[en] The rapid expansion of new technologies into the industrial sector has transformed traditional industrial processes into intelligent operations, in which operator-machine interaction is becoming increasingly complex. In this new scenario, artificial intelligence is gaining traction as a powerful tool to promote more efficient and effective interactions between operators and machines, by means of systems capable of adapting to the context. However, present day industrial adaptive systems do not incorporate knowledge extracted from operator-machine interaction, process status information, or HMI specifications in the adaptation process; three factors critical to achieving personalized interactions. In this thesis we focus on improving the interaction between humans and machines in an industrial context. To this end, a series of data-driven methodologies for industrial HMIs were developed to obtain a set of intelligent temporal adaptation rules. By using machine learning techniques the methodologies: i) infer the different interaction patterns utilized in an industrial process, ii) identify the time intervals in which the proposed rules must be activated and iii) propose a set of actions to be performed in the HMI, while respecting the characteristics and integrity of the HMI. The developed methodologies were validated in three industrial scenarios, demonstrating that by taking as input data: i) the operator-machine interaction data, and ii) industrial HMI information, it is possible to infer a set of temporal set of temporal adaptation rules. These rules, once implemented in the tested scenarios, achieved a reduction in the interaction time and a decrease in the number of events required to perform the sequence, thereby improving operator performance when carrying out supervisión and control tasks.

[es] El auge de las nuevas tecnologías y su aplicación en el sector industrial ha generado una transformación de los procesos industriales hacia procesos inteligentes donde la interacción operario-máquina cada vez es más compleja. En este nuevo escenario, la inteligencia artificial se ha convertido en una solución potencial para asistir al operario en el proceso de interacción con la máquina mediante sistemas capaces de adaptarse al contexto. Sin embargo estos sistemas no incorporan la información referente a la interacción operario-máquina, estado del proceso o información del HMI en el proceso de adaptación, tres factores clave para conseguir una interacción personalizada. En esta tesis se desarrollan un conjunto de metodologías guiadas por datos para obtener una serie de reglas de adaptación temporal inteligentes en los HMI industriales con el objetivo de mejorar el proceso de interacción operariomáquina. Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático las metodologías: i) infieren los diferentes patrones de interacción, ii) identifican los intervalos de tiempo en los cuales las reglas han de ser activadas y por último iii) proponen una serie de acciones a realizar en el diseño del HMI respetando la coherencia e integridad del HMI. Las metodologías desarrolladas han sido validadas en tres escenarios industriales, demostrando que tomando como datos de entrada: i) los datos de interacción operario-máquina y ii) la información del HMI industrial es posible inferir un conjunto de reglas de adaptación temporal, las cuales una vez implementadas en los mismos consiguen una reducción del 40% en el tiempo de interacción y un decremento del 60% en el número de eventos necesarios para realizar la secuencia, derivando en una mejora el rendimiento del operario a la hora de realizar las tareas de supervisión y control.