La inteligencia artificial (IA) es el núcleo de la Industria 5.0, impulsando una manufactura más eficiente, personalizada y optimizada. A diferencia de las revoluciones previas centradas en la automatización, la IA promueve un entorno colaborativo e inteligente mediante el análisis de datos en tiempo real. Esto permite predecir fallos, optimizar recursos y realizar mantenimiento proactivo, reduciendo tiempos de inactividad y mejorando la producción.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando los procesos de manufactura, especialmente en la tecnología de soldadura, al ofrecer desde sistemas mecanizados simples hasta máquinas inteligentes capaces de aprender y optimizar procedimientos basados en datos. Estas tecnologías garantizan precisión y consistencia en las operaciones, complementando al trabajo humano. Robots y cobots han llevado la soldadura a niveles antes inimaginables, y los avances seguirán acelerándose gracias a los algoritmos y la disponibilidad de datos, impulsando significativamente el sector.

Los algoritmos de control PID (Proporcional-Integral-Derivativo) son ampliamente utilizados en procesos industriales por su simplicidad y eficacia. Sin embargo, su desempeño puede mejorarse mediante técnicas de redes neuronales y aprendizaje automático. Estas tecnologías permiten ajustar los parámetros del PID de manera dinámica y adaptativa, mejorando la respuesta del sistema frente a cambios no lineales, incertidumbres o condiciones variables.

Los procesos mineros se caracterizan por su complejidad y estar sujetas a una gran cantidad de variables (geológicas, logísticas, económicas, ambientales, por citar algunos ejemplos). El gran volumen de datos que se genera en estos procesos son un recurso importante que impulsa la toma de decisiones, optimizar procesos como los de extracción, predecir y prevenir fallas, identificar áreas de riesgo, y más. Por lo que resulta importante conocer como realizar un correcto tratamiento y análisis de los datos con las diversas herramientas que tenemos en la actualidad, para poder tratar el gran volumen de información producida y de esta forma poder tomar las decisiones informadas.