[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.

[eu] Teknologia berrien gorakadak eta industria sektorean hauek izandako erabilerak, prozesu industrialetan eraldaketa haundia eragin dute: prozesuak gero eta adimentsuagoak dira, honek erabiltzaile eta makinaren arteko interakzioa konplexuagoa bihurtzen duelarik. Eszenatoki berri honetan, adimen artifiziala irtenbide itxaropentsu bezala aurkeztu da, langileei asistentzia adimentsua eskaini baitiezaiekete makinekin elkarrekintzan dabiltzanean, adibidez, testuingurura egokitzeko gai diren sistemen bidez. Hala ere, normalean sistema hauek ez dute aintzat hartzen langile-makinaren arteko elkarrekintzaren inguruko informaziorik, ezta prozesuaren egoeren edo HMI-aren inguruko informaziorik ere adaptazio prozesu horretan. Tesi honetan, datuetan oinarritutako metodologia multzo bat garatzen da, adaptazio tenporal adimentsuak ahalbidetzeko erregelak sortzen dituztenak. Hauek, langilea eta makinaren arteko elkarrekintza hobetzea dute helburutzat. Ikasketa automatiko bidezko teknikak erabiliz, metodologiek i) interakzio desberdinak ondorioztatzen dituzte, ii) erregelak aktibatu beharreko denbora tarteak identifikatzen dituzte eta azkenik iii) HMI baten diseinuan egin beharreko ekintza sorta bat proposatzen dute, HMI-aren koherentzia eta integritatea errespetatuz. Garatutako metodologiak hiru kasu industrialetan balioztatu dira, sarrera-datu gisa: i) langile eta makinaren elkarrekintzaren datuak eta ii) HMI industrialaren informazioa hartuz, denborazko adaptazioak ahalbidetzen dituzten erregela multzo bat ondorioztatzea posible dela frogatuz. Behin hauek HMI batean inplementaturik daudela, interakzio denborak murrizten dituzte eta akzio sekuentzia bat exekutatzeko behar diren gertakizun kopurua ere murrizten dute. Modu honetan, erabiltzailearen errendimendua hobetzen da gainbegiratze eta kontroleko atazetan.