INDUSTRIA 4 - Jose Óscar Corimanya

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INDUSTRIA 4.0
El término industria 4.0 se refiere a un nuevo modelo de organización y de control de la cadena de valor a través del ciclo de vida del producto y a lo largo de los sistemas de fabricación apoyado y hecho posible por las tecnologías de la información. 
La cuarta revolución industrial, es denominada por algunos autores como la era de la digitalización o Industria 4.0. Este salto paradigmático, es posible debido al crecimiento exponencial de la tecnología y de las TIC en las últimas décadas, y al constante trabajo de las industrias por adoptar y avanzar en la implementación de estas. El concepto de Industria 4.0, fue manejado por primera vez en la Feria de Hanover en Alemania, en el año 2011, para referirse a la “fábrica inteligente”, en el año 2013, en una nueva edición de la feria el gobierno Alemán presenta la estrategia: “Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0”, propuesto por la Academia Nacional de Ciencia e Ingeniería de Alemania, con el fin de estructurar las condiciones iniciales de implementación y garantizar el futuro de la industria Alemana, siendo esta una de las industrias manufactureras más competitivas del mundo. Esta cuarta revolución industrial se desencadena debido al impacto disruptivo de las tecnologías digitales aplicadas a los modelos de negocio de la industria. La inteligencia de la nueva fábrica es el resultado de la convergencia de las tecnologías de la información, su unión en un “ecosistema digital” con otras tecnologías industriales y el desarrollo de nuevos procesos de organización. Por ello, la informática y sus profesionales serán elementos clave en el escenario de industria 4.0 que permita a la industria europea recuperar su competitividad. Se puede decir también, que es una nueva visión de la fábrica del futuro o fábrica inteligente. Implica la transformación digital de la industria y de las empresas con la integración de las nuevas tecnologías disruptivas. 
Tecnologías presentes en la Industria 4.0.
Internet de las Cosas - IOT 
El concepto de Internet de las Cosas tiene su origen en el MIT, y “representa la próxima evolución de Internet. Dado que los seres humanos avanzan y evolucionan convirtiendo los datos en información, conocimiento y sabiduría, el IoT tiene el potencial de mejorar el mundo tal y como lo conocemos.
Sistemas Ciberfísicos (CPS)
 Para el sitio web del Ptolemy Project, los sistemas CPS, vistos como disciplina de la ingeniería, están centrados en tecnologías con una base sólida de abstracciones matemáticas e informáticas, para modelar, simular y diseñar sistemas integrados concurrentes en tiempo real, o dicho de otra manera emplea modelos y métodos de distintos campos de la ingeniería, con los modelos y métodos de la informática.
Ciberseguridad 
Para el Director del Centro de Ciberseguridad Industrial (CCI) José Valiente, la Ciberseguridad es el conjunto de prácticas, procesos y tecnologías, diseñadas para gestionar el riesgo del ciberespacio derivado del uso, procesamiento, almacenamiento y transmisión de información utilizada en las organizaciones e infraestructuras industriales, utilizando las perspectivas de personas, procesos y tecnologías.
Cloud Computing
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología NIST, define el Cloud Computing o la Computación en la Nube de la siguiente manera: “La computación en la nube es un modelo para permitir el acceso ubicuo, conveniente y bajo demanda a un conjunto compartido de recursos informáticos configurables (por ejemplo, redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios) que pueden aprovisionarse y liberarse rápidamente con un mínimo esfuerzo de administración o interacción con los proveedor de servicios”
Edge Computing 
Las arquitecturas centralizadas en la nube son actualmente el modelo más extendido para el desarrollo de aplicaciones IIoT, en contraposición con la infraestructura cloud tradicional, Edge Computing ofrece un enfoque diferente de nube descentralizado, donde el procesamiento de los datos y el almacenamiento se realiza más cerca de los dispositivos IOT es decir, en "el borde de la red”. Edge Computing está diseñado para aplicaciones de IoT en tiempo real, se distingue por tres características, minimiza la latencia, mejora la fiabilidad de la red y brinda una mayor seguridad ya que los datos no están expuestos.
Blockchain 
Blockchain es una tecnología, que traduce “cadena de bloques”, es considerada la segunda era del internet. Según Tapscott, “Blockchain es un libro digital de transacciones económicas, el cual, se puede programar para registrar no sólo aquellas transacciones financieras, sino virtualmente todo lo que tiene valor”. Es en esencia una base de datos de registros digitales distribuidos, y compartidos entre las partes participantes, la información contenida está codificada mediante un proceso denominado criptografía [36], siendo completamente segura. Las transacciones ejecutadas en un determinado intervalo de tiempo, se agrupan en un bloque de información que se enlaza con otros bloques de información formando una cadena de bloques.
Inteligencia artificial 
La inteligencia Artificial, es una rama del conocimiento de naturaleza multidisciplinar, involucra campos como las ciencias de la computación y de la información, la lógica, la matemática, la estadística, la biología, la psicología, la filosofía, la lingüística y otras áreas. Busca que los equipos informáticos y distintos dispositivos tecnológicos, realicen tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como por ejemplo las capacidades de aprender, razonar, resolver problemas, la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma decisiones y la traducción de idiomas. En conclusión, la IA involucra los sistemas que tienen la capacidad de emular el comportamiento humano inteligente.
