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Situación actual

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El mercado industrial está comenzando una nueva revolución industrial enfocada optimización del producción industrial, basada en tres grandes bloques tecnológicos: 

• IoT, internet de las cosas, dispositivos conectados que capturan datos de distintos puntos de la planta.

• Big Data para el almacenamiento de todo este volumen de información.

• Analítica avanzada para explotarla y convertir información en conocimiento.

 

 

Esta revolución industrial denominada 4.0, supondrá un fuerte acicate a la inversión en herramientas TIC en la búsqueda de la optimización y, según un estudio realizado por PwC3, se prevé 140.000 millones de euros de inversión en Europa hasta el año 2020, con un aumento de la productividad esperada de 18%.

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En opinión de Ibermática, la oferta actual en herramientas basadas en TICs para la gestión de los de las plantas industriales está orientada a la trazabilidad integral del proceso, almacenando información sin un uso posterior de la misma, más allá de la creación de informes, o de servir de base para mediante una búsqueda puntual de información de carácter manual dar respuesta a incidencias. Esta no explotación del dato, obliga por ejemplo al control de las anomalías o incidencias, en el momento en el que el ocurren y el dato es capturada mediante alertas prefijadas, que si bien sirven para el control de una planta, no permiten la optimización de la misma, ya que solo detectan lo que está previsto que puede ocurrir, pero no detecta ni anomalías desconocidas ni busca la optimización del procesos.

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El proyecto

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Frente a esta situación este sistema ofrecerá sugerencias sobre la optimización del proceso productivo con el objetivo de mejorar el OEE, Estas recomendaciones serán múltiples, buscando mejoras en función a información sobre mantenimiento predictivo y prescriptivo y búsqueda de anomalías que puedan afectar al OEE, etc Esta optimización se hará mediante la generación automática de conocimiento, para lo que partiendo de todo el histórico de información recogida y mediante un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático, a que, proporcionará información que revele lo que va a suceder en una planta en aspectos como calidad, OEE, mantenimiento, fallos, alarmas automatizada sobre anomalías, etc.

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Tiene 3 grandes grupos de actividades técnicas:

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• CAPTURA DE INFORMACIÓN: todos los procesos que tienen que ver con la captura y preparación de la información proveniente de diferentes fuentes, con el objetivo de independizar en la medida de lo posible a sistema de las casuísticas de datos concretas que hay en cada planta. Una vez definida esta estructura de información se desarrollaran los módulos que permitan la captura de información de varias fuentes. Sobre esta información se creará la algoritmia que permita obtener una dato de calidad suficiente para servir de base a la explotación de los datos.

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• EXPLOTACIÓN DE INFORMACIÓN: los procesos que permiten explotar la información, convirtiendo los datos recogidos en conocimiento nuevo que favorezca la mejora del OEE en plantas industriales Esta algoritmia permitirá descubrir conocimiento mediante analítica avanzada sobre los múltiples datos y sus relaciones ocultas, prediciendo comportamientos futuros en base a los patrones de los datos. También se harán propuestas de optimización, que basándose en la predicciones de comportamientos, ofrezcan un conjunto discreto de escenarios que permitan optimizar ciertas funciones en base a ciertas restricciones del proceso. Por último, el sistema hará recomendaciones de optimización de procesos productivos para llegar a uno de los mejores escenario óptimos detectados por el sistema.

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• VISUALIZACIÓN E INTERACCIÓN CON LA INFORMACIÓN: presentación de la información de manera intuitiva e interactiva de cara a dar sentido a los datos o de manera adaptada al usuario, con el objeto de facilitar su entendimiento y dar soporte a la toma de decisiones en diferentes contextos, dando forma a la aplicación final.

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Objetivos

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El objetivo es conseguir una explotación mediante analítica avanzada, Big Data de información de distintas fuentes de conocimiento ya pre-existentes.

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Para ello se crearan una serie de interfaces que permitan la captura de la información. Esta información provendrá tanto de información de sensores IOT, como de fuentes Software internas de la planta industrial.

 

Además se plantea crear herramientas de interoperabilidad semántica, que permitan en un futuro acceder y explotar información sobre otros sistemas de gestión de planta.

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