Núñez Rodríguez, Rafael AugustoPeña Galvis, Omar LeonardoBuitrago Murillo, Daniel AlcidesDallos Ramírez, Andrés Felipe2026-09-042026-09-042026-09-04Buitrago Murillo D. A. y Dallos Ramirez A. F. (2026). Prototipo de asistente operativo inteligente (DABU) integrado con herramientas SCADA (Rockwell) para apoyo en la operación de estaciones de producción de crudo. [Tesis de posgrado]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/74078La fragmentación de la información operativa en estaciones de producción de hidrocarburos representa un desafío crítico para la toma de decisiones oportuna en cuartos de control centralizado (CCR). Este trabajo de investigación presenta el diseño, desarrollo e implementación del prototipo DABU (Asistente Operativo Inteligente), una plataforma neuro-simbólica híbrida integrada con sistemas SCADA industriales bajo la arquitectura distribuida PlantPAx de Rockwell Automation; el sistema se estructuró sobre un entorno virtualizado de seis capas funcionales alojadas en máquinas virtuales independientes (ISA-95), garantizando una topología de red aislada y alineada con los principios de seguridad de Confianza Cero (Zero Trust). El núcleo cognitivo de DABU combina la precisión de un motor determinista en Python que evalúa alarmas y límites de telemetría en tiempo real, junto con un pipeline de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) sobre literatura técnica desestructurada (manuales PDF) e historiales de proceso (formatos Excel), utilizando la base de datos vectorial ChromaDB; la orquestación del flujo conversacional se construyó mediante grafos de estado en LangGraph, derivando la síntesis en lenguaje natural a un Modelo de Lenguaje de Gran Escala cuantizado (phi3:mini) ejecutado localmente sin dependencia de servicios en la nube; Las pruebas en entorno emulado demostraron la capacidad del prototipo para realizar triaje operativo, reducir la sobrecarga de consultas del operario y ofrecer respuestas técnicas fundamentadas con tasa de alucinación mitigada por diseño algorítmico, consolidando una arquitectura escalable y agnóstica al modelo fundacional.The fragmentation of operational data in oil production facilities represents a critical bottleneck for timely decision-making within Centralized Control Rooms (CCR). This research presents the design, development, and implementation of DABU (Intelligent Operational Assistant), a hybrid neuro-symbolic platform integrated with industrial SCADA systems under Rockwell Automation's PlantPAx distributed architecture. The system is deployed across a six-layer virtualized environment (ISA-95) using independent virtual machines, enforcing a zero-trust network topology. DABU's cognitive engine combines the precision of a deterministic Python execution unit, which evaluates telemetry thresholds and alarms in real time, with a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline for unstructured technical manuals (PDFs) and historical logs (Excel sheets) indexed in ChromaDB. Conversation orchestration is governed by state graphs in LangGraph, routing language synthesis to a quantized local Large Language Model (phi3:mini) operating on-premise without reliance on external cloud APIs. Experimental validation in an emulated industrial environment confirmed DABU's ability to streamline operational triage and deliver context-grounded technical diagnostics. No hallucinations were observed in deterministic calculations during the evaluated trials, supporting the robustness of the proposed hybrid architecture and demonstrating its suitability as a resilient and model-agnostic solution for critical OT infrastructure.application/pdfspamaster thesisSCADAHybrid AILarge Language Models (LLM)Retrieval-AugmentedGeneration (RAG)PlantPAxIndustria del petroleoInnovaciones tecnológicasAutomatizciónAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2SCADAIA híbridamodelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)generación aumentada por recuperación (RAG)PlantPAxreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co