Dos de las tecnologías de mayor impacto en épocas recientes son: el Machine Learning y el Deep Learning
Machine Learning o aprendizaje automático 
El ML, es un subconjunto de la IA. En 1959, Arthur Samuel, uno de los pioneros del aprendizaje automático, definió el aprendizaje automático como un “campo de estudio que le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente.
Deep Learning
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, generalmente hace uso de redes neuronales artificiales, y se denomina profundo porque utiliza redes neuronales profundas. La profundidad del modelo está representada por el número de capas en el modelo. Cada capa utiliza como entrada el resultado o salida de la capa anterior, utilizando algoritmos de tipo supervisado (los datos usados para el entrenamiento incluyen la solución deseada) y no supervisado. En el caso del análisis de patrones el aprendizaje es no supervisado y en el caso de problemas de clasificación el algoritmo de aprendizaje es supervisado.
Big Data
Respecto a la alta cantidad de datos que se procesan hoy en día en distintas aplicaciones, dispositivos y sistemas, vale la pena adicionar el concepto relacionado con la tecnología que hace posible el tratamiento y procesamiento de información con estas características Big Data.
Big Data generalmente se describe en cinco dimensiones que lo caracterizan, conocidas como las 5 V de Big Data, estas características se enumeran brevemente a continuación. Volumen: Gran cantidad de información, difícil de procesar con los medios tradicionales. Variabilidad: La variabilidad se refiere a datos cuyo significado cambia continuamente. Las organizaciones necesitan desarrollar algoritmos sofisticados que puedan 'entender' el contexto y decodificar el significado preciso de los datos. Veracidad: las organizaciones deben asegurarse de que los datos que se recopilan sean válidos, los datos pueden ser incompletos o incorrectos. Velocidad: los datos se generan y almacenan a una velocidad sin precedentes.
Los pilares de la inteligencia en Industria 4.0
Soluciones inteligentes 
Los productos inteligentes se caracterizan por disponer de electrónica, software embebidoy conectividad lo que, en conjunto, le dotan de nuevas características, capacidades y funciones
Innovación inteligente 
La conectividad permite extender la innovación a toda la empresa apoyándose en la información que fluye desde y hacia la fábrica. Apoyándose en soluciones informáticas como comunidades virtuales o herramientas PLM (“Product Life Management”) colaborativas, los procesos de innovación se abrirán a socios y clientes, potenciándosela orientación al cliente de la industria. La colaboración con clientes y socios acelerará el flujo de innovación y reducirá los tiempos de comercialización.
Cadenas de suministro inteligentes 
Las cadenas de suministro inteligentes estarán altamente automatizadas e integradas y, de nuevo, serán posibles gracias a la integración del software y las comunicaciones en la industria.
La fábrica inteligente 
La fábrica inteligente es el cuarto pilar de la industria 4.0. Está formada por unidades de producción inteligentes (CPPS) vinculadas al ecosistema de fabricación, del que conocen su estado y limitaciones. Como cada módulo es capaz de obtener la información que necesita, la fábrica se convierte en una red de agentes que toman decisiones optimizadas a nivel local. La producción podría organizarse según un modelo de oferta-demanda donde la capacidad de los sistemas es la oferta y la demanda surge de las órdenes que deben atenderse. Cada CPPS podría decidir su programa de producción (en base a su tiempo de procesamiento, las fechas de entrega u objetivos de beneficio o sostenibilidad).
Tecnologías Básicas en que se sustenta la industria 4.0
Comunicaciones móviles 
Las tecnologías móviles, internet móvil, son la base de IoT. El etiquetado de objetos y la comunicación M2M permiten un entorno de producción conectado en el que sistemas y productos se comunican entre sí. Con ello se hace posible la captura de datos, la coordinación de los CPPS y el despliegue de servicios remotos. Y todo ello en tiempo real y de manera ubicua. 
La nube (Cloud Computing)
La nube comprende aplicaciones e infraestructuras ofrecidas como servicio a través de redes públicas o privadas, a menudo en modelo de pago por uso. Los productos y sistemas inteligentes (CPS y CPPS) generarán enormes cantidades de datos a almacenar y procesar que deben ser accesibles on-line desde cualquier lugar. La nube permite este flujo de datos sin fronteras y elimina la necesidad de inversión en infraestructuras para incrementarla capacidad, permitiendo una flexibilidad sin precedentes.
Análisis de Datos (Big Data) 
Con un número creciente de productos (CPS) y sistemas inteligentes (CPPS) en las fábricas y el mercado, la cantidad de datos de que dispondrán los fabricantes se multiplicará. Su análisis permitirá identificar patrones e interdependencias, analizar los procesos y descubrir ineficiencias e incluso predecir eventos futuros. Con ello se abrirán nuevas oportunidades, no sólo de mejora de la eficiencia, sino de descubrimiento de servicios para el cliente, al que se conocerá mucho mejor.
Comunicación Máquina a Máquina (M2M) 
La comunicación M2M es la tecnología básica de la "Internet de las cosas” (IoT). Hace referencia a tecnologías que permiten el intercambio de información entre los productos y sistemas inteligentes que constituyen el entorno Industria 4.0. Además, con esta información es posible construir una réplica virtual de la fábrica física, lo que permitirá simular no sólo productos sino procesos de fabricación completos. La forma de uso más evidente de comunicación M2M estará en la conexión de sistemas intra-empresa también será factor clave en la colaