Diseño y sintonización de lazos de control
PID, cascada, prealimentación y control de relación — diseño estructurado, identificación, sintonización y puesta en marcha para una operación estable, rápida y robusta.
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Dr. Rafał Noga
Im Kampfeld 10
29365 Sprakensehl
Alemania
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Dr. Rafał Noga
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APC/MPC, estimación de estados, optimización matemática y gemelos digitales: del diagnóstico al despliegue, y después mantenimiento a largo plazo, ajuste y transferencia de conocimiento para mantener un rendimiento alto.
Teoría de nivel doctoral combinada con 20+ años de implementaciones MPC reales — en industria de procesos, energía y sistemas autónomos.
Base teórica sólida unida a muchos años de práctica en I+D, desarrollando sistemas nuevos donde la solución no es evidente al inicio. Mensaje adaptado al público; claves transmitidas de forma compacta y motivadora.
PID, cascada, prealimentación y control de relación — diseño estructurado, identificación, sintonización y puesta en marcha para una operación estable, rápida y robusta.
La regulación avanzada permite operar con eficiencia sistemas no lineales y fuertemente acoplados en un amplio rango de condiciones, bajo restricciones estrictas.
Combinar modelos con sensores disponibles para mejorar precisión, reducir sensores caros y estimar magnitudes no medibles.
Planificación, logística y asignación de recursos a nivel planta; optimización de trayectorias de máquinas para aumentar throughput, disminuir desgaste y costes energéticos.
Evaluar ideas y estrategias sin tocar la producción. Estudios paramétricos y de sensibilidad, modelos para optimización y formación de operarios.
Formación offline sin parar la planta: desde operaciones rutinarias hasta situaciones complejas y de seguridad.
Doctorado y cientos de charlas. Conocimiento clave explicado de forma clara para expertos, directivos y técnicos.
Herramientas de referencia elegidas para cada caso. Integración fluida con su software y colaboración mediante control de versiones.
Artículos revisados por pares, actas de congresos y tesis sobre Control Predictivo basado en Modelo, estimación de estados y criogenia en el CERN.
arXiv:2403.00382
IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society
5th IFAC Conference on Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), Seville. IFAC-PapersOnLine, 48(23), pp. 440-445
PhD Thesis, University of Valladolid
53rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC), pp. 3530-3535
18th International Conference on Process Control, Tatranská Lomnica, Slovakia
18th IFAC World Congress, pp. 3647-3652
19th IEEE International Conference on Control Applications (CCA), Yokohama, Japan, pp. 1654-1659
Technical Report, CERN
MSc Thesis (Joint: Univ. Valladolid, ENSIEG Grenoble, Univ. Karlsruhe, Politechnika Gdańska)
Asistente web guiado para la configuración completa del variador en sistemas de presión de agua. Introduzca unas pocas mediciones in situ — la herramienta calcula los 30+ parámetros del VFD adaptados a su instalación. Cubre ajuste PID, escalado de entradas analógicas, umbrales de reposo/activación e identificación del motor. Gratuita, online, compatible con móvil.
Referencias publicadas que muestran cómo la tecnología APC/MPC ofrece resultados medibles en diversas industrias.
MPC-based navigation for autonomous vehicles and mobile robots: perception-planning-control pipelines validated from racing to industrial AGVs.
Leer más →El MPC económico sustituye los setpoints de seguimiento por optimización directa de costes, logrando ahorros de energía del 17%+ en edificios, ahorro de combustible en invernaderos y despacho por arbitraje de precios para almacenamiento de baterías.
Leer más →How embedded MPC delivers deterministic constraint-respecting control within hard timing budgets on microcontrollers, DSPs, and onboard computers.
Leer más →MPC formulations that manage physical contact forces for safe human-robot interaction, reducing collision forces by up to 77% while maintaining task performance.
Leer más →How nonlinear MPC and APC improve energy efficiency, product quality, and throughput across steel, cement, pharma, chemicals, and building HVAC processes.
Leer más →How GP-MPC, neural MPC, and adaptive control augment model predictive control to handle model mismatch, yielding up to 82% error reduction and provably safe chance-constraint satisfaction.
Leer más →Constraints-first MPC/NMPC for legged robots achieving 100+ Hz control with friction cones, torque limits, and variable step timing as core optimization variables.
Leer más →MPC formulations that maintain collision-free motion while handling uncertainty in localization, perception, and obstacle predictions.
Leer más →Model Predictive Contouring Control optimizes path progress vs. tracking accuracy for robots, CNC, AGVs, and autonomous vehicles.
Leer más →Model Predictive Control applied to electric drives and power electronics: torque ripple reduction, fault ride-through, and active magnetic bearing control.
Leer más →MPC for robotic arms delivers 70% lower tracking deviation in milling, 65% contour error reduction, and tactile-reactive grasping at 25 Hz via constraint-aware control.
Leer más →How co-designing state estimation (EKF, MHE, sensor fusion) with MPC/NMPC enables deployable control for cranes, robots, servos, and manipulators.
