Industria Inteligente: las tecnologías de la electrónica, la información y las comunicaciones (TEIC´s) Sí, PERO,las personas y su talento también.

bit.ly/kreabidasoa16Venan Llona

SPRI – Enpresa Digitala

venan@llona.net

@vllona #KreaBidasoa16

FICOBA 26 Mayo 2016

Industria 4.0

“El término Industria 4.0 hace

referencia a la integración de las

tecnologías de la electrónica, la

información y las comunicaciones

(TEICs) en los procesos productivos,

que mejoran los niveles de

automatización y en donde la industria

se vuelve más inteligente.”

#KreaBidasoa16 – Industria Inteligente

• En esta presentación se pretende dar a conocer las principales tecnologías involucradas en el concepto industrial 4.0:– Fabricación aditiva– Robótica colaborativa– Visión artificial– Realidad aumentada– Big data– Cloud computing– Ciberseguridad.

• Para cada tecnología se expondrá un caso real de aplicación.

Ciber Physical Systems (CPS)

Evolución: un ordenador – muchos usuarios1960-1980

Evolución: un odenador – un usuario

6

1980 - 2010

Evolución: muchos dispositivos – un usuario

7

2010 - …

Internet de las Cosas (IoT)

8

Ciclo de Vida de las TEICs (IoT)

9

Nueva Tendencia Internet de las

Cosas (IoT)

10

Convergencia IT & Automatización

11

Entrada del PC en Planta

12

Fabricación Inteligente

13

Arquitectura de las nuevas fábricas

14

Basque Industry 4.0

15

Basque Industry 4.0

• Realidad aumentada

• Visión artificial

• Robótica colaborativa

• Big Data

• Fabricación aditiva

• Cloud computing

• Ciberseguridad

Realidad aumentada

“Incorporando en tiempo real información

virtual a la información física disponible

sobre cualquier elemento u objeto, se crea

un efecto mixto capaz de incrementar la

percepción que disponemos de dicho

elemento u objeto.”

17

Realidad Aumentada vs Realidad Virtual

Entorno

realEntorno

virtual

Realidad

aumentada

Realidad

virtual

Caso Práctico: Innovae AR

Caso Práctico: Epson Moverio

Visión Artificial

“La visión artificial permite que, mediante el

reconocimiento de patrones y el aprendizaje, un

ordenador sea capaz de detectar las características de

una imagen. La realidad virtual permite al usuario

introducirse por completo en un entorno de apariencia real

pero generado por ordenador. Ambas tecnologías pueden

tener multitud de aplicaciones en el ámbito industrial ”

21

Cámaras inteligentes

Real time image processinginspections tasks are optimallymastered with VC Smart Cameras.

22

Modelado 3D (Personalización)

Escáner 3D

Caso práctico: Ekide (perfilómetro)

Robótica Colaborativa

“Los robots industriales ya no estarán en

entornos cerrados de trabajo y aislados unos de

otros, sino que lo harán próximos a los

trabajadores, compartirán su espacio y

colaborarán entre ellos. Una nueva generación de

robots ligeros, y manejables configurarán la

denominada “fábrica inteligente”.”25

Robótica colaborativa

26

Safety-rated monitored stop Hand-guiding

Boston Dynamics

Aplicaciones

Universal Robots,

Denmark - IFR Robot

Supplier

First robot to

collaborate directly with

employees at

Volkswagen plantDecember 2014

28

Employees of both companies are jointly conducting field tests to explore processes

such as assembly and in- vehicle screw application. They are also developing

systems concepts to make cooperation between humans and robots safe

(Daimler and KUKA sign strategic cooperation, 2012)

Caso práctico: Toyota

Courtesy of Toyota Motor Corporation shows

the robot in action on the assembly line.

29

¿Robótica colaborativa o

competitiva?

30

https://www.youtube.com/watch?v=tIIJME8-au8

Big Data

“Comprende el análisis, administración y manipulación

de una gran cantidad de datos de manera inteligente a

través de modelos de descripción, predicción y

optimización con el objetivo de tomar decisiones mejores

y más efectivas. La explotación inteligente de los datos

industriales son la vía para una mejor gestión de todos los

recursos disponibles.”31

Data Mining & Big Data

Data Mining

Una mirada cercana → Muchos detalles

“¿Que me dicen los datos?”

33

Introducción

Big Data

La gran imagen → Muchas relaciones

“¿Cuales son las relaciones, cosas comunes y

causalidades escondidas en la gran imagen?”

34

Introducción

Objetivo

35

Introducción

Objetivo BIG DATA

Generar VALOR

Extraer CONOCIMIENTO

Partiendo de los

DATOSAnalizar

“La idea principal detrás de Big Data consiste en que todo lo que hacemos deja una

traza digital (datos), los cuales podemos usar y analizar”

Mediante tecnologías como cloud computing y

sistemas distribuidos junto con el último software

y técnicas

Casos prácticos IndustrialesCrosshiring – Eficiencia Industrial en Hornos

36

Sonda

pirométrica

cableada

Sonda

pirométrica

cableadaSonda

pirométrica

cableada

Resto

producción

• Altas Temperaturas

• Rotura de Sondas

• Eficiencia del proceso

(cambio de cuchara)

• Mejora Calidad de la colada

• Reducir Riesgos Laborales

Fabricación Aditiva

“Fabricación de un cuerpo sólido a partir de la

deposición de finas capas sucesivas de un material,

normalmente en polvo, hasta conformar la figura y forma

deseada. Presenta grandes aplicaciones en el mundo

industrial y supone una revolución en los procesos y

sistemas de fabricación..”

37

3D Printing Helps Ford Deliver New Cars Faster

https://youtu.be/AQggU4YPLJQ

Impresora 3D. Material: ABS

Impresoras 3D domésticas

Fusión selectiva de lecho de polvo

https://youtu.be/cRE-PzI6uZA

ADDIMAT, asociación española de tecnologías de

fabricación aditiva y 3d: BIEMH 2016 30 mayo a 4 junio

Cloud Computing

“La nube es una plataforma compartida de recursos

computacionales tales como servidores, almacenamiento y

aplicaciones, que pueden ser utilizados a medida que se

van necesitando y cuyo acceso será posible desde

cualquier dispositivo móvil o fijo con acceso a Internet.

La industria puede aprovecharse de esta infraestructura en

cualquiera de sus ámbitos y procesos..”

43

Ubicuidad

Tipos de Servicio Cloud

SaaS

Proyectos – Industry 4.0

Big Data

IS INCLOUD- Infraestructuras Críticas In the CloudDesarrollo de un Sistema de Gestión de Seguridad de la Información (SGSI) a través de un servicio en la nube, especificado y

validado por los usuarios finales, el cual permitirá la detección de alertas tempranas de anomalías que indiquen ciberataques sobre

las Infraestructuras Críticas.

04Data Processing

05Data Analysis

03.1 DB/DW

03.2 NoSQL

03.3 File Systems

04.1 Batch

04.2 Streaming

01Data Sources

01.1 Open Data

01.2 Linked Data

01.3 DB

01.4 Ficheros/Logs

01.5 Web/Crowling

01.6 Sensores/CPS/Embebidos

02Data Ingestion

02.1 ETL

02.2 Streaming

02.3 Interoperability

02.4 APIs

03Data Storing

05.1 Machine Learning

05.2 Estadística

05.3 Semántica

05.4 Visual Analytics

http://www.isincloud.com/

Ciberseguridad

“En un entorno digitalizado la protección de

cualquier información relevante para la empresa

o ciberseguridad cobra cada vez más relevancia.

La ciberseguridad es el conjunto de tecnlogías y

servicios que protegen a la empresa de cualquier

ataque o pérdida de datos.”

49

SIND: Security in Industrial Systems

Proyectos – Industry 4.0

Big Data

SIND: Security in Industrial Systems

El Proyecto SIND tiene por objetivo la detección de ataques y anomalías en entornos Industriales,

y la visualización del estado de una red industrial con el fin de detectar comportamientos fuera

de lo normal.

04Data Processing

05Data Analysis

03.1 DB/DW

03.2 NoSQL

03.3 File Systems

04.1 Batch

04.2 Streaming

01Data Sources

01.1 Open Data

01.2 Linked Data

01.3 DB

01.4 Ficheros/Logs

01.5 Web/Crawling

01.6 Sensores/CPS/Embebidos

02Data Ingestion

02.1 ETL

02.2 Streaming

02.3 Interoperability

02.4 APIs

03Data Storing

05.1 Machine Learning

05.2 Estadística

05.3 Semántica

05.4 Visual Analytics

Infraestructura

Aprendizaje

•Se crean listas blancas con los flujos

detectados en la red

•Varias variables recogidas:• IP Origen y Destino

• Puerto Servidor

• Protocolo IP

• Número de paquetes detectados en el flujo

•Listas blancas de duración variable

Detección

•Se evalúan y etiquetan los flujos entrantes con

las listas blancas

•Tipos de etiquetas:• Flujo legítimo

• Flujo anómalo

• Puerto incorrecto

• Protocolo incorrecto

• Flujo ausente

• Tamaño de flujo anómalo

•Lanza alertas en el caso de flujos no legítimos

Visualización

•Se construyen los diagramas en base a los

flujos etiquetados• Un dispositivo → Una sección de circunferencia

• Un flujo bidireccional → Una cuerda

• El número de paquetes enviados determina la

magnitud

•Se resaltan los flujos no legítimos:• Los flujos ausentes, de negro

• El resto, de rojo

Ataque de Denegación de Servicio

Escaneo de dispositivos

Dispositivo no disponible

Detección de anomalías

¿preguntas?

Que la fuerza os acompañe…Equipo Barnetegi Teknologikoa Industria 4.0

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