[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.

[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.