En este trabajo se propone el control predictivo económico como técnica para la gestión energética óptima de un vehículo híbrido. Se describe el modelo utilizado para el control y a partir del mismo se diseña un controlador predictivo económico. Finalmente, se estudia el mejor ajuste de los pesos del controlador que consiga la mayor reducción del consumo de la pila de combustible con la ayuda de baterías y supercondensadores. Para ello se determinan los puntos de consumo máximo y mínimo de la pila de combustible, y se caracteriza el problema de control multiobjetivo mediante la determinación de las curvas de Pareto. El artículo concluye con una discusión de los resultados y los trabajos futuros.

El presente artículo presenta una revisión de la literatura la cual está enfocada en mostrar una breve introducción a la tecnología del Internet de las Cosas (Iot, siglas en ingles), en la lucha contra el covid-19.  Analizando las diversas herramientas que brinda el Internet de la Cosas, como es el acceso remoto, la hiperconectividad, procesamiento de datos, monitoreo y supervisión de distintos procesos industriales, además el Internet de las Cosas está siendo muy útil para mantener el distanciamiento social que ha provocado la pandemia por el Covid-19.  También en el presente artículo se enfatiza lo referente a la industria 4.0 en el sector de la salud, así como los beneficios y avances tecnológicos que se están logrando.

El internet de las cosas implica un modelo de gestión para aumentar la eficiencia de los procesos productivos, inclusive cuando se trata de aplicaciones que no pertenecen al proceso de manufactura, pero necesitan de datos relevantes para tomar decisiones técnicas a nivel de control y ejercer acción sobre una salida. Se presenta una red sensorial que permite determinar los niveles de contaminación sobre la norma aplicada al Ecuador, y en base a ella se determina la ubicación técnica más conveniente para poder instalar una red de comunicación que permita la visualización de los datos recolectados.