Des dels anys 80, els sistemes basats en el coneixement, programes que utilitzen una gran quantitat de informació per modelar situacions i resoldre problemes, han adquirit gran importància en el camp industrial, financer i científic. La complexitat d'aquests sistemes fa que el seu ús presenti més dificultats que altres aplicacions informàtiques. La comunicació entre els sistemes basats en el coneixement i l'usuari presenta, doncs, nous reptes. Tot i que el llenguate natural es especialment apropiat per comunicar-se amb aquests sistemes, són pocs els que incorporen interfícies en llenguatge natural. Els motius principals són els problemes d'eficiència que presenta el processament del llenguatge natural i l'elevat cost de desenvolupar les bases de coneixement (conceptual i lingüístic) necessàries per a cada aplicació. L'objectiu d'aquesta tesi és millorar la comunicació en llenguatge natural amb els sistemes basats en el coneixement. Aquesta recerca s'ha centrat en el disseny d'una representació reutilitzable dels diferents tipus de coneixement involucrats en aquesta comunicació, que permetir de generar de forma automàtica la interfície més adequada per a cada aplicació. S'ha desenvolupat un sistema, GISE (Generador de Interfaces a Sistemas Expertos), que genera interfícies en llenguatge natural per diferents tipus d'aplicacions. Aquest sistema adapta automàticament les bases de coneixement lingüístic generals als requeriments d'una aplicació concreta, obtenint la gramàtica més apropiada. El disseny del sistema està basat en una representació reutilitzable i modular dels diferents tipus de coneixement necessaris en la comunicació en llenguatge natural. Aquesta informació consisteix en els conceptes de l'aplicació, les tasques de comunicació, el coneixement lingüístic i les relacions generals entre el coneixement conceptual i la seva realització lingüística. Tres bases de coneixement s'han dissenyat per representar aquesta informació: la ontologia conceptual, la ontologia lingüística i un conjunt de relges de producció. El coneixement conceptual s'ha representat en la ontologia conceptual. Aquest coneixement inclou aspectes sobre el domini i la funcionalitat. Tota la informació necessària per modelar l'aplicació i tots els possibles actes de comunicació estan representats en la ontologia conceptual. La complexitat dels sistemes basats en el coneixement fa necessària una representació formal i explícita de la seva funcionalitat i domini.El coneixement lingüístic general necessari per expressar en llenguatge natural les possibles tasques del sistema es representen en la ontologia lingüística.La informació que permet relacionar el coneixement lingüístic general a una aplicació concreta per tal d'obtenir la gramàtica més adequada es representada mitjançant un conjunt de regles de producció.L'organització modular dels diferents tipus de coneixement que intervenen en la comunicació facilita l'adaptació del sistema a diferents tipus d'aplicacions i usuaris.Les gramàtiques generades pel sistema GISE utilitzen un llenguatge alhora ric i precís, adaptat a l'aplicació. La interfície del sistema incorpora un sistema de finestres que guia a l'usuari a introduir les opcions en llenguatge natural que el sistema reconeix.GISE s'ha aplicat a diferents sistemes: a SIREDOJ, un sistema expert en lleis i a un sistema que dóna informació sobre trens. / Since the 1980's, knowledge based systems (KBSs), programs that use knowledge to model situations and solve problems, have spread throughout industry, finance and science. Human communication with these systems deals with complex concepts and relationships that are not present in other software applications. Allthough the natural language (NL) is especially appropriate for expressing these concepts, there are not many KBSs incorporating NL interfaces. The main reasons for this are problems of efficiency in NLI performance, lack of adequacy to the communication needs of the applications and the high cost of developing and maintaining them.The aim of this thesis is to study how the communication process and engineering features can be improved in NL interaction with KBSs. This study has been focused on the efficient and reusable representation of the knowledge involved in NL communication with KBSs. GISE (Generador de Interfaces a Sistemas Expertos), a system supporting NL communication with KBSs has been developed. This system adapts the general linguistic resources to application requirements in order to automatically obtain application-restricted grammars. The main issue of the system design is a separate and reusable representation of all types of knowledge involved in communication with KBSs. This knowledge consists of the application knowledge appearing in the communication, the tasks of communication, the linguistic knowledge supporting their expression and the general relationships between conceptual knowledge and its linguistic realization. Three general bases were designed to represent all this knowledge : the Conceptual Ontology (CO), the Linguistic Ontology (LO) and a set of control rules.Conceptual knowledge is represented in the CO. This conceptual knowledge includes domain and functionality issues. All knowledge required to model the applications as well as the description of all possible communication acts is provided in the CO. The CO is the skeleton for anchoring the domain and the functionality of the applications. The complexity of KBS performance makes a formal and explicit representation of their domain and functionality necessary. The general linguistic knowledge needed to cover the expression in NL of the tasks the system performs is represented by means of the LO and a set containing all possible realizations of the application terms. The LO is domain and application independent. The control information to relate the general linguistic knowledge to conceptual application knowledge in order to generate the application-restricted grammars is represented by a set of production rules. The modular organization of the relevant knowledge into separate data structures provides great flexibility for adapting the system to different types of applications and users.The grammars generated by GISE use expressive and precise language tuned to the application and adapted to the evolution of the communicative process. A menu-system to guide the user in introducing the NL is integrated into the GISE interface. GISE has been applied to a couple of applications: SIREDOJ, an ES in law and a railway communication system.

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA.En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas:- Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer.- Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables.- Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos- Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento.El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética.En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración.Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglasEn el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis. / One of the possible alternatives for the management of the municipal solid waste is the energy recovery in waste-to- energy facilities, i.e. the incineration with energy recovery. However, it is very important to control the incineration process properly in order to avoid, as far as possible, the liberation of pollutants to the atmosphere that could occasion problems of industrial contamination. To achieve that, both the incineration process and the treatment of flue gases are carried out in good conditions it presupposes to have a good knowledge of the dependences between process variables. It is necessary to have adequate measuring methods of the most important variables and to treat the measured values with appropriate models in order to transform them in control magnitudes. A classical control model looks not very promising in this case due to the complexity of the processes, the lack of quantitative description and the necessity of performing real-time calculations. This can only be achieved with the help of the modern techniques of data processing and informatics methods, like the use of simulation techniques, mathematical models, knowledge based systems and intelligent interfaces. A control system based on fuzzy logic applied to the field of the incineration of municipal solid waste is described in [ Ono, 1989]. In the Karslruhe center of investigation FZK applications that combine fuzzy logic with neural networks [Jaeschke, Keller, 1994] are being developed for the control of the TAMARA pilot plant for waste incineration.In this thesis it is outlined the application of a method of knowledge acquisition for the control of complex systems inspired by the human behaviour. When we are placed in face of an unknown situation, at the beginning we don't know how to act, except for the extrapolation of previous experiences that could be useful. Applying procedures of trial and error, reinforcement of hypothesis, etc, one goes acquiring and refining the knowledge, and elaborating a mental model. We can design a similar method, which could be implemented in an informatics system, by means of the use of Artificial Intelligence techniques.So, in a complex process often we have a group of process data that a priori don't give us sufficiently structured information to be useful. For the knowledge acquisition we went by a series of steps:- We make a first selection of which are the variables that we are interested to know.- State of the system. In first place we could begin applying classification techniques (unsupervised learning) in order to group the data and obtain a representation of the state of the plant. It is possible to establish a classification, but normally almost all the data are in a single class, that corresponds to the normal operation. Done this and in order to refine the knowledge we use classical statistical methods in order to look for correlations between variables (principal components analysis) to simplify and reduce the list of variables.- Analysis of the signals. In order to analyse and classify the signals (for example the temperature of the furnace) it is possible to use methods capable to better describe the non-linear behaviour of the system, like the neural networks. Another step consists in to establish causal relationships between the variables. For this purpose the analytical models are helpful.- As final result of the process go over the design of the knowledge based system.The main objective is to apply the method to the concrete case of the control of a plant of treatment of municipal solid waste by waste-to- energy process.First, chapter 2 The municipal solid waste, treats the global problem of waste management, giving an overview of the several existent alternatives, and of the national and international situation at the present time. The problems of the waste incineration are analysed with more detail, putting special interest in those waste characteristics that have more importance for the combustion process.In the chapter 3, Description of the process, is made a general description of the incineration process and of the different elements of a incineration plant: from the reception and storage of the waste, going by the different types of furnaces and the demands of the codes of good combustion practice, the combustion air system and the exhaust system. The different systems for cleaning the combustion gases, and the system of evacuation of ash residues are presented.The chapter 4, The municipal solid waste treatment plant of Girona, describes the main systems of the Girona incineration plant: the feeding of waste, the type of furnace, the energy recovery system, and the flue gas cleaning system. Are also described in this chapter, the control system, the operation, the data of operation of the plant, the instrumentation and the variables that are of interest for the control of the combustion process.In the chapter 5, Used techniques, is provided a global vision of