Leer más →NMPC for aerial vehicles enabling aggressive maneuvers, 82% tracking error reduction, time-optimal racing, and 57% faster swarm missions vs reactive baselines.
Leer más →Two-stage pattern: offline trajectory optimization generates optimal references that online MPC tracks in real time, proven in wind energy, spacecraft landing, robot motion planning, and batch chemicals.
Leer más →How constrained multi-input multi-output MPC handles actuator saturation and coupled dynamics, proven in underwater vehicles, ship dynamic positioning, satellite attitude control, and cryogenic systems.
Leer más →Vea cuánto podría ahorrar con Control Avanzado de Procesos.
Estimaciones basadas en resultados típicos del sector.
Resultados concretos en fabricación, industria de procesos, energía, robótica, logística y construcción de maquinaria.
Reducir tiempos de ciclo y aumentar el throughput en mecanizado CNC, fresado robótico y líneas de montaje. La compensación de error de contorno, la optimización de velocidad de avance y la predicción de deflexión reducen el rechazo y elevan la calidad.
Integrar optimización de trayectorias y control basado en modelo para aumentar la precisión, reducir el desgaste y el consumo energético — con solvers embebidos que cumplen presupuestos de tiempo real estrictos en PLCs estándar.
Gestionar procesos batch y continuos no lineales — química, farmacia, cemento, acero y alimentación. Cuando grandes perturbaciones, operación cercana a restricciones o errores de modelo provocan operación antieconómica durante transitorios — invalidando los setpoints del RTO — el MPC económico integra el objetivo económico directamente en el bucle de retroalimentación.
Maximizar el rendimiento de energía renovable, despachar baterías para arbitraje de precios, recortar la energía de climatización en edificios un 17 %+ y minimizar el coste de calefacción en invernaderos — con precios y previsiones meteorológicas en el controlador.
Controlar robots colaborativos según límites de fuerza ISO 15066, planificar movimientos libres de colisiones para manipulación y montaje, y operar robots bípedos, cuadrúpedos o de ruedas en entornos no estructurados — cumplimiento de restricciones garantizado.
Optimizar rutas y perfiles de velocidad de AGVs en almacenes, reducir oscilaciones de grúas, sincronizar flotas de múltiples robots y replanificar trayectorias en tiempo real bajo incertidumbre. MPC sustituye perfiles de velocidad fija conservadores.
Guiado y control para drones, enjambres de UAVs, vehículos submarinos y barcos — desde trayectorias tiempo-óptimas hasta posicionamiento dinámico y control de actitud tolerante a fallos bajo saturación de actuadores.
Control predictivo de par y corriente para variadores de frecuencia, motores de reluctancia conmutada y de imán permanente. Reducir el rizado de par, prolongar la vida útil y cumplir los requisitos de fault ride-through en turbomaquinaria, oil & gas e industria.
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Clarificar datos, objetivos y restricciones; identificar quick wins.
Gemelos digitales, primeros MPC/estimadores; demostrar potencial.
Proof-of-concept en proceso/máquina, ajustar parámetros.
Implementación industry-grade, formación, ajuste y soporte.
Ágil en sprints de 2 semanas, con entregables claros y utilizables tras cada sprint.
Cuatro modalidades de colaboración, calidad alta y estándares profesionales. Remoto o in situ.
Detectar cuellos de botella y oportunidades con análisis de datos, observación en línea y entrevistas. De las conclusiones a business cases y hoja de ruta accionable.
20 años de experiencia en el ciclo completo: requisitos, arquitectura, implementación, pruebas, despliegue y documentación, en PC, sistemas industriales, SCADA y embebidos.
Cientos de ponencias en cinco idiomas. Formación de operarios con gemelos digitales y formación de ingenieros en control avanzado, estimación y optimización; mentoring de equipos.
Aportar el saber técnico para evaluar candidatos y aprovechar una red amplia para encontrar a las personas idóneas.
Soluciones específicas donde aportan valor y herramientas estándar donde rinden al máximo.
Tiempos de respuesta cortos y entregables pragmáticos para mantener el impulso.
Mantenimiento, ajuste, soporte y transferencia de conocimiento para resultados duraderos.
Análisis de datos y talleres con operarios y dirección para descubrir los problemas reales.
Simulación y optimización para ahorrar tiempo experimental y reducir riesgos en desarrollo y puesta en marcha.
Equilibrar cuidadosamente riesgos y beneficios; avances mediante pruebas controladas de nuevos ajustes.
Sprints de 2 semanas con resultados utilizables; adaptación rápida a requisitos y a los resultados de las pruebas.
Matemáticas, física, informática, automática y optimización aplicadas a problemas reales.
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Comprender problema, datos y objetivos; identificar quick wins y una ruta realista.
Entregables: informe de análisis + breve propuesta técnica.
EmpezarRecrear el sistema en simulación, primeros modelos/estimadores y evaluación realista del potencial.
