Arquitectura Big Data para el procesamiento de señales en industria 4.0

Abstract

Este proyecto se centra en el diseño e implementación de una arquitectura Big Data dirigida hacia las industrias que se encuentran inmersas en la modernización de sus fábricas debido a la cuarta revolución industrial. Esta cuarta revolución industrial viene dada por la aplicación de las tecnologías más innovadoras en las fábricas con el objetivo de modernizar la monitorización de los procesos industriales. Para el diseño de dicha arquitectura se han investigado diferentes tecnologías punteras dedicadas a las funciones necesarias dentro del tratamiento de datos en Big Data: ingesta de datos, transporte, procesamiento, almacenamiento y representación. Asociado al desarrollo de la arquitectura y con el objetivo de verificar su correcto funcionamiento se ha diseñado una simulación visual que representa la generación de datos que produciría una fábrica real. Se ha realizado la simulación de un proceso industrial dentro de una fábrica embotelladora que se encarga de empaquetar diferentes tipos de botellas diferenciando las que estén en buen estado y descartando las que sufren alguna tara. Dentro de este proceso se tiene la posibilidad de manejar datos como las velocidades de producción, los pesos de botellas y cajas, los indicadores de cada tipo de botella o el número de botellas empaquetadas. Gracias a esta arquitectura y a su correspondiente simulación se ha podido comprobar la posibilidad real de manejar una gran cantidad de datos con tiempos de refresco del orden de los milisegundos, procesarlos y representarlos. Este proyecto dotaría de una nueva herramienta a las industrias. Quienes la poseyeran tendrían un valor diferencial frente a las empresas que no contaran con ella, ya que conocerían a tiempo real el estado de su fábrica y podrían comprobar la evolución de sus procesos industriales a lo largo del tiempo. Estos indicadores se traducirían en reducción de costes ya que el empresario podría anticiparse a los fallos de la maquinaria y en caso de producirse se indicaría en tiempo real cual ha sido el fallo y su causa, por otro lado, también implicaría un incremento de la productividad ya que el empresario podría analizar los datos históricos y comprobar en que época y porqué disminuye la producción.
Abstract:
This project focuses on designing and implementing a Big Data architecture aimed at industries that are immersed in the modernization of their factories because of the fourth industrial revolution. This fourth industrial revolution is due to the application of the most innovative technologies in the factories in order to modernizing the monitoring of industrial processes. For the design of this architecture, different leading technologies dedicated to the necessary functions in the data processing in Big Data have been investigated: data ingestion, transport, processing, storage and representation. Associated with the development of the architecture and with the objective of verifies correct functioning, a visual simulation has been designed that represents the generation of data that could be produced by a real factory. The simulation of an industrial process has been developed which is responsible for packaging different types of bottles, differentiating between the ones that are in good condition and discarding those that presents any defect. During the process you have the possibility of handling data such as production speeds, the weights of bottles and boxes, the indicators of each type of bottle or the number of bottles packaged.
With this architecture and its corresponding simulation, it has been possible to verify the real possibility of managing a large amount of data with minimal refresh times, process and represent them. This project would provide a new tool to industries. Those who owned it, would have a differential value compared to companies that did not have it, because they would know in real time the state of their factory and could check the evolution of their industrial processes over time. These indicators would translate into cost reduction because the businessman could anticipate the failures of the machinery and in case of occurrence it would be indicated in real time which has been the failure and its cause, on the other hand would also imply an increase in the productivity since the entrepreneur could analyze the historical data and check when and why production decreases.