Industria 4.0

La industria se enfrenta a muchos retos generados por demandas de la sociedad actual. Para dar respuestas a estos, se desarrollan nuevas técnicas de producción como la fabricación aditiva, robots colaborativos, etc. Adicionalmente, con el nuevo paradigma de producción con la industria conectada (Cloud Computing e Industrial Internet of Things), surgen nuevas vulnerabilidades asociadas a la ciberseguridad que se deben gestionar.

Con maquinaria cada vez más sensorizada es posible acceder a los datos producidos desde los sistemas de información. Anteriormente el análisis de los datos resultaba muy restringido, limitándose a datos históricos en base a registros del pasado, con un análisis casi forense. Sin embargo, hoy en día con técnicas como el Big Data, Machine Learning o Deep Learning surge la posibilidad de tratar estos datos para obtener información relevante de la máquina junto a un modelo de comportamiento de la misma.

Este análisis más profundo permite trazar estrategias de alarmas más avanzadas, a través de reglas más complejas basadas en patrones o desviaciones con respecto al comportamiento esperado. También se facilita el aplicar técnicas de mantenimiento predictivo, con la estimación de RUL (Remaining Useful Life), alargando los periodos entre mantenimientos de las máquinas y consiguiendo un uso más eficiente. Con toda esta información disponible se puede generar un gemelo digital de la maquinaria, de manera que se simulan las condiciones de funcionamiento y predecir tanto la producción como rendimientos en dichas condiciones.