Metrología inteligente

La metrología inteligente es un enfoque moderno de la metrología industrial . El nombre fue introducido por Jean-Michel Pou y Laurent Leblond, un meteorólogo y un estadístico franceses. El término fue acuñado en su libro, La Smart Metrology: De la métrologie des instruments à la métrologie des décisions . ^{[ 1 ]} Posteriormente fue adoptado por Deltamu, una empresa francesa que presta servicios en el campo de la metrología industrial .

El enfoque promovido por la Metrología Inteligente aplica la explotación de datos e información, incluyendo la proporcionada por el big data , ^{[ 2 ]} para implementar un enfoque basado en los tres pilares de la metrología ^{[ 3 ]} ( incertidumbre , ^{[ 4 ]} calibración y trazabilidad ) en aplicaciones industriales. ^{[ 5 ]}

Acercarse

El enfoque propuesto por Smart Metrology se ajusta plenamente a las recomendaciones de la norma ISO 9001. La metrología convencional suele considerarse un mero gasto y, en realidad, no cumple con los estándares de calidad de la ISO 9001.

Innovación

La metrología inteligente ^{[ 1 ]} sigue un enfoque diferente según los siguientes pasos:

El equipo de medición se supervisa utilizando datos históricos y relevantes para detectar si existe alguna duda. Si existe tal duda, el equipo se calibra.
La información disponible ( a priori ) se utiliza aplicando enfoques estadísticos avanzados, como la inferencia bayesiana , para el monitoreo y se utiliza en el proceso de toma de decisiones. ^{[ 6 ]}^{[ 7 ]}
Los intervalos de calibración no eran fijos.

Metrología inteligente y macrodatos

La metrología inteligente desempeña un papel fundamental para garantizar la fiabilidad de los datos en el contexto del Big Data. Este paradigma tecnológico se define por la capacidad de recopilar y almacenar grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes, y de procesarlos mediante técnicas informáticas avanzadas, incluida la inteligencia artificial (IA).

En entornos basados en datos, la veracidad de estos se convierte en un requisito fundamental. La misión principal de la metrología inteligente es garantizar la fiabilidad de los valores medidos, permitiendo así una toma de decisiones precisa y significativa. A diferencia de los enfoques tradicionales, que se centran principalmente en el cumplimiento de las normas, la metrología inteligente incorpora la gestión de riesgos y la incertidumbre de la medición como componentes centrales del proceso de toma de decisiones.

Además, la metrología inteligente promueve el uso del conocimiento previo —la comprensión anterior del sistema o entidad que se está midiendo— para mejorar la interpretación de los resultados de la medición. Este enfoque ayuda a reducir la incertidumbre y mejora la precisión de las predicciones y los sistemas de control industrial. ^{[ 8 ]}

Véase también

Referencias

1 2 Pou, Jean-Michel. (2016). La metrología inteligente : de la metrología de instrumentos a la metrología de decisiones . Leblond, Laurent, (19 ... – ... ; experto en estadística industrial), Nordon, Didier. La Plaine Saint-Denis: Ediciones AFNOR. ISBN 978-2-12-465545-8OCLC 952466728
↑ Mari, Luca; Petri, Dario (2017). "La cultura metrológica en el contexto del big data: gestión de la confianza en las decisiones basadas en datos". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 20 (5): 4– 20. doi : 10.1109/MIM.2017.8036688 . ISSN 1094-6969 . S2CID 19784029 .
↑ Ferrero, Alessandro (2015). "Los pilares de la metrología". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 18 (6): 7– 11. doi : 10.1109/MIM.2015.7335771 . hdl : 11311/984646 . ISSN 1094-6969 . S2CID 20051541 .
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↑ Lazzari, Annarita; Pou, Jean-Michel; Dubois, Christophe; Leblond, Laurent (2017). "Metrología inteligente: la importancia de la metrología de las decisiones en la era del big data". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 20 (6): 22– 29. doi : 10.1109/MIM.2017.8121947 . ISSN 1094-6969 . S2CID 22216034 .
↑ Pou, Jean-Michel; Leblond, Laurent (2018). "Guía ISO/IEC 98-4: Una revolución copernicana para la metrología". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 21 (5): 6– 10. doi : 10.1109/MIM.2018.8515699 . ISSN 1094-6969 . S2CID 53232687 .
^ Ferrero, Alejandro; Salicone, Simona; Jetti, Harsha Vardhana (2019). "Enfoque bayesiano para la evaluación de la incertidumbre: ¿siempre funciona?". En Gazal, Sandrine (ed.). XIX Congreso Internacional de Metrología (CIM2019) . Ciencias EDP. pag. 16002. doi : 10.1051/metrología/201916002 . ISBN 978-2-7598-9069-9.
↑ Pou, Jean-Michel; Leblond, Laurent (2017). "Metrología inteligente: De la metrología de la instrumentación a la metrología de las decisiones" . Revista internacional de metrología e ingeniería de calidad . 8 : 205–209 . doi : 10.1051/ijmqe/2017020 .

[:2-1] 1 2 Pou, Jean-Michel. (2016). La metrología inteligente : de la metrología de instrumentos a la metrología de decisiones . Leblond, Laurent, (19 ... – ... ; experto en estadística industrial), Nordon, Didier. La Plaine Saint-Denis: Ediciones AFNOR. ISBN 978-2-12-465545-8OCLC 952466728

[2] Mari, Luca; Petri, Dario (2017). "La cultura metrológica en el contexto del big data: gestión de la confianza en las decisiones basadas en datos". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 20 (5): 4– 20. doi : 10.1109/MIM.2017.8036688 . ISSN 1094-6969 . S2CID 19784029 .

[:3-3] Ferrero, Alessandro (2015). "Los pilares de la metrología". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 18 (6): 7– 11. doi : 10.1109/MIM.2015.7335771 . hdl : 11311/984646 . ISSN 1094-6969 . S2CID 20051541 .

[:0-4] JCGM 100:2008, Evaluación de datos de medición — Guía para la expresión de la incertidumbre en la medición, 2008, https://www.bipm.org/utils/common/documents/jcgm/JCGM_100_2008_E.pdf

[5] Lazzari, Annarita; Pou, Jean-Michel; Dubois, Christophe; Leblond, Laurent (2017). "Metrología inteligente: la importancia de la metrología de las decisiones en la era del big data". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 20 (6): 22– 29. doi : 10.1109/MIM.2017.8121947 . ISSN 1094-6969 . S2CID 22216034 .

[:1-6] Pou, Jean-Michel; Leblond, Laurent (2018). "Guía ISO/IEC 98-4: Una revolución copernicana para la metrología". IEEE Instrumentation & Measurement Magazine . 21 (5): 6– 10. doi : 10.1109/MIM.2018.8515699 . ISSN 1094-6969 . S2CID 53232687 .

[:4-7] Ferrero, Alejandro; Salicone, Simona; Jetti, Harsha Vardhana (2019). "Enfoque bayesiano para la evaluación de la incertidumbre: ¿siempre funciona?". En Gazal, Sandrine (ed.). XIX Congreso Internacional de Metrología (CIM2019) . Ciencias EDP. pag. 16002. doi : 10.1051/metrología/201916002 . ISBN 978-2-7598-9069-9.

[8] Pou, Jean-Michel; Leblond, Laurent (2017). "Metrología inteligente: De la metrología de la instrumentación a la metrología de las decisiones" . Revista internacional de metrología e ingeniería de calidad . 8 : 205–209 . doi : 10.1051/ijmqe/2017020 .

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