[en] This thesis is devoted to the study of the optimisation-based control techniques for the design of control strategies that contribute to improve the energy efficiency of smart manufacturing systems. Currently, manufacturing industry is suffering a transformation towards smart, flexible, and energy-efficient manufacturing systems. This transformation requires modularised and reconfigurable manufacturing systems to respond to changes in productions programs and to the time-varying pieces demand while keeping an energy-efficient operation. Thus, suitable control systems should be designed to satisfy the requirements of this transformation while minimising the energy consumption and maximising the plant profit. In this regard, optimisation-based controllers are suitable for the design of control systems that minimise the total energy consumption of such systems while remaining their productivity taking into account the operational conditions and the factors that affect them. First, this dissertation presents how optimisation-based control techniques can contribute to face the challenges of the smart manufacturing systems. Based on this review, manufacturing industry is classified by levels, i.e., machine, process line, and plant levels, for the design of optimisation-based controllers. Besides, to design control strategies that do not affect plant productivity, manufacturing systems are also classified according to the operations performed. Based on these classifications, control strategies are proposed to minimise either the total energy consumption of manufacturing systems or the energy costs related to the operation of such systems. At both machine and process line levels, control strategies are designed based on model predictive control approach to minimise their energy consumption. The underlying idea behind the proposed control strategies consists of managing independently those devices (or systems) that are not directly involved in the machining operations. Thus, energy consumption models are required to predict the total energy consumption profile of manufacturing systems and, based on this, to select the activation/deactivation instants of the manipulated devices that minimise their energy consumption and guarantee their proper operation. Next, due to at the process line level the size and complexity of manufacturing systems increases, a control strategy based on two control modes is proposed to reduce the computational burden of such controllers by switching from a control mode based on online optimisation to an autonomous control mode without solving an optimisation problem. Since the need for flexible and reconfigurable manufacturing systems, non-centralised control strategies are proposed at higher industrial levels to minimise their energy consumption. Thus, both cooperative and non-cooperative local controllers are designed considering a fixed system partitioning and using alternative direction methods of multipliers to solve the optimisations problems in a distributed fashion. Besides, due to the nature of the proposed control objectives, a way to define the consensus stage among the local controllers with coupled dynamics is proposed. Finally, the control strategies designed at plant level are based on the economic model predictive control approach to maximise the plant profit and minimise the operational costs related to the plant operation. At this level, control objectives are focused on determining the economic-optimal production programming of the plant that the control strategies at lower levels should follow. In this regard, the production programming of the plant is determined taking into account the pieces demand, the energy consumption of manufacturing systems, and the current energy market and their fluctuations. All control strategies proposed in this thesis are tested in simulation considering different scenarios designed based on the real operation of an automotive part manufacturing plant.

[es] Esta tesis se basa en el estudio de las técnicas de control basadas en optimización para el diseño de estrategias de control que mejoren la eficiencia energética de los sistemas de manufactura inteligentes. La industria de manufactura se está transformando hacia sistemas de manufactura inteligentes, flexibles y eficientes energéticamente, que requiere de estructuras modulares y reconfigurables para poder responder a los cambios en la programación de la producción y la demanda de piezas. Así, se deben diseñar sistemas de control que cumplan los requerimientos de dicha transformación mientras minimizan el consumo de energía y maximizan la rentabilidad de la planta. En este sentido, los controladores basados en optimización son adecuados para el diseño de sistemas de control que minimicen el consumo de energía de dichos sistemas mientras mantienen su productividad teniendo en cuenta los factores que los afectan. Primero, se presentan como las técnicas de control basadas en optimización pueden contribuir a hacer frente a los desafíos impuestos por la industria de manufactura. Con base en esta revisión, la industria manufacturera se clasifica por niveles, nivel de máquina, línea de proceso, y planta, para el diseño de controladores basados en optimización. Además, para diseñar estrategias de control que no afecten la productividad de la planta, se propone una clasificación para estos sistemas en función de las operaciones realizadas. Con base en estas clasificaciones, se diseñan estrategias de control que minimicen el consumo de energía de los sistemas de manufactura o los costos asociados a dicho consumo. A los niveles de maquina y línea, se diseñaron estrategias de control para minimizar el consumo de energía de los sistemas de manufactura con base en el enfoque de control predictivo basado en modelo. Las estrategias propuestas se basan en la gestión independiente de aquellos dispositivos que no están directamente relacionados con las operaciones de mecanizado. Por lo tanto, modelos de consumo de energía fueron necesarios para predecir el perfil del consumo de energía de estos sistemas y, a partir de esto, seleccionar los instantes de activación/desactivación de los dispositivos manipulados que minimicen el consumo de energía y garanticen el correcto funcionamiento de dichos sistemas. Dado que al nivel de línea el tamaño y la complejidad de estos sistemas aumenta, se propone a una estrategia de control basada en dos modos de control para reducir la carga computacional mediante la conmutación de un modo de control basado en optimización a un modo autónomo que no requiere optimización. Dada la necesidad de sistemas de manufactura flexibles y reconfigurables, estrategias de control no centralizadas se proponen para minimizar el consumo de dichos sistemas a los niveles más altos. Para este fin, los sistemas de manufactura se dividieron en subsistemas, y se diseñaron controladores locales de tipo cooperativo y no cooperativo usando métodos alternativos de dirección de multiplicadores para resolver los problemas de optimización. Además, debido a la naturaleza de los objetivos de control propuesto, se propuso una forma de establecer el consenso entre los controladores locales con dinámicas acopladas. Finalmente, a nivel de planta, se diseñan estrategias de control con base en el enfoque control predictivo basado en modelo económico para maximizar la rentabilidad de la planta. A este nivel, los objetivos de control se centran en determinar la programación de la producción óptima que deberán seguir las estrategias de control diseñadas a niveles más bajos. Así, la programación de la producción de la planta se determina teniendo en cuenta la demanda de piezas, el consumo de energía total, y el mercado energético con sus fluctuaciones. Las estrategias de control propuestas en esta tesis se probaron en simulación considerando diferentes escenarios diseñados con base en la operación real de una planta de fabricación de piezas automotrices.