El control se utiliza en procesos donde se requiera que una variable siga una referencia. Métodos convenciones como controladores PID son ampliamente preferidas debido a la gran variedad de herramientas que existen para su implementación, sin embargo, presentan limitaciones en sistemas variantes en el tiempo o que presenten comportamientos no lineales por lo que se han desarrollado técnicas que combinen controladores clásicos con algoritmos de inteligencia artificial para mejorar el desempeño del sistema. El objetivo de este trabajo de tesis es desarrollar un sistema de servo control el cual utiliza lógica difusa para controlar la posición en una plataforma de experimentación compuesta por un motor eléctrico, la etapa de potencia para accionar este motor, la etapa de adquisición de datos y finalmente la estructura de una impresora 3D. La relevancia de este trabajo es que se agrega inteligencia artificial extra para optimizar los parámetros en la lógica difusa mediante un algoritmo genético. Para someter al controlador ante distintas condiciones se plantearon 4 escenarios de experimentación en donde se modifica la trayectoria y la carga agregada a la impresora 3D. Los resultados obtenidos en cada uno de los experimentos mostraron que utilizando el controlador propuesto se mejoró el tiempo de subida y el tiempo de asentamiento del sistema cuando son comparados con los que se obtuvieron en investigaciones previas con técnicas similares. La investigación demostró que el método propuesto alcanza los parámetros de control deseados ante modificaciones en las condiciones iniciales en la plataforma de experimentación.