INTRODUCCIÓN
El primer artículo que trato en estas páginas es un artículo sobre esta nueva revolución industrial, que está afectando al sector industrial actual: INDUSTRIA 4.0.
Empiezo con este tema porque es un tema que afecta a muchos campos de la electrónica: automatización, robótica, seguridad de la información, comunicación, gestión de grandes cantidades de datos (BIG DATA), energía e inteligencia artificial. Este artículo será deliberadamente descriptivo porque es un resumen de la cuarta revolución industrial . Los siguientes artículos profundizarán en los diversos temas para dar contenido a la información que contendrá este sitio.
L ‘INDUSTRIA 4.0 se llama así porque es la cuarta revolución industrial, y por analogía podemos definir las tres revoluciones anteriores, así: a continuación una ilustración de las cuatro etapas del desarrollo industrial
INDUSTRIA 1.0 [1]
La primera revolución industrial tuvo lugar en el siglo XVIII, con los primeros telares mecánicos y las primeras máquinas de vapor. Steam fue la primera fuente de energía no animal que nos permitió “animar” máquinas para ayudar al hombre en la producción.
INDUSTRIA 2.0 [2]
La segunda revolución industrial tuvo lugar en la segunda mitad del siglo XIX. Este fue un período de fuerte innovación, científica y de otro tipo, gracias a la propagación de la electricidad. Esto dio paso a la producción en masa: con los nuevos descubrimientos, simplifica el suministro de energía que conduce a la mejora de las máquinas de producción, haciéndolas cada vez más complejas.
INDUSTRIA 3.0 [3]
L a tercera revolución industrial comenzó en la segunda mitad de la ‘900, después del final de la segunda ondiale G uerra M. La acumulación de conocimientos científicos y tecnológicos y las condiciones políticas más estables favorece el crecimiento económico de los países occidentales scono. ( En este período se crea la primera red telemática entre el Standford Research Institute y la Universidad de Utah, ARPANET ). En poco tiempo, la computadora se convierte en una herramienta que todos pueden pagar, por lo que la tecnología que se usaba anteriormente Exclusivo para los gigantes industriales y estatales (como las universidades), ahora es accesible para todos. Al mismo tiempo se inicia la difusión de la automatización industrial.
INDUSTRIA 4.0 [4]
La cuarta revolución industrial (que comenzó en 2010) abre sistemas digitales interconectados.
SISTEMAS INTERCONECTADOS
¿Qué se entiende por “sistemas interconectados“? Con este concepto empezamos a hablar de la comunicación, la comunicación afecta a todas las ramas de la electrónica y TI de Dell, precisamente porque el único paso de un poco de la CPU a la memoria RAM se puede considerar una transmisión de un X dado desde un dispositivo a otro . Esta transmisión tiene lugar con reglas que gobiernan el almacenamiento de datos en la memoria, como la selección del área de memoria donde almacenar los datos, o si desea escribir o leer, o saber si la memoria está lista para recibir los datos. .
Posteriormente, a medida que aumenta la distancia entre los dispositivos, comienzan a faltar ciertas certezas, como el hecho de que los datos llegaron intactos y no se dañaron. Por eso se han introducido los protocolos de comunicación . Por sistemas interconectados nos referimos a sistemas que pueden comunicarse entre sí independientemente de la distancia a la que se encuentren, a través de estos protocolos predefinidos.
Podemos decir que el camino a esta interconexión se dio con la llegada de IoT (Internet of Thing, Internet of things) con la que comenzamos a interconectar varios dispositivos, como dispositivos, dispositivos para monitorear el El medio ambiente o nuestras funciones fisiológicas, que recopilan y envían información sobre su funcionamiento, datos y mucho más a través de nuestros teléfonos móviles y la nube.
Para pasar a las aplicaciones industriales, la comunicación debía ser más segura, pasando de la protección contra las perturbaciones electromagnéticas a la seguridad de los datos. De aquí nació el IIoT (Internet de la cosa industrial – Internet de las cosas industriales) [5] .
Debe tener la premisa de que, hasta hoy, las máquinas industriales (salvo algunas excepciones) se han fabricado para funcionar de manera autónoma sin interferencias externas, si no la del operador que interactúa con la máquina para tomar el producto terminado y suministrarlo con producto crudo o materia prima e ingrese los datos para su procesamiento. A ‘tienen con la excepción de las líneas de producción, donde tenemos varias máquinas en línea, con la materia prima insertado al principio de la línea y el producto terminado o del producto semi-acabado en el extremo. Aquí todas las máquinas están en comunicación entre sí (digamos una comunicación básica, a través de entradas y salidas) para coordinar y mantener el producto en la línea.
Con la implementación de la comunicación (protocolos de comunicación) puede obtener mucha información sobre el estado de la máquina, como el número de piezas producidas, paradas de la máquina debido a una emergencia o avería, el estado de los motores o componentes, las razones por las que se ha producido más hoy o no ayer, etc. En la práctica, se trata de toda la información que estará disponible para un análisis posterior o en tiempo real del estado de la máquina. Sin embargo, esta cantidad de datos tiene un inconveniente: debe ser analizada. Esto significa que en la empresa debe haber personal especializado en análisis de datos (BIG DATA).
Además, al tener un análisis en tiempo real del estado de la máquina y, sobre todo, tener mucha información disponible de otras plantas (en la nube), la solución a un posible problema ya podría estar disponible y esto reduciría aún más el tiempo de inactividad. Tener profesionales capaces de analizar los datos es de vital importancia, porque implementar una estructura como esta y luego no poder analizar los datos es una pérdida ya al comienzo.
¡Comenzar el camino de la industria 4.0 no es fácil! Además del discurso del personal calificado, también se encuentra toda la actualización tecnológica que se realizará . Para esto, se han elaborado algunos puntos de guía que indican una manera segura de alcanzar la meta de la Industria 4.0 [6]
- Establezca metas de acuerdo a su nivel de digitalización.
- Empezar con proyectos piloto.
- Defina las habilidades requeridas: de acuerdo con el punto 2 es necesario definir el nivel de habilidades técnicas del personal
- Familiaridad con el análisis de datos.
- Transformar la empresa en una empresa digital.
- Interactuar con el sistema (sin interacción no tiene sentido hablar de Industria 4.0)
Seguridad informática [5] [7] [8]
La difusión de IIoT (o más bien de IoT) implica algunos escollos como el gasto de energía y la seguridad : dos puntos de importancia fundamental.
La seguridad que hasta oy o fue relegada a los servidores y ordenadores, con la industria 4.0 se debe implementar en los sistemas industriales, al igual que con la expansión de la comunicación en todos los niveles, la falta de información incorrecta o pueden socavar la productividad creación de muchas problemas. La comunicación debe ser rápida y confiable, ya que los datos que llegan al destino deben estar completos, pero sobre todo, no deben estar dañados ni modificados. Cuando hablamos de robo de información, asociamos el concepto con el espionaje industrial, pero además, la importancia de la seguridad es que los datos llegan completos y no están modificados ni dañados, porque un dato incorrecto puede tener consecuencias negativas en la producción, como la producción de lotes. mal, o enviar mensajes de mal funcionamiento no detectados . Todas las posibilidades que afectan la productividad y los costes empresariales.
Comunicación [9]
Dado que la comunicación es la columna vertebral de la industria 4.0, debe ser rápida y confiable: los datos deben llegar a su destino completo lo más rápido posible, ya que la pérdida o demora de los datos puede provocar una acción incorrecta y, por lo tanto, un posible tiempo de inactividad de la máquina. planeado o una cadena de retrasos, ralentizando la producción o produciendo productos que no son aptos para la venta . T Todo esto se traduce en una pérdida de beneficios.
La comunicación entre dispositivos requiere que cada componente individual de la red pueda interpretar varios protocolos de comunicación, para garantizar que estos sistemas puedan integrarse en diversos entornos y, sobre todo, reducirse al mínimo, ya que su consumo de energía debe ser mínimo. Por este motivo, en mi opinión, todo fluirá hacia un único protocolo de comunicación estándar, reduciendo los componentes necesarios para la comunicación y, por lo tanto, reduciendo el consumo de energía.
Este protocolo de comunicación, como todos los protocolos de comunicación, desarrolla y satisface los siguientes puntos:
● Seguridad: como se mencionó anteriormente, la comunicación debe ser segura, evitando así la corrupción o el robo de datos.
● Bajo consumo de energía: como los dispositivos (sensores o actuadores) son cada vez más pequeños e independientes, su consumo de energía debe ser muy bajo. Esto no es solo por una cuestión de ahorro de energía, sino también porque estos dispositivos de tamaño pequeño se pueden usar en lugares de difícil acceso, donde las intervenciones para renovar la fuente de energía se pueden reducir al mínimo.
● Ness robusta: en caso de problemas en el sistema, la comunicación debe estar siempre activo, o al menos ser capaz de proporcionar la información necesaria para la solución de problemas.
● fácil de implementar: significa que los componentes de hardware y software deben estar fácilmente disponibles y fáciles de implementar, así como la adición de nuevos nodos o la eliminación de los antiguos.
La nubosidad [9]
Otro factor introducido con la industria 4.0 es la nubosidad, es decir, el intercambio de información en la red. Este intercambio es un punto fundamental, ya que su procesamiento en tiempo real puede anticipar y evitar el tiempo de inactividad. Esto implica que para algunos (si no todos) de los problemas de la línea de producción o la máquina, ya podrían tener una solución, dando paso a todo el proceso de resolución y planificación del tiempo de inactividad de la máquina, obteniendo la consiguiente reducción del tiempo de inactividad de la máquina debido a fallas. súbita.
El tiempo de inactividad de la máquina no solo se debe a una falla, sino que también puede deberse a un procesamiento incorrecto o información incorrecta. Esta información generalmente es ingresada por el operador y aquí la interfaz de usuario (HMI) es útil, lo que en simbiosis con la nube comprueba y verifica la exactitud en la entrada de los datos de procesamiento, anticipando y previniendo errores, llevando a cero (en Línea teórica) El error introducido por el hombre.
Interfaces (HMI) [9]
Las interfaces hombre-máquina son cada vez más complejas porque tienen que realizar tareas complejas, pero al mismo tiempo simplifican la información visual y la recopilación de datos, de modo que la interpretación de los datos requeridos se facilita al operador. Las interfaces cada vez más complejas hacen posible automatizar la entrada de datos, las máquinas se vuelven cada vez más autónomas y la producción puede cambiar literalmente. Se puede suponer que el viejo concepto de repartir los costos de herramientas en la producción (cuantas más piezas produzco en un lote, menos me cuestan), se puede abandonar para comenzar. hable de los lotes de un producto, haciendo la personalización extrema para el cliente. Un ejemplo de intuición fácil puede ser la línea de ensamblaje de un automóvil, en la cual el cliente puede decidir qué accesorios tener: este nivel de personalización ya está presente, pero se puede alcanzar un nivel de variedad extrema, desde la elección del color hasta el número. de altavoces en la cabina, todos no suministrados a través de paquetes, lo que obliga al cliente a aceptar varios dispositivos para tener ese accesorio en particular.
Sensores inteligentes y fábricas [10] [11] [12]
Para obtener el nivel de automatización mencionado en la sección anterior, se requiere una mejora de la parte del sensor: de hecho, sin sensores inteligentes, muchas de las funciones (especialmente los diagnósticos) no se pueden realizar . Sensores que recopilan datos sobre el comportamiento de la máquina y anticipan cualquier interrupción (Mantenimiento predictivo), sensores capaces de monitorear y señalar una variación anómala de uno o más valores, además de un perfil de baja energía para ser utilizados en ambientes pobres accesible, que pueden comunicarse con varios dispositivos, hasta que pueda aprovechar un estándar de comunicación para todo: para esto es necesario desarrollar un software más o menos complejo para estos sensores, definidos precisamente como sensores inteligentes.
Además, con estos sensores inteligentes será posible realizar trabajos dirigidos al lote de un componente, por ejemplo, será posible determinar el tipo de botella y dónde enviarla para empacarla.
Por supuesto, esto significa que la responsabilidad de la toma de decisiones ya no está vinculada al controlador centralizado, sino que se delega a estos sensores ubicados en la planta, sensores con software predictivo para el análisis de datos, que no envían toda la cantidad de datos recopilados, sino solo la información. Resultado de sus elaboraciones (este es siempre un discurso en términos de perfil de baja energía).
Estos sensores deben ser gestionados y el PLC es la herramienta para realizar esta tarea. Hoy en día, un PLC está equipado con múltiples protocolos de comunicación, por lo que puede integrarse en una LAN corporativa permitiendo el intercambio y la recopilación de datos. Este intercambio y recopilación ofrece la ventaja de tener una base de datos disponible que se puede consultar cuando existe alguna anomalía, para encontrar una solución y reducir el tiempo de inactividad de la máquina.
Con la industria 4.0 comenzamos a hablar de una fábrica inteligente , pero además de ser un discurso casi utópico, dado que el camino aún es largo y está lleno de muchas dificultades, las empresas se ven obligadas a ser eclécticas, debido a la variedad / cantidad de habilidades que entran en juego, y deben ser capaces de formalizar el proceso de toma de decisiones para proporcionar la solución correcta: una decisión incorrecta podría llevar a bloques de producción no programados.
IA – Inteligencia artificial
En este punto introducimos el concepto de inteligencia artificial , útil porque después de todas las referencias realizadas, siempre se ha mencionado que con la industria 4.0 se requiere un análisis o diagnóstico de los datos proporcionados y una automatización para realizar las operaciones. La industria 4.0 utiliza la automatización y la robótica para realizar sus operaciones, pero sin inteligencia artificial ni datos, el IIoT es escaso: la IA procesa todos los datos recopilados haciendo predicciones sobre el comportamiento de la máquina a lo largo del tiempo y prediciendo una falla. Esto significa que los tiempos de inactividad de la máquina pueden reducirse a cero. Además, con la IA, la industria ya no tendrá que depender de la recopilación de datos por parte del hombre, sino que será autónoma en la recopilación, lo que limitará a cero cualquier error introducido por el hombre. Aquí presentamos el concepto de diagnóstico predictivo , que abordaremos en uno de los siguientes artículos, que se basa en el análisis de datos y mediante algoritmos predictivos realiza una predicción sobre posibles fallas futuras. Todo esto será posible porque el análisis de los datos a lo largo del tiempo de un componente dado, como el aumento de las temperaturas de operación, el aumento de las vibraciones, las corrientes, la disipación de calor, los campos magnéticos, permiten que el software, con la ayuda de la nube, determine cuándo El componente fallará o llegará al final de su vida útil.
Partiendo de la suposición de que el error nunca será nulo porque el hombre está naturalmente sujeto a error, cada producto del hombre se ve potencialmente afectado por errores congénitos, por lo que incluso la IA se ve afectada por este problema precisamente porque es desarrollado por hombre. Esta es la razón por la cual las redes neuronales y el aprendizaje de máquinas se hacen visibles con inteligencia artificial, lo que permitirá a las máquinas corregir sus errores congénitos, debido a la programación del hombre. Aquí entramos en teorías filosóficas sobre la presencia o ausencia de errores incluso en redes neuronales, pero que enfrentaremos a su debido tiempo.
Cobot [10]
Cobot o robots colaborativos, a partir de la investigación realizada, hemos visto que la colaboración entre el hombre y la máquina reduciría el tiempo de no producción en un 85%. Actualmente la brecha entre A.I. y la inteligencia artificial es amplia, precisamente porque un trabajador se da cuenta de inmediato de que una pieza está dañada o ha cambiado, mientras que un robot debe recibir instrucciones o tener instrucciones para manejar estas inconsistencias, de lo contrario continuará realizando su trabajo sin notar la variación. Pero las instrucciones o el período de aprendizaje para gestionar estas eventualidades requieren mucho tiempo en el que se detiene la producción, lo que produce costos inoperativos. Dicho esto, la brecha de inteligencia relega a los cobots a un área de tareas rutinarias, mientras que el hombre se encargará de las tareas que requieren más inteligencia. Esto significa que cobot y man deben trabajar en estrecha colaboración, y esto plantea muchos problemas de seguridad que ralentizan la integración entre man y machine. En apoyo de este límite (incluso si no es negativo), se están comenzando a delinear estándares internacionales que comienzan a delinear los requisitos para la operación segura de cobots, estos estándares son ISO / TS 15066: 2016, ANSI / RIA R15.06-2012. La experiencia acumulada en el desarrollo de prótesis robóticas para discapacitados, como Force-Feedback, puede ayudar al desarrollo de cobots.
conclusiones
En conclusión, en la industria 4.0 hablamos de comunicación, inteligencia artificial, redes neuronales, diagnóstico y mantenimiento, seguridad de TI, automatización de la nube, robótica, big data y mucho más.
Todos los argumentos que en estas primeras páginas solo he mencionado y, como se ha repetido varias veces, profundizaré en los próximos artículos. Una cosa que quería destacar es que no leí de Muchas partes son diagnósticos. En todos los artículos que encontramos, hablamos de seguridad, inteligencia artificial, interfaz hombre-máquina, etc., pero poco y rara vez encontramos referencias a diagnósticos para la detección de fallas. En mi opinión, es un tema de vital importancia en la cuarta revolución industrial, ya que si vo gl Iamo minimizar el tiempo de inactividad, que debe tener un método de diagnóstico y detección de anomalías para que durante el desarrollo de software se incorporan estos conceptos y sensores d Podrán realizar diagnósticos más precisos.
Otro punto en el que me gustaría aprovechar es el análisis de datos, esto también es muy importante, ya que con estos nuevos tipos de sensores, como ya se dijo varias veces, los datos estarán en grandes cantidades, precisamente porque cuantos más datos tengamos / analicemos mejor será el éxito. Para tener el cuadro completo de la situación. Una imagen completa de la situación permitirá tomar decisiones más precisas y eficientes, mejorando cada vez más el nivel de producción.
BIBLIOGRAFIA – SITOGRAFIA
● [1] Primera Revolución Industrial.
● [2] Segunda revolucion industrial
● [3] Tercera revolución industrial.
● [4] Cuarta revolución industrial.
● [5] EOS Book # 31 – Seguridad en la industria 4.0 – autor Maurizio Di Paolo Emilio – EOS – Open Source Electronics
● [6] Firmware 130 – Estrategias de la industria 4.0 – autor Slovati EOS – Open Source Electronics
● [7] Firmware 142 – Conectividad y seguridad en la IoT – autor Maurizio Di Paolo Emilio – EOS – Open Source Electronics
● [8] Firmware 145 – Seguridad en una fábrica inteligente 4.0 – autor Maurizio Di Paolo Emilio – EOS – Open Source Electronics
● [9] Firmware 130 – Industria 4.0: de la automatización a los procesos de digitalización – autor Roberta Fiorucci – EOS – Open Source Electronics
● [10] Firmware 130 – Los sensores en la industria 4.0 – autor Slovati – EOS – Open Source Electronics
● [11] 145 firmware – sensores MEMS para la digitalización de la industria – autor Maurizio Di Paolo Emilio – EOS – Open Source Electronics
● [12] Firmware 152 – Las necesidades de los futuros sensores para el mantenimiento: sensores inteligentes para el monitoreo de la condición – Autoría Analog Devices – EOS – Open Source Electronics
● [13] Firmware 149 – Cobot cerrando la brecha con la inteligencia artificial en el sector de la automatización industrial – Autoría Mouser Electronics – EOS – Open Source Electronics
REVISIONES
- 13 de abril de 2020 enlace agregado al nuevo artículo sobre la comunicacion digital
- 11 de octubre de 2019 enlace agregado al nuevo artículo sobre diagnósticos
- 19 de agosto de 2019 se agregó la sección COBOT
- 09 de julio de 2019 arreglado algunos link
- 07 de julio de 2019 publicación