UD1 · Integración de componentes físicos y equipos

Objetivos de aprendizaje

Al finalizar esta unidad didáctica el alumno será capaz de:

• Identificar y clasificar los componentes de soporte físico presentes en una plataforma de IA: dispositivos de captación, plataformas IoT, sistemas embebidos, robots e infraestructura de cómputo.
• Registrar cada componente en el sistema de gestión de activos con todos los campos requeridos, garantizando su trazabilidad desde la incorporación hasta el fin de vida.
• Actualizar el registro ante modificaciones, sustituciones o nuevas incorporaciones, siguiendo la documentación técnica oficial.
• Documentar la instalación: características técnicas, incidencias y fechas.
• Manipular equipos de forma segura aplicando las normas de PRL, utilizando los EPI adecuados y previniendo riesgos eléctricos y descargas electrostáticas.
• Aplicar criterios de eficiencia energética y economía circular en la gestión del hardware.

Dispositivos de captación y percepción (I)

Los sistemas de IA que operan en el mundo físico dependen de sensores capaces de traducir fenómenos reales en datos digitales procesables. La elección del dispositivo determina la calidad, la latencia y el coste del dato en origen.

Principales familias de sensores

• Cámaras RGB convencionales: captura de imagen visible, empleadas en visión artificial industrial y videoanalítica.
• Cámaras multiespectrales e hiperespectrales: capturan bandas de longitud de onda fuera del espectro visible (NIR, SWIR, LWIR). Se usan en agricultura de precisión, inspección de materiales y detección de contaminantes.
• LiDAR (Light Detection And Ranging): emite pulsos láser y mide el tiempo de retorno para generar nubes de puntos 3D. Fundamental en vehículos autónomos y robótica móvil.
• Sensores de profundidad (ToF / Structured Light): como Intel RealSense D435i o Microsoft Azure Kinect, generan mapas de profundidad en tiempo real.
• Micrófonos y matrices de micrófonos: captura de audio para reconocimiento de voz, detección de anomalías sonoras en maquinaria industrial.

Dispositivos de captación y percepción (II)

Tabla comparativa de sensores habituales en IA industrial

La seleccion del sensor debe hacerse en funcion del rango espectral necesario, la resolucion requerida, las condiciones ambientales y el protocolo de comunicacion compatible con la plataforma de procesamiento.

Plataformas IoT y sistemas embebidos (I)

Los sistemas embebidos ejecutan inferencia o preprocesado de datos directamente en el borde de la red (edge computing), reduciendo la latencia y la cantidad de datos que deben transmitirse a la nube. Las plataformas IoT coordinan la recogida y envio de datos desde multiples dispositivos.

Criterios de seleccion

• Potencia de computo vs. consumo energetico: a mayor potencia, mayor consumo. Para dispositivos con bateria se prioriza la eficiencia.
• Acelerador de IA integrado: tensor cores, NPUs o DSPs dedicados permiten ejecutar redes neuronales con latencia aceptable sin GPU externa.
• Conectividad: Wi-Fi, Ethernet, 4G/5G, LoRaWAN, Zigbee, CAN bus segun el entorno industrial.
• Temperatura de operacion: los entornos industriales pueden requerir rangos ampliados (-40 °C a +85 °C).
• Sistema operativo soportado: Linux embebido, RTOS, o sistemas propietarios condicionan las herramientas de despliegue disponibles.

Plataformas IoT y sistemas embebidos (II)

Tabla de plataformas embebidas habituales en IA

Los PLCs con capacidades de IA, como el Siemens SIMATIC S7-1500 TF, permiten ejecutar modelos TensorFlow Lite directamente en el controlador sin necesidad de hardware adicional.

Robots y sistemas roboticos en IA (I)

La robotica es uno de los principales campos de aplicacion de la IA en la industria. Los robots modernos integran sistemas de percepcion, planificacion y actuacion que dependen de modelos de aprendizaje automatico para funcionar de forma autonoma o colaborativa.

