de Campinas (Unicamp). \u201cActualmente, la l\u00f3gica fuzzy<\/em> presenta una gran cantidad de aplicaciones que van desde el control del enfoque en videoc\u00e1maras, pasan por los controladores industriales y de ascensores y llegan hasta los robots, por ejemplo\u201d. La diferencia entre los controladores existentes en el mercado y el desarrollado por I.Systems se basa en que en \u00e9ste, las reglas fuzzy<\/em> se crean autom\u00e1ticamente, mediante un algoritmo que desarroll\u00f3 la empresa. \u201cEsto permite que individuos legos logren generar r\u00e1pidamente complejos sistemas de control industriales obteniendo mejoras operativas referentes a la reducci\u00f3n de costos y al aumento en la productividad\u201d, asegura Santiago.<\/p>\n

Lectura veloz
\n<\/strong>Seg\u00fan el empresario, que fue alumno de maestr\u00eda de Gudwin, el Leaf representa un avance de alrededor de 100 a\u00f1os en relaci\u00f3n con la tecnolog\u00eda conocida del controlador proporcional integral derivativo (PID), creado al final del siglo XIX y utilizado hasta ahora en casi el 100% de los sistemas industriales automatizados. Santiago sostiene que la tecnolog\u00eda del PID fue ideada para leer tan s\u00f3lo una informaci\u00f3n por vez, tal como la temperatura, la presi\u00f3n o el flujo, y determinar c\u00f3mo deben comportarse bombas o v\u00e1lvulas, entre otros dispositivos, para que la producci\u00f3n se realice en la forma establecida. \u201cEl hecho de que el PID maneje solamente una informaci\u00f3n por vez significa que siempre aguarda que el problema se presente para reaccionar e intentar solucionarlo\u201d. Como contrapartida, el Leaf puede leer innumerables informaciones simult\u00e1neamente. Es capaz de anticiparse a los cambios evitando que \u00e9stos perjudiquen la producci\u00f3n. Un ejemplo de ello puede notarse en los sistemas de llenado de botellas con un volumen preciso de l\u00edquido. Debido a las fluctuaciones en los sistemas de embotellado, existen grandes dificultades para llenar las botellas con la cantidad exacta que estar\u00e1 impresa en el r\u00f3tulo. Para sortear ese inconveniente, las empresas adecuan sus m\u00e1quinas envasadoras para que carguen un 5% m\u00e1s de l\u00edquido, evitando que las fluctuaciones dejen algunas botellas con menor cantidad que la prometida. El Leaf, por su parte, genera e implementa reglas fuzzy <\/em>que disminuyen esas oscilaciones y posibilitan que las maquinarias puedan regularse para inyectar tan s\u00f3lo un 1% m\u00e1s que el volumen de l\u00edquido preestablecido, economizando as\u00ed un 4% de ese volumen por cada botella.<\/p>\n

\"074-075_I<\/a>El Leaf fue puesto en funcionamiento en 2010 en la planta que Coca-Cola posee en Jundia\u00ed, a 60 kil\u00f3metros de la capital del estado de S\u00e3o Paulo, la mayor embotelladora de la firma en Am\u00e9rica Latina, que rellena 2 mil millones de envases por a\u00f1o. El reto radica en el control de la presi\u00f3n interna y del volumen de refresco dentro del dispositivo envasador a cada instante. El problema consiste en que para controlar el volumen se utilizaba un PID, y otro para controlar la presi\u00f3n. Dado que un sistema no manejaba informaci\u00f3n al respecto de la actividad del otro \u2013porque s\u00f3lo pueden detectar una informaci\u00f3n por vez\u2013, acababan bloque\u00e1ndose mutuamente.<\/p>\n

La soluci\u00f3n consisti\u00f3 en implementar el Control Multivariable Fuzzy, que act\u00faa simult\u00e1neamente en las v\u00e1lvulas de presi\u00f3n y de flujo de la l\u00ednea embotelladora, con lo cual permite un ajuste m\u00e1s minucioso y preciso de la cantidad y velocidad del l\u00edquido inyectado en las botellas. \u201cEstabilizamos el proceso de envasado del refresco y la empresa ahorr\u00f3 500 mil litros de bebida y 100 mil botellas PET por a\u00f1o a partir de 2010\u201d, relata Santiago. \u201cLogramos reducir en un 31% las p\u00e9rdidas por rechazo, debido a variaciones en el nivel de l\u00edquido cargado, y un 42% por burbujeo, que consiste en la formaci\u00f3n de burbujas de anh\u00eddrido carb\u00f3nico. Las p\u00e9rdidas por burbujeo se redujeron de 64 a 37 litros de refresco por hora, y los descartes por nivel de l\u00edquido descendieron de 685 a 465 botellas diarias\u201d.<\/p>\n