the knowledge-based systems and of the expert systems. The diverse techniques used are explained: neural networks, systems of classification, qualitative models, and expert systems, illustrated with some examples of application.With regard to the knowledge-based systems, in first place are analysed the conditions for their suitability, and the forms of representation of the knowledge. Next the different forms of reasoning are described: neural networks, expert systems and fuzzy logic, and a comparison between them it is carried out. An application of the neural networks to the analysis of time series of temperature is presented.It is also treated the problem of the analysis of the operation data by means of statistical techniques and the use of techniques of classification. Another paragraph is dedicated to the different types of models, including a discussion of the qualitative models.The Computer Aided Supervisory System Design CASSD that is used in this thesis is described, and the analysis tools employed to obtain qualitative information from the behaviour of the process: ors and ALCMEN. An example of application of these techniques is included in order to find the relationships between the temperature and the actions of the operator. Finally are analysed the main characteristics of expert systems in general, and of the system expert CEES 2.0 that also are part of the CASSD system that has been used.The chapter 6, Results, shows the results obtained by means of the application of the several techniques, neural networks, classification, the development of the model of the combustion process, and the generation of rules. Inside the paragraph of analysis of data a neural network is used for the classification of a temperature signal. The use of the LINNEO+ method is also described for the classification of the states of operation of the plant.In the paragraph dedicated to the modelling a model of combustion is developed that is used as base in order to analyse the behaviour of the furnace in stationary and dynamic conditions. It is defined a parameter, the surface of flame, related with the extension of the fire in the grate. By means of a liberalized model the dynamic answer of the incineration process is analysed.Then we go over to the definition of qualitative relationships between the variables that are used in the elaboration of a qualitative model. Next a new qualitative model is developed, taking as base the analytic dynamic model.Finally the development of the knowledge base of the expert system is approached, by means of the generation of rules.In the chapter 7, Control system of an incineration plant, the objectives of a control system of an incineration plant are analysed, their design and implementation. Are described the basic objectives of the combustion control system, their configuration and the implementation in MATLAB/ SIMULINK using the different tools that have been developed in the previous chapter.Lastly in order to show how the different methods developed in this thesis could be applied it is built an expert system to maintain constant the temperature of the furnace acting on the waste feeding.Finally in the chapter Conclusions, the conclusions and results of this thesis are presented.

Avui en dia no es pot negar el fet que els humans són un component més de les conques fluvials i que la seva activitat afecta enormement la qualitat de les aigües. A nivell europeu, l'elevada densitat de població situada en les conques fluvials ha comportat un increment de la mala qualitat de les seves aigües fluvials. En les darreres dècades l'increment de les càrregues de nutrients en els sistemes aquàtics ha esdevingut un problema prioritari a solucionar per les administracions competents en matèria d'aigua.La gestió dels ecosistemes fluvials no és una tasca fàcil. Els gestors es troben amb què són sistemes molt complexos, donada l'estreta relació existent entre els ecosistemes fluvials i els ecosistemes terrestres que drenen. Addicionalment a la complexitat d'aquests sistemes es troba la dificultat associada de la gestió o control de les entrades de substàncies contaminants tant de fonts puntuals com difoses. Per totes aquestes raons la gestió de la qualitat de les aigües fluvials esdevé una tasca complexa que requereix un enfocament multidisciplinar. Per tal d'assolir aquest enfocament diverses eines han estat utilitzades, des de models matemàtics fins a sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. Però, la major part dels esforços han estat encarats cap a la resolució de problemes de reduïda complexitat, fent que molts dels problemes ambientals complexos, com ara la gestió dels ecosistemes fluvials, no hagin estat vertaderament tractats. Per tant, es requereix l'aplicació d'eines que siguin de gran ajuda en els processos de presa de decisions i que incorporin un ampli coneixement heurístic i empíric: sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. L'òptima gestió de la qualitat de l'aigua fluvial requereix una aproximació integrada i multidisciplinar, que pot ésser aconseguida amb una eina intel·ligent construïda sobre els conceptes i mètodes del raonament humà. La present tesi descriu la metodologia desenvolupada i aplicada per a la creació i construcció d'un Sistema Expert, així com el procés de desenvolupament d'aquest Sistema Expert, com el principal mòdul de raonament d'un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental. L'objectiu principal de la present tesi ha estat el desenvolupament d'una eina d'ajuda en el procés de presa de decisions dels gestors de l'aigua en la gestió de trams fluvials alterats antròpicament per tal de millorar la qualitat de la seva aigua fluvial. Alhora, es mostra el funcionament de l'eina desenvolupada a través de dos casos d'estudi.Els resultats derivats del Sistema Expert desenvolupat, implementat i presentat en la present tesi mostren que aquests sistemes poden ésser eines útils per a millorar la gestió dels ecosistemes fluvials. / Nowadays it is not possible to deny the fact that the human are one more component of river basins and that their activity affects enormously the water quality. To European level, the high density of population placed in the river basins has supposed an increase of the bad river water quality. In the last decades the increase of nutrient loads in the aquatic systems has turned into a priority problem to solve for the competent water agencies.The management of the fluvial ecosystems is not an easy task. They are complex systems due to the narrow relationship among fluvial and terrestrial ecosystems. Additional to the complexity of these systems, one finds the associate difficulty of the management or control of pollutant inputs (from point and/or non-point sources). For all these reasons the management of the river water quality is a complex task that requires a multidisciplinary approach.With the aim to reach this approach, different tools have been used, from mathematical models to expert systems and decision support systems. However, most of the efforts have been directed to the resolution of limited complexity problems, doing that many of the environmental complex problems, as river ecosystems management, have not been really treated. For this reason, there is needed the application of helping tools in the decision-making processes and that incorporate wide heuristic and empirical knowledge: expert systems and decision support systems. The ideal management of the river water quality requires an integrated and multidisciplinary approach, which can be reached by an intelligent tool based on the concepts and methods of the human reasoning.The present thesis describes the methodology developed and applied in the building of an Expert System, as well as the development process of this Expert System, as the main module of reasoning of an Environmental Decision Support System. The main objective of the present thesis has been the development of a tool to help water managers in the decision-making processes to improve water quality of altered reaches. In addition, the thesis shows the functioning of the developed tool by means two study cases.The results derived from the developed, implemented and presented Expert System show that these systems can be useful tools to improve the management of fluvial ecosystems.

L'objectiu general d'aquest treball és trobar i mostrar una eina que permeti obtenir unarepresentació dels senyals procedents de sistemes dinàmics adequada a les necessitatsdels sistemes de Supervisió Experta de processos. Aquest objectiu general es pot subdividir en diverses parts, que són tractades en els diferents capítols que composen el treball i que es poden resumir en els següents punts:En primer lloc, cal conèixer les necessitats dels sistemes de Supervisió: La gran quantitat de dades que provenen dels processos fa necessari el tractament d'aquestes dades per obtenir-ne d'altres, més elaborades, amb un nivell més elevat de representació.La utilització de raonament qualitatiu, pròpia dels éssers humans, comporta la necessitat de representar simbòlicament els senyals, de traduir les dades numèriques en símbols.La Supervisió de sistemes dinàmics comporta que el temps sigui una variable fonamental, la asincronia dels esdeveniments significatius per a la Supervisió fa que les representacions més adequades i útils dels senyals siguinasíncrones. Finalment,l'ús dels coneixements experimentals en la Supervisió dels processos comporta que les representacions més naturals siguin les més útils.Aquestes necessitats fan de la representació dels senyals mitjançant episodis l'eina amb més possibilitats per assolir els objectius que es volen assolir. Per això, es presenta un formalisme que permet descriure i incloure-hi la formalització i les diferents aproximacions a aquest tipus de representació ja existents i, al mateix temps, augmentar-ne la significació a través de característiques dels senyals que noes tenen en compte en les aproximacions ja existents.El següent pas és aprofitar el nou formalisme per obtenir una nova representació amb un grau més gran de significació, cosa que s'aconsegueix representant explícitament les discontinuïtats i els períodes estacionaris o d'estabilitat, moltsignificatius en Supervisió de processos.Un problema sempre present en el tractament de senyals és el soroll que els afecta. Per aquest motiu es presenta un mètode que permet filtrar el soroll de manera que les representacions resultants quedin afectades el mínim possible per aquest tractament.Finalment, es presenta l'aplicació en línia de les eines descrites. La representació en línia dels senyals comporta el tractament de la incertesa inherent al coneixement parcial del senyal (un episodi no pot ser determinat i caracteritzat completament fins que no s'acaba). L'obtenció de resultats amb determinats graus de certesa és perfectament coherent amb la seva utilització posterior mitjançant Sistemes Expertso altres eines de la IA. Totes les aportacions del treball vénen acompanyades d'exemples i/o aplicacions que permeten observar-ne la utilitat i les limitacions.

En el sector de la promoció construcció, i en especial, en el subsector de la promoció construcció d'habitatges, l'empresari ha de tenir un bon coneixement de les variables d'entorn ja que la consideració de les mateixes seran fonamentals a l'hora de prendre decisions sobre planificació estratègica. En l'actualitat vivim una fase de canvis socioeconòmics que dificulten la previsió del comportament futur de les variables d'entorn. Per tant, el subjecte decisor es troba en un ambient d'incertesa que s'aguditza per la majoritària presència de factors qualitatius difícils de quantificar. Llavors, l'empresari promotor constructor haurà de recórrer a tècniques operatives de gestió que tinguin present aquesta situació i això serà possible a partir de les eines que ens ofereix la lògica borrosa. Aquesta tesi s'ha estructurat en tres parts: En la primera part, exposem les característiques específiques i l'evolució del sector. En la segona part, expliquem la metodologia i, en la tercera part, exposem diverses aplicacions de la metodologia borrosa per l'establiment de noves estratègies de gestió aplicades al sector objecte d'estudi. / In the management of promoters builders business area, specially in the subarea of house promotion building, to gather a large information of the variables around becomes essential. Their being taken into consideration is fundamental when considering decisions upon strategic foresight. Today, socioeconomic changes make difficult to forecast the future behaviour of the variables around and the uncertain atmosphere intensifies due to the majority presence of qualitative factors hard to quantify. In the management of promoters builders business it turns as necessary to apply to operative techniques that take into account the present situation. This is possible by using the tools fuzzy logics grant us. The first part of this thesis gives specific characteristics of the area and its evolution. Methodology is explained in the second part and in the third part different practical examples of fuzzy logic methodology are presented to establish new management strategies applied to this field.

Aquesta tesi presenta un projecte de gestió integral d'infraestructures hidràuliques de sanejament a la Conca del riu Besòs. S'han considerat dos sistemes de sanejament (La Garriga i Granollers) amb les seves respectives xarxes de clavegueram i Estacions Depuradores d'Aigües Residuals (EDAR), i un tram del riu Congost, afluent del Besòs, com a medi receptor de les seves aigües residuals. Amb aquesta finalitat es construeix i s'utilitza un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental (SSDA). Aquesta eina incorpora l'ús de models de simulació de qualitat de l'aigua pels sistemes de clavegueram, EDAR i riu, com a forma d'extracció de coneixement sobre la gestió integrada d'aquests elements. Aquest coneixement es conceptualitza, posteriorment, en forma d'arbres de decisió, que proporcionaran a l'usuari les actuacions a realitzar davant de les diferents situacions reals de gestió diària. / This thesis presents an integrated management project for hydraulic sanitation infrastructures at the basin of the River Besòs. Two sanitation systems were taken into account (La Garriga and Granollers) with their respective sewage systems and Wastewater Treatment Plants (WWTP), and one stretch of the River Congost, a tributary of the Besòs, as a receptor environment for their waste water. To this end, an Environmental Decision Support System (EDSS) was constructed and used. This tool incorporates the use of water quality simulation models for the sewage systems, WWTP and river as a means of obtaining knowledge about the integrated management of these elements. This knowledge is later conceptualised in the form of decision trees, which provide the user with the interventions to be carried out when faced with the various real situations which arise in day-to-day management.