Clasificacion de sistemas roboticos

• Brazos roboticos industriales: manipulacion de materiales, ensamblado y soldadura en lineas de produccion. Operan en entornos controlados con alta precision repetitiva.
• Robots colaborativos (cobots): disenados para trabajar junto a personas sin barreras de seguridad. Incorporan sensores de fuerza y vision para detener el movimiento ante contacto inesperado.
• Vehiculos de guiado automatico (AGV / AMR): transportan materiales en almacenes y fabricas. Los AMR (Autonomous Mobile Robots) usan SLAM para navegar sin guias fisicas.
• Drones industriales (UAV): inspeccion de infraestructuras, cartografia, pulverizacion agricola de precision.
• Robots de inspeccion: unidades moviles o fijas equipadas con camaras termicas, LiDAR y sensores de gas para inspeccion de plantas industriales.

Robots y sistemas roboticos en IA (II)

Tabla de plataformas roboticas habituales

La integracion de un sistema robotico en una plataforma de IA requiere registrar tanto el chasis como cada modulo de percepcion como activos independientes en el sistema de gestion.

Equipos de procesamiento e infraestructura (I)

El procesamiento de modelos de IA a escala requiere hardware especializado capaz de ejecutar miles de operaciones matriciales en paralelo. Los servidores GPU son el elemento central de cualquier infraestructura de IA moderna, complementados por redes de alta velocidad, almacenamiento rapido y sistemas de alimentacion ininterrumpida.

Aceleradores de IA: GPU vs. otros

• GPU (Graphics Processing Unit): arquitectura de miles de nucleos de proposito general optimizados para algebra lineal. NVIDIA domina el mercado con CUDA como ecosistema de software.
• TPU (Tensor Processing Unit): ASICs disenados por Google especificamente para operaciones tensores. Disponibles en Google Cloud y en hardware on-premise (Google Cloud TPU v4 Pod).
• FPGA (Field Programmable Gate Array): logica reconfigurable. Intel/Altera Stratix 10 NX se usa para inferencia de baja latencia en entornos financieros y telecomunicaciones.
• ASIC de inferencia: chips de proposito unico como el Groq LPU o el Cerebras WSE-3, con rendimiento superior en inferencia pero sin flexibilidad para entrenamiento.

Equipos de procesamiento e infraestructura (II)

Tabla de hardware de computo para IA

En infraestructuras con multiples nodos GPU, la interconexion de red es tan critica como el propio hardware de computo. La latencia de comunicacion entre GPUs afecta directamente al tiempo de entrenamiento distribuido.

Sistema de gestion de activos — campos del inventario

Todo componente fisico incorporado a una plataforma de IA debe quedar registrado en el sistema de gestion de activos (CMDB — Configuration Management Database) antes de ser puesto en servicio. El registro garantiza la trazabilidad, facilita el mantenimiento y es requisito para la correcta gestion de licencias y garantias.

Campos minimos del registro de un activo fisico

Sistema de gestion de activos — ejemplo de registro CMDB

A continuacion se muestra un ejemplo de ficha de registro en formato estructurado para una camara hiperespectral incorporada a una linea de inspeccion de calidad:

CI: CI-2025-0112
nombre: "Camara hiperespectral - Linea Inspeccion Q3"
tipologia: "Sensor / Camara hiperespectral"
fabricante: "Specim"
modelo: "FX10v2"
numero_serie: "FX10-2025-EU-00773"
firmware: "3.1.2"
configuracion:
  rango_espectral: "400-1000 nm"
  resolucion_espacial: "1024 px"
  interfaz: "GigE Vision / USB3"
  fps_maximo: 330
  software_adquisicion: "Specim CaliSnap 3.2"
localizacion:
  edificio: "Planta Produccion B"
  linea: "Linea Q3 - Inspeccion Final"
  posicion: "Cabezal optico - Cinta conveyor norte"
estado: "Operativo"
fecha_alta: "2025-04-02"
responsable: "M. Torres (ext. 3318)"
garantia_fin: "2028-04-02"
activos_relacionados:
  - "CI-2025-0110  # PC industrial de adquisicion"
  - "CI-2025-0111  # Iluminador lineal LED"
  - "CI-2025-0113  # Lente objetivo 23 mm"
observaciones: "Calibracion espectral realizada en fabrica. Recalibracion anual."

Clasificacion y categorizacion de componentes (I)

Una vez registrado un activo en la CMDB, debe clasificarse segun multiples dimensiones para facilitar su localizacion, planificacion de mantenimiento y analisis del parque tecnologico.

Dimensiones de clasificacion

Por tipologia funcional:

• Captacion y percepcion (sensores, camaras, micros)
• Computo (servidores GPU, workstations, TPUs)
• Comunicaciones (switches, routers, tarjetas de red)
• Embebidos y edge (Jetson, PLCs, MCUs)
• Alimentacion y proteccion (SAIs, PDUs, generadores)
• Infraestructura pasiva (racks, cableado, sistemas de refrigeracion)

Por estado operativo:

Clasificacion y categorizacion de componentes (II)

Clasificacion por localizacion

La localizacion debe ser suficientemente granular para permitir la localizacion fisica del activo sin ambiguedad:

Nivel 1: Sede / Instalacion
  └── Nivel 2: Edificio / Planta
        └── Nivel 3: Sala / Zona
              └── Nivel 4: Rack / Posicion fisica
                    └── Nivel 5: Unidad de rack (U) / Slot

Ejemplo aplicado:
Sede Madrid > Edificio CPD > Sala Fria Norte > Rack SF-07 > U14-U18

Clasificacion por criticidad

Asignar el nivel de criticidad correcto es determinante para la planificacion del mantenimiento preventivo y la priorizacion de incidencias.

Actualizacion del registro ante cambios (I)

El registro en la CMDB no es un documento estatico. Cada modificacion sobre un componente fisico —ya sea una sustitucion de pieza, una actualizacion de firmware, un traslado o la incorporacion de un nuevo accesorio— debe reflejarse en el sistema de gestion en el menor tiempo posible.

Tipos de cambio que generan actualizacion del registro

Actualizacion del registro ante cambios (II)

Proceso de actualizacion segun documentacion tecnica

Toda actualizacion del inventario debe sustentarse en documentacion tecnica oficial:

1. Identificar el documento de referencia: manual del fabricante, nota de aplicacion, alerta de seguridad (CVE) o solicitud de cambio (RFC) interna.
2. Verificar la version del documento: utilizar siempre la revision mas reciente disponible en el portal del fabricante.
3. Ejecutar el cambio siguiendo el procedimiento documentado.
4. Actualizar la CMDB inmediatamente tras la verificacion del cambio, no antes.
5. Registrar la incidencia o el cambio en el sistema de ticketing vinculandolo al CI afectado.

La coherencia entre el estado real del hardware y el contenido de la CMDB es el indicador fundamental de la calidad del proceso de gestion de activos. Una CMDB desactualizada puede provocar decisiones erroneas en situaciones de incidencia critica.

Documentacion de la instalacion

Cada instalacion de un nuevo componente fisico debe quedar documentada con un nivel de detalle suficiente para que cualquier tecnico del equipo pueda reproducir el proceso o diagnosticar problemas sin necesidad de recurrir al tecnico que realizo la instalacion original.

Estructura de la ficha de instalacion

Formato de registro de incidencias durante instalacion

INC-INST-2025-0112
Fecha: 2025-04-02 14:35
Activo: CI-2025-0112 (Camara Specim FX10v2)
Descripcion: El driver GigE Vision no reconocia la camara con MTU 9000 (jumbo frames).
Causa: Configuracion de MTU en el switch de adquisicion no actualizada.
Solucion: Modificada la configuracion del puerto del switch SF-07/Gi0/4 a MTU 9000.
Tiempo de resolucion: 45 minutos.
Tecnico: M. Torres

Manipulacion segura — PRL y EPI (I)

La manipulacion de equipos informaticos y componentes electronicos presenta riesgos especificos que deben ser conocidos y controlados por todo el personal tecnico. La Ley 31/1995 de Prevencion de Riesgos Laborales y el RD 773/1997 sobre utilizacion de EPI establecen el marco normativo aplicable.

Principales riesgos en la manipulacion de hardware de IA

Manipulacion segura — PRL y EPI (II)

Medidas preventivas y EPI requeridos

Procedimiento LOTO (Lockout/Tagout) simplificado

1. Notificar al equipo la intervencion prevista
2. Apagar el equipo mediante el procedimiento de shutdown ordenado
3. Desconectar la alimentacion electrica (cable IEC o breaker de PDU)
4. Colocar candado de bloqueo y etiqueta identificativa
5. Verificar ausencia de tension con multimetro
6. Realizar la intervencion
7. Retirar bloqueo y etiqueta; reconectar y energizar
8. Verificar el correcto arranque del sistema
9. Documentar la intervencion

Eficiencia energetica y economia circular

La industria de la IA consume cantidades crecientes de energia. Los centros de datos dedicados a IA representan ya una fraccion significativa del consumo electrico global. La seleccion de hardware eficiente y la correcta gestion del fin de vida son responsabilidades del tecnico de implementacion.

Indicadores de eficiencia energetica

PUE (Power Usage Effectiveness): mide la eficiencia global de un centro de datos. Un PUE = 1,0 seria perfecto (toda la energia va al computo); los CPDs modernos alcanzan PUE de 1,1–1,3.

PUE = Energia total del CPD / Energia consumida por los equipos de TI

Certificaciones de eficiencia en fuentes de alimentacion:

Economia circular y gestion RAEE

• Prolongar la vida util: actualizar firmware y ampliar memoria antes de sustituir el equipo.
• Reutilizacion interna: reasignar equipos a funciones menos exigentes (de produccion a desarrollo).
• RAEE (Residuos de Aparatos Electricos y Electronicos): Directiva 2012/19/UE, transpuesta en Espana por el RD 110/2015. Los equipos retirados deben entregarse a un gestor autorizado con certificado de destruccion o reciclaje.
• Huella de carbono: preferir fabricantes con compromisos de neutralidad carbonica y materiales reciclados.

Actividad practica — Registro en CMDB simulada

Escenario

Se acaba de instalar un sistema de vision artificial para control de calidad en la linea de envasado de la planta de produccion. El sistema esta compuesto por tres componentes fisicos que deben registrarse en la CMDB antes de su puesta en servicio.

Componentes a registrar

Tarea

Para cada componente, cumplimentar una ficha de registro con al menos los siguientes campos: ID CI, nombre del activo, tipologia, fabricante, modelo, numero de serie (inventar uno coherente), localizacion, estado, fecha de alta y activos relacionados. Identificar ademas que datos adicionales habria que solicitar antes de dar el registro por completo.

Esta actividad simula el proceso real de alta de activos en herramientas CMDB como ServiceNow, iTop o GLPI.

Puntos clave

Lo esencial de UD1

• Los sistemas de IA fisicos integran dispositivos heterogeneos: sensores de captacion, plataformas embebidas, robots, servidores GPU e infraestructura de red y alimentacion. Cada familia tiene caracteristicas tecnicas propias que condicionan su integracion.

• Todo componente fisico debe registrarse en la CMDB antes de su puesta en servicio, con todos los campos requeridos: ID unico, tipologia, fabricante, modelo, numero de serie, configuracion, localizacion, estado y responsable.

• La clasificacion multidimensional —por tipologia, estado, localizacion y criticidad— es lo que convierte el inventario en una herramienta operativa util, no en un mero catalogo.

• Cualquier cambio sobre un activo —sustitucion, traslado, actualizacion de firmware, retirada— debe reflejarse de inmediato en la CMDB, sustentado en documentacion tecnica oficial.

• La manipulacion segura de hardware requiere aplicar el procedimiento LOTO, utilizar los EPI adecuados y prestar especial atencion a los riesgos de ESD, que pueden producir danos invisibles en los componentes electronicos.

• La eficiencia energetica (PUE, certificaciones 80 PLUS) y la correcta gestion del fin de vida (RAEE, RD 110/2015) son responsabilidades del tecnico que afectan directamente a la sostenibilidad de la plataforma.

Criterios de evaluacion

Navegación

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