El proceso que condujo a la creaci\u00f3n de I.Systems comenz\u00f3 en 2004, cuando tres ingenieros en computaci\u00f3n y un matem\u00e1tico, graduados en la Unicamp, decidieron tomar un curso de inteligencia artificial en esa misma instituci\u00f3n. En esa \u00e9poca, comenzaron con las investigaciones para el desarrollo del Leaf. El primer plan de negocios, en 2006, lo realizaron como trabajo final de un curso de emprendedorismo dictado en la Unicamp. Al a\u00f1o siguiente fundaron la empresa. En 2009, I.Systems obtuvo financiaci\u00f3n en el marco del Programa de Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe) de la FAPESP. \u201cUtilizamos esos recursos para desarrollar un simulador de envasado de refrescos y convencer al gerente de la embotelladora de Coca-Cola de que nuestra soluci\u00f3n le reportar\u00eda beneficios\u201d, recuerda Santiago. \u201cEn 2010 nos adjudicamos otro proyecto Pipe cuyo dinero se emple\u00f3 para tornar factible nuestra tecnolog\u00eda\u201d.<\/p>\n

A comienzos del a\u00f1o, la empresa recibi\u00f3 un aporte de inversiones proveniente del fondo Pitanga, especializado en la inversi\u00f3n en empresas de base tecnol\u00f3gica mediante recursos aportados por ocho inversores: el bi\u00f3logo Fernando Reinach, quien es su administrador, los fundadores de Natura, Guilherme Leal, Luiz Seabra y Pedro Passos, y los banqueros del Ita\u00fa Unibanco, Pedro Moreira Salles, Candido y Fern\u00e3o Bracher, y Eduardo Vassimon. \u201cEl fondo Pitanga resolvi\u00f3 invertir en I.Systems pues la empresa desarroll\u00f3 una novedosa manera de utilizar la l\u00f3gica fuzzy<\/em>, mediante un proceso de regulaci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n industrial. Se trata de una soluci\u00f3n innovadora, que no existe en ning\u00fan lugar del mundo\u201d, dice Reinach. \u201cHay empresas que se dedican a la automatizaci\u00f3n industrial, pero ninguna cuenta con este tipo de soluci\u00f3n. En el caso del producto de I.Systems, el mercado potencial es cualquier industria del globo\u201d.<\/p>\n

La inversi\u00f3n, cuyo monto no fue informado, se utilizar\u00e1 para el desarrollo de nuevos productos y perfeccionamiento del equipo de ventas. En Brasil, I.Systems a\u00fan no tiene competencia, pero a nivel mundial deber\u00e1 enfrentarse con grandes empresas, tales como Siemens y General Electric. \u201cEstamos analizando si solicitaremos la patente por nuestra tecnolog\u00eda en Brasil o en el exterior, o bien si trabajaremos bajo secreto industrial en los mercados norteamericano, asi\u00e1tico y europeo\u201d, dice Santiago.<\/p>\n

Proyectos
\n1.<\/strong> Control de procesos industriales \u2013 Un abordaje a trav\u00e9s de la inteligencia computacional (n\u00b02007\/56398-1<\/a>); Modalidad<\/strong> Programa de Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Coord<\/strong>. Igor Bittencourt Santiago\/ I.Systems; Inversi\u00f3n<\/strong> R$ 10.592,26 (FAPESP).
\n2.<\/strong> Aplicaci\u00f3n de la plataforma Horus para automatizaci\u00f3n industrial y de equipamientos (n\u00b0 2010\/51286-3<\/a>); Modalidad<\/strong> Programa de Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Coord.<\/strong> Igor Bittencourt Santiago\/ I.Systems; Inversi\u00f3n<\/strong> R$ 95.888,22 y US$ 1.210,71 (FAPESP).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un sistema electr\u00f3nico disminuye las p\u00e9rdidas en procesos industriales","protected":false},"author":20,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1561,192],"tags":[312],"coauthors":[112],"class_list":["post-142850","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-programa-de-innovacion-tecnologica-en-pequenas-empresas-pipe","category-tecnologia-es","tag-innovacion"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/142850","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/20"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=142850"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/142850\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=142850"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=142850"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=142850"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=142850"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}