Entregables: informe del estudio + borrador del plan de pruebas de prueba de concepto.
Más informaciónLlevar la simulación al mundo real, pruebas controladas, ajuste y validación en sitio.
Entregables: plan de pruebas + informe en sitio + ajustes.
Más informaciónAsistentes de ingeniería o formación de operarios basados en modelos, diseñados para no expertos.
Entregables: prototipo funcional + guía breve.
Industrialización con documentación, seguridad y calidad: listo para escalar.
Entregables: código y documentación conforme a los estándares acordados.
Despliegue en máquina o proceso. Formación de operarios, pruebas extensas y documentación final.
Entregables: informe de puesta en marcha, materiales de formación, SOP.
Mantenimiento, tuning, adaptaciones y transferencia de conocimiento — puntual o continuo.
Entregables: actualizaciones por sprint y notas de mejora.
Definido conjuntamente según sus necesidades y restricciones.
Entregables: resultados por sprint y documentación acordada.
A continuación encontrará modelos de cooperación típicos, tal como son prácticos en el sector técnico PYME (ingeniería/desarrollo/entorno de planta). Las tarifas diarias indicadas son precios iniciales ("desde") netos más IVA y se precisarán en la oferta según el contexto específico del proyecto.
Independientemente del modelo de facturación, el desarrollo es ágil:
Adecuado para: Capacidad planificable, revisiones regulares, soporte rápido ("keep-the-lights-on" + mejoras menores).
Facturación: Contingente mensual (ej., X días/mes), opcionalmente con tiempos de respuesta definidos.
Propósito: Clarificar alcance rápidamente, hacer visibles riesgos/dependencias.
Resultado: Imagen objetivo de KPI, límites del sistema, lista de datos/interfaces, plan de integración, estimación de esfuerzo y modelo de oferta (T&M o hitos).
Propósito: Inicio externo rápido, luego anclaje interno.
Servicio: Construcción, estabilización, transferencia de conocimiento, opcionalmente soporte de reclutamiento (perfil de rol, apoyo en entrevistas) y onboarding estructurado del propietario interno.
Un FTE interno con un salario bruto de 100.000 € cuesta a la empresa (aproximadamente) unos ~720 € por día productivo.
→ Coste interno total por día productivo: 144.000 / 200 = ~720 €/día
Las condiciones específicas típicamente dependen de:
Según el proyecto, la cooperación también puede estructurarse como Solution-on-Demand:
Se puede acordar que no venderemos ni licenciaremos la solución desarrollada a competidores directos del cliente (ej., como exclusividad de industria/competidor por un período y/o mercado definido), con alcance y límites a definir precisamente por contrato.
Los modelos anteriores son estándares probados — también son posibles estructuras individuales. Ya sea tarifa diaria, hitos, retainer, modelo de licencia o exclusividad: Diseñamos la cooperación para que se ajuste al alcance, riesgo, presupuesto y su proceso de compras/compliance.
Las posibilidades de cooperación son prácticamente ilimitadas – encontraremos un camino limpio y justo.
Nota: Esta página es solo para información general y no constituye asesoramiento legal. Los términos específicos se regulan de forma vinculante en la oferta y contrato correspondientes.
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Responda 5 preguntas rápidas para evaluar si su proceso está listo para APC.
Su proceso muestra fuerte potencial para Control Avanzado.
Breve y claro: notas prácticas sobre control, optimización y digitalización.
Preguntas comunes sobre Control Avanzado de Procesos y nuestra colaboración.
MPC es una estrategia de control avanzado que utiliza un modelo matemático del proceso para predecir comportamientos futuros y optimizar las acciones de control. Destaca en sistemas multivariables con restricciones.
Los plazos varían según el alcance. Una fase de diagnóstico suele durar 2-4 semanas. Una prueba de concepto completa puede completarse en 2-3 meses. Trabajamos en sprints ágiles de 2 semanas.
Resultados típicos incluyen 5-15% de ahorro energético, 10-30% de aumento de rendimiento y reducción significativa de residuos. El ROI se logra típicamente en 6-12 meses.
Ambos. Muchas fases pueden hacerse en remoto: análisis de datos, desarrollo de modelos, simulación. La presencia en planta es valiosa para puesta en marcha, formación de operarios y diagnóstico inicial.
Industria de procesos (química, farmacéutica, alimentaria), fabricación, constructores de maquinaria y generación de energía.
¿Más preguntas?
Preguntar directamenteEvalúe si su proceso está listo para el Control Avanzado. Una guía práctica con 15 preguntas clave.
Aprenda cómo el Control Avanzado puede transformar sus operaciones
Dr. Rafał Noga
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Credenciales verificadas
Extractos verificables de certificados de trabajo y cartas de recomendación — documentando experiencia práctica en optimización, control predictivo basado en modelos y estimación de estados.
Nota: Los nombres de las empresas sirven para contextualizar posiciones anteriores y no representan avales de clientes.
Tareas documentadas (extractos textuales)
Evaluación de desempeño (muy bueno)