Diseño óptimo de redes de sensores inteligentes en procesos industriales: una estrategia híbrida de aprendizaje probabilístico y búsqueda local orientada a confiabilidad y valor de información

Resumen

El diseño de redes de sensores es una decisión estratégica para la operación digital de procesos industriales, ya que define qué información estará disponible para monitoreo, reconciliación de datos, control avanzado, diagnóstico de fallas, mantenimiento predictivo y gemelos digitales. En escenarios industriales actuales, la selección de sensores no puede reducirse a una minimización del costo de adquisición: debe considerar confiabilidad, degradación, mantenimiento, restricciones de instalación, incertidumbre de modelos, costo de ciclo de vida y valor económico de la información. Este artículo presenta una metodología de diseño óptimo basada en una estrategia híbrida PBIL-SOTS. La propuesta combina aprendizaje probabilístico poblacional, útil para explorar configuraciones diversas, con búsqueda Tabú y oscilación estratégica, orientada a mejorar soluciones cercanas a la frontera de factibilidad. Se reformula la función de evaluación para integrar precisión, estimabilidad, confiabilidad sistémica, información aportada por la red y valor operativo de las mediciones. También se propone un protocolo de validación reproducible, con análisis estadístico, estudio de ablación, sensibilidad paramétrica y ejecución paralela. El enfoque resultante concibe a la red de sensores como infraestructura de información, no solo como equipamiento de instrumentación.