PRINCIPIOS DE LA CUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL CONCEPTOS Y DEFINICIONES. José Jordi Mora Montes*, José Luis Avendaño Juárez. Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Querétaro [email protected] Resumen. En los últimos años se ha venido gestando un nuevo concepto en la producción industrial. En este caso dicho concepto se denomina: Industria 4.0, que forma parte de las nuevas disposiciones del gobierno de Alemania para tener una producción totalmente automatizada. El concepto de Industria 4.0 se denomina así por ser considerada la cuarta revolución industrial. Industria 4.0 sienta sus bases en la fábrica inteligente que es un concepto en el cual todos los procesos están interconectados a través del Internet de las cosas (IOT, del inglés Internet of Things). El objetivo del presente trabajo es presentar los principales conceptos y definiciones que esta nueva revolución industrial trae consigo; además, de proporcionar al lector una revisión sobre algunos de los avances que se han tenido en empresas donde se ha implementado Industria 4.0. La investigación está basada en los diferentes documentos que se han ido liberando por las empresas, los artículos de investigación especializada y los portales de Internet del área de automatización. Finalmente, se hace una prospectiva sobre el caso de México y en particular en las opciones que se van a abrir para las ramas afines a la automatización con respecto a los nuevos estándares y las oportunidades de desarrollar productos en la universidad bajo los conceptos de Industria 4.0. Antecedentes. A lo largo de la historia se le ha denominado revolución industrial al periodo de tiempo donde se ejerce una implementación e investigación de las ciencias en las áreas industriales, estas se definieron por desarrollos innovadores que permitieron a los países que participaron en ellas un crecimiento económico. Estas eras son definidas por la historia por sucesos que dieron lugar a las 3 primeras revoluciones industriales. La primera revolución industrial está comprendida entre la segunda mitad del siglo XVIII y la primera del siglo XIX, comenzó en reino unido para posteriormente extenderse a Europa occidental y Norteamérica. El impacto tan significativo debido al cambio del sistema de producción basado en trabajos manuales y el uso de la tracción animal como medio de transporte, a uno que usa maquinas industrial además de medios de transporte más eficientes. Todas estas transformaciones fueron posibles gracias a la invención de la máquina de vapor por James Watt para la posterior implementación del motor de combustión interna. Estos apoyados por el suministro de energía en base al uso del carbón. La segunda revolución industrial al igual que su antecesora fue una transformación socio económica que afecto el factor trabajo y el sistema de educación, este periodo de la historia abarca entre 1850 a los principios de la primera guerra mundial en 1914. El impacto generado en esta segunda revolución industrial en la utilización de nuevas fuentes de energía como el gas o el petróleo, el uso de nuevos materiales para la fabricación de distintas cosas, la llegada de nuevos sistemas de transporte, finalmente la introducción a las telecomunicaciones ya sea el teléfono o la radio. La tercera revolución industrial es una revolución científico tecnológica, concepto y visión esbozados por Jeremy Rifkin, al ser algo tan cercano a nuestra época es difícil definir los tiempos de está era, el contrario es fácil saber cuáles son países que forman parte de esta revolución, los cuales son caracterizados por capital financiero y tecnológico-científico. Los cambios que definen a esta era es la transición a las energías renovables, la innovación en tecnologías de almacenamiento de la energía además de la tecnología de red de distribución de energía eléctrica “inteligente”. Puntualmente el termino industria 4.0 es una termino implementado por el gobierno alemán para una nueva generación industrial con procesos totalmente automatizados, también es conocido como industria inteligente o ciber- industria. La finalidad de la industria 4.0 es incrementar el número de fábricas inteligentes, capaces de adaptases a las necesidades y a los procesos de producción. Las tecnologías o tendencias que definen a este término son el internet de las cosas enfocado tanto a las líneas de producción como al producto en si, los sistemas ciberfísicos estos son esencialmente sistemas que pueden interactuar con en el entorno físico ya sea usando sensores y elementos finales de control además de tener la capacidad de interactuar con entornos virtuales como por ejemplo un sistema SCADA (Supervisión, Control y Adquisición de Datos), finalmente esta filosofía tiene la capacidad de ser implementada y desarrollada por los usuarios, de acuerdo a sus necesidades. Los trabajos relacionados con la industria 4.0 en años recientes están basados en la importancia de la adquisición de datos en tiempo real, almacenamiento, transferencia de datos y su procesamiento los datos. Tal como se muestra en el trabajo titulado “Towards an Integrative Big Data Analysis Framework for Data-driven Risk Management in Industry 4.0” además de este de la búsqueda para poder clasificar los datos generados entiempo real por medio de una tarjeta de adquisición de datos como fue descrito en el trabajo “Comparison between MultiClass Classifiers and Deep Learning with Focus on Industry 4.0”. Finalmente denotamos que los trabajos están enfocados tres aspectos muy importantes los cuales son la adquisición de los datos de la línea de producción, la transmisión de los mismos y finamente su análisis para genera algoritmos de clasificación o de modelado. Descripción del problema. El problema radica en que desde los inicios de la primera revolución industrial en la segunda mitad del siglo XVII hasta la actualidad el México no ha tenido una participación directa en esta era pues funge únicamente como país maquilado sin aportar algo más que mano de obra. Encontraste los países que antenado una participación más directa, en materia científica y tecnológica tienen un mayor crecimiento económico en comparación de sus contrapartes que únicamente son países maquiladores. En el enfoque económico y político, el problema radica en la falta de un aporte diferente al de manos de obra de nuestro país. Por otro lado de manera tecnológica y científica los aportes están enfocados en lecturas claras, transmisiones de los datos en tiempo real o en los métodos para usar los datos generados ya sea para su clasificación para alguna otra tarea que se necesite usar la llamada big data en conjunto con modelos de los sistemas. Justificación del proyecto. La justificación del proyecto radica simplemente que la comunidad científica de la zona pueda proponer diferentes soluciones a los problemas a los que se enfrenta la denominada cuarta revolución industrial. Para que el aporte e implementación de los desarrollas científico tecnológico sean traducido en un crecimiento económico para la región a su vez en mejores condiciones laborales para la gente que trabaja en la industria. La justificación científica y tecnológica es generar una línea de producción basada en los términos asociados a la industria 4.0 para una mejor producción. La línea de producción es una línea para embotellar agua. Hipótesis. En una línea de producción para embotellar agua se realizara un sistema desarrollado para calcular mantenimientos predictivos reduce los tiempos de paro y los costos de reparación comparados con los mantenimientos correctivos, preventivos y los mantenimientos periódicos. Objetivos. Desarrollar un sistema embebido, el cual pueda calcular mantenimientos predictivos de una línea de producción (embotelladora de agua), implementando la filosofía de la industria 4.0. Difundir la filosofía de la industria 4.0 en los sistemas de producción en desarrollo de universidades con planes de estudio en áreas afines. Desarrollar una tarjeta de adquisición de datos, capaz de conectarse a la red y mandarlos datos recolectados por la tarjeta y el análisis será echo por medio de un programa que analice los datos. Metodología. La metodología que a continuación se describe es para implementación de in sistema ciberfísico asociado a internet (internet de las cosas), destinado a ser implementado en una línea de embotellamiento. Las cuales desglosadas grosso modo podremos dividirlas en cuatro etapas que es desarrollo, verificación de su desempeño, implementación en la línea de producción finalmente la validación del sistema implementado comprobando la hipótesis. El desarrollo del sistema embebido se desarrollara con una FPGA fungiendo como una tarjeta de adquisición de datos en tiempo real con capacidad de conectare a plataformas web, la cual será utilizada como sistema SCADA además de la interfaz también es imperativo desarrollar el método para el cálculo de mantenimientos predictivos. En la verificación del desempeño se pondrá a trabajar en paralelo con un sistema el cual nos permita comparar las mediciones que se van generando poco a poco, para demostrar que los datos obtenidos son reales e idénticos a los del sistema en paralelo al nuestro además de ver si efectivamente esta en tiempo real las mediciones que poco a poco va obteniendo. A la par de esta etapa es la implantación en la línea de producción con el fin afinar detalles de implementación e instalación. En la etapa de validación la desarrollaremos usando un modelo anova donde nuestros datos de entrada serán los tipos de mantenimiento (predictivo, correctivo o periódico) y los datos de salida serán los tiempos de mantenimiento y costos de mantenimiento. Si la hipótesis de la investigación es correcta o viable será que los mantenimientos predictivos generaran un menor costo y un menor tiempo de para por mantenimiento. Referencias. [1]Lasi, H.; et al.: "Industry 4.0." Business & Information Systems Engineering 6.4 (2014): 239242. [2] Alfredo Alan Flores Saldivar: Industry 4.0 with Cyber-Physical Integration: A Design and Manufacture Perspective 11-12 September 2015 [3] Keliang Zhou: Industry 4.0: Towards Future Industrial Opportunities and Challenges (2015) [4] Michal Lom: Industry 4.0 as a Part of Smart Cities(2016) [5] Tim Niesen: Towards an Integrative Big Data Analysis Framework for Data-driven Risk Management in Industry 4.0 (2016) [6] Martin Miškuf: Comparison between Multi-Class Classifiers and Deep Learning with Focus on Industry 4.0(2016)
