Retos de la Industria 4.0 La ayuda de tu Universidad Burgos, 18 de mayo de 2016

Retos de la Industria 4.0 Interconexión de máquinas y sistemas en el emplazamiento productivo Flujo de información con el EXTERIOR Ofertas y demandas Comunicación con los clientes y/o competidores Comunicación con otras fábricas inteligentes. Proyecto estratégico del gobierno alemán. Feria de Hannover. Acuñó en 2011. El informe del grupo de trabajo se presentó en 2013.

Retos de la Industria 4.0 Horizonte 2020 En 2015 comenzó el CREMA (Providing Cloud-based Rapid Elastic Manufacturing based on the XaaS and Cloud model). Coordinador: Ascora GMBH (IT consulting). Socios españoles: Ikerlan SCL, FAGOR, Goizper Manufacturing virtualization & Interoperability Cloud manufacturing process and optimisation framework Cloud manufacturing collaboration, Knowledge & stakeholder interaction http://www.crema-project.eu https://www.youtube.com/watch?v=uH8NcgA60Dk http://cremanufacture.com/ http://www.manuclouds.org/crema-cloud-based-rapid-elastic-manufacturing/ http://ascora.net Dos ejemplos: 1.- Mantenimiento de maquinaria. 2.- Ámbito de la automoción.

Retos de la Industria 4.0 Organización de los medios de producción 4ª Revolución industrial WIKI: Internet de las cosas (IoT, IIoT) Sistemas ciberfísicos (virtualización) Cultura de “Hágalo usted mismo” Fábrica 4.0 A mayores, adecuada digitalización y coordinación cooperativa en las unidades productivas Gestión del conocimiento

Retos de la Industria 4.0 1.- Internet de las cosas (IoT, IIoT) Objetos cotidianos conectados con Internet. RFID (identificación por radiofrecuencia en red). “Cosas” conectadas: Sas de conectividad. Redes más accesibles y baratas. APIs abiertas. Integraciones rápidas de seguimiento de “cosas”. Comunicación de compradores. Gestión de stock. Prevenir. PCT-UBU Bruker

Retos de la Industria 4.0 2.- Sistemas ciberfísicos (virtualización) Redes virtuales con posibilidades de controlar objetos físicos (simulación de procedimientos y test, formación de empleados,…) Fábricas inteligentes (4.0) con intercomunicación entre cadenas de producción, aprovisionamiento, empaquetado y expedición. Modelos operables de fábrica desde una pantalla (con una información ingente).

Retos de la Industria 4.0 3.- Cultura del “Hágalo usted mismo” Personalización. Solicitud a fábrica del producto personalizado Producción propia. Prototipado rápido. Impresión 3D. Aplicaciones industriales. PCT-UBU

Retos de la Industria 4.0 4.- Fábrica 4.0 Sistemas de automatización y control PLC  DSC … y más Fuzzy logic SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition): software para ordenadores que permite controlar y supervisar procesos industriales a distancia Posicionadores

Retos de la Industria 4.0 Mayor recopilación de datos: Business Intelligence Big Data

Big Data vs. Business Intelligence Retos de la Industria 4.0 Big Data vs. Business Intelligence Análisis de datos  Ayudan a tomar decisiones. De distinto modo y con distintos datos. BI: Agrupa todos los datos empresariales en un servidor central. Normalmente se analizan off-line, tras almacenar dicha información en un entorno denominado Data Warehouse. Los datos se estructuran en una base de datos relacional convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas (cubos multidimensionales). Big Data: Los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en lugar de en un servidor central. Es un entorno mucho más seguro y también más flexible. Big Data: Lleva las funciones de proceso a los datos, en lugar de los datos a las funciones. Análisis centrado en el dato Manejar cantidades mayores de información de forma más ágil. Big Data: Analizar datos tanto estructurados como no estructurados (estos crecen).  Análisis global de distintas fuentes de información. Datos procesados por Big Data: Históricos o en tiempo real  Decisiones ágiles y eficaces. Big Data: Procesamiento paralelo masivo (MPP). Mejora la velocidad en el análisis. MPP  Instrucciones se ejecutan de forma simultánea. Los trabajos se dividen en varias partes de ejecución en paralelo, y al final se reunifican y se presentan los resultados globales. Esto permite analizar grandes volúmenes de información de forma rápida.

Retos de la Industria 4.0 Ojo porque, en cualquier caso, deben asegurar el mantenimiento del proceso productivo. BIG DATA Consiste en las 6 Cs aplicado a la Industria 4.0 Conexión (Sensores y redes) Cloud (Nube) (computación y datos bajo demanda) Ciber (modelización y memoria) Contenido/Contexto (Significado de los datos y correlación) Comunidad (Compartir y colaborar) Customization (Personalización y valor añadido) Procesado de datos con herramientas avanzadas: Algoritmos (metaheurísticos, por ejemplo) para generar información válida.

Retos de la Industria 4.0 Estudio de datos (Hcos y en tiempo real) Mejor gestión de recursos naturales y humanos Ahorro de energía (costes, distribución, consumo,…) Fabricación (mantenimiento preventivo  integración de fallos) Marketing (previo a saberlo el consumidor!!) Adaptación. Flexibilidad. Predicción. Reducción de stock Gran cantidad de información (Data Mining) RFID para TRAZABILIDAD interna. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Retos de la Industria 4.0 Beneficios Retos Seguridad Protección Fiabilidad Eficiencia Normas (Múltiples fuentes frente al DSC que es de un proveedor). Retos Ciberseguridad

Retos de la Industria 4.0 ¿Gran empresa? ¿PYME? Capacidad de inversión. Posicionamiento en el mercado. Diferenciación Sectores

Retos de la Industria 4.0 4 principios del diseño INTEROPERABILIDAD: Máquinas, equipos, sensores y gente se conectan y comunican con las demás vía Internet de las cosas. TRASPARENCIA DE LA INFORMACIÓN: Copia virtual del mundo físico, enriqueciendo los modelos digitales de plantas con datos de los sensores. Sensorización. ASISTENCIA TÉCNICA: Dar soporte a decisiones humanas mostrando/visualizando información de manera comprensible, para facilitar la toma de decisiones. Sistemas ciber-físicos, capaces de dar soporte a humanos en tareas tediosas, inseguras o agotadoras. DECISIONES DESCENTRALIZADAS. Sistemas autónomos de gestión/decisión. Redes neuronales (Brain Project). Sólo decisiones conflictivas, interferencias, objetivos contradictorios  Decisiones de alto nivel.

Retos de la Industria 4.0 EJEMPLOS Máquinas que predicen fallos y lanzan procesos de mantenimiento autónomamente o sistemas logísticos autoorganizados que reaccionan ante cambios no esperados en la producción. Aportan calidad en el servicio o producto con menor coste. - MARKETING

Retos de la Industria 4.0 Áreas emergentes BIG DATA Fabricación de computadores integrados Modelos digitales y fabricación Sistemas de control industrial Sistemas de mantenimiento inteligente Internet de las cosas Sistemas máquina a máquina (comunicación entre aparatos empleando canales de comunicación diversos) Sistemas de fabricación predictiva Redes de comunicaciones abiertas SCADA RRHH

Retos de la Industria 4.0 GRUPOS DE INVESTIGACIÓN UBU Metaheurísticos (GRINUBUMET). IP: Joaquín Pacheco Advanced Data Mining Research and Bioinformatics Learning (ADMIRABLE). IP: César García Osorio Ingeniería de Organización (GIO). IP: Ricardo del Olmo Sistemas multiagente en el control distribuido de sistemas de fabricación JOB SHOP Gestión multiproyecto con agentes artificiales. Análisis de redes en ingeniería de organización. OGECON. Lourdes Saiz. Inteligencia Computacional Aplicada (GICAP). IP: Álvaro Herrero Ingenieria y Organizacion Industrial (IOI). IP: Susana García. Supercómputo (PCT)

Retos de la Industria 4.0 Ingeniería y Organización Industrial (IOI) Organización industrial. Aplicación de las nuevas tecnologías para la mejora de la productividad y competitividad de las empresas. Simulación de procesos industriales. Desarrollo de modelos de simulación para la mejora de los procesos productivos. Implantación de LEAN Manufacturing. Implantación de modelos de gestión integrados de calidad, prevención de riesgos y medio ambiente. Mejora de la Cultura y Clima de seguridad. Evaluaciones de cultura de seguridad mediante encuestas y grupos de trabajo. Diseño y/o aplicación de herramientas matemáticas para la resolución de problemas y optimización en diferentes áreas para la mejora de la calidad de vida. APLICACIONES TECNOLÓGICAS Herramientas y experiencia en minería de datos para el tratamiento estadístico de datos Capacidad para la realización de simulación de procesos Experiencia con SPSS, Hugin, Matlab, Excel y software de simulación

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MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN Retos de la Industria 4.0 MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN otri@ubu.es www.ubu.es/otriotc