Incluye bibliografía

Part I. General issues. 1. Artificial intelligence in industrial decision making, control and automation: an introduction. 2. Conceptual integration of qualitative and quantitative process models. 3. Timing problems and their handling at system integration. 4. Analysis for correct reasoning in interactive man robot systems: disjunctive syllogism with modus ponens and modus tollens. Part II. Intelligent systems. 5. Applied inteligent control systems. 6. Intelligent simulation in designing complex dynamic control systems. 7. Multiresolution architectures for autonomous systems with incomplete and inadequate jnowledge representation. 8. Distributed intelligent systems in cellular robotics. 9. Distributed artificial inteliggence in manufacturing control. Part III. Neural networks in modelling, control and scheduling. 10. Artificial neural networks for modelling. 11. Neural networks in robot control. 12. Control strategy of robotic manipulator based on flexible neural network structure. 13. Neuro-fuzzy a pproaches to anticipatory control. 14. New approaches to large-scale scheduling problems: constraint directed programming and neural. Part IV. System diagnostics. 15. Knowledge based fault diagnosis of technological systems. 16. Model based diagnosis: state transition event and constraint equations. 17. Diagnosos with explicit models of goals and fuctions. Part V. Industrial robotic, manufacturing and organization systems. 18. Multi-sensor integration for mobile robot navigation. 19. Incremental design of a flexible robotic assembly cell using reactive robots. 20. On the comparison of and based planning techiques for automated manufacturing systems. 21. Knowledge-based supervision of flexible manufacturing systems. 22. A survey of knowledge-based industrial scheduling. 23. Reactive batch scheduling. 24. Applying groupware technologies to support management in organizations.

Parte I. Cuestiones generales. 1. Inteligencia artificial en la toma de decisiones industriales, control y automatización: una introducción. 2. Integración conceptual de modelos de procesos cualitativos y cuantitativos. 3. Problemas de tiempo y su manejo en la integración del sistema. 4. Análisis para el razonamiento correcto en sistemas interactivos de robot hombre: silogismo disyuntivo con modus ponens y modus tollens. Parte II. Sistemas inteligentes. 5. Sistemas de control inteligente aplicados. 6. Simulación inteligente en el diseño de complejos sistemas de control dinámico. 7. Arquitecturas multirresolución para sistemas autónomos con representación de conocimiento incompleta e inadecuada. 8. Sistemas inteligentes distribuidos en robótica celular. 9. Inteligencia artificial distribuida en el control de fabricación. Parte III Redes neuronales en modelado, control y programación. 10. Redes neuronales artificiales para modelar. 11. Redes neuronales en control de robots. 12. Estrategia de control del manipulador robótico basada en una estructura flexible de red neuronal. 13. Neuro-difuso se acerca al control anticipatorio. 14. Nuevos enfoques para problemas de programación a gran escala: programación dirigida por restricciones y neural. Parte IV Diagnostico del sistema. 15. Conocimiento basado en el diagnóstico de fallas de sistemas tecnológicos. 16. Diagnóstico basado en modelos: evento de transición de estado y ecuaciones de restricción. 17. Diagnósticos con modelos explícitos de objetivos y funciones. Parte V. Sistemas industriales de robótica, fabricación y organización. 18. Integración multisensor para la navegación del robot móvil. 19. Diseño incremental de una celda de ensamblaje robótico flexible utilizando robots reactivos. 20. Sobre la comparación de técnicas de planificación basadas en sistemas de fabricación automatizados. 21. Supervisión basada en el conocimiento de sistemas de fabricación flexibles. 22. Una encuesta de programación industrial basada en el conocimiento. 23. Programación por lotes reactiva. 24. Aplicación de tecnologías de groupware para apoyar la gestión en las organizaciones.

Sistemas

The field of artificial intelligence (Ai) has expanded enormously during the last years, and solid theoretical and application results are now available. Researchers and practitioners are building Ai-based systems that face real-world and industrial problems. Artificial Intelligence in Industrial Decision Making, Control and Automation provides a balanced state-of-the-art presentation of the involvement of Ai in the design and operation of important industrial systems with built-in intelligence. Topics included are: integration of qualitative and quantitative models, timing problems, intelligent simulation and control, multiresolutional architectures for autonomous systems, Dai systems, artificial neural networks in modelling and control, system diagnostics, industrial robotic systems and cells, man-robot systems, flexible manufacturing systems, knowledge-based scheduling systems.

Readers can save considerable time in searching the scattered literature in the field, and can find here a rich set of how-to-do issues and results which will improve their skills in analyzing and designing Ai-based systems.

El campo de la inteligencia artificial (Ai) se ha expandido enormemente durante los últimos años, y ahora hay disponibles resultados teóricos y de aplicación sólidos. Investigadores y profesionales están construyendo sistemas basados ​​en Ai que enfrentan problemas del mundo real e industriales. La inteligencia artificial en la toma de decisiones, el control y la automatización industrial ofrece una presentación equilibrada de vanguardia de la participación de Ai en el diseño y operación de sistemas industriales importantes con inteligencia incorporada. Los temas incluidos son: integración de modelos cualitativos y cuantitativos, problemas de temporización, simulación y control inteligente, arquitecturas multirresolubles para sistemas autónomos, sistemas Dai, redes neuronales artificiales en modelado y control, diagnóstico de sistemas, células y sistemas robóticos industriales, sistemas hombre-robot, sistemas de fabricación flexibles, sistemas de programación basados ​​en el conocimiento.

Los lectores pueden ahorrar un tiempo considerable en la búsqueda de la literatura dispersa en el campo, y pueden encontrar aquí un amplio conjunto de problemas y resultados sobre cómo hacer que mejorarán sus habilidades para analizar y diseñar sistemas basados ​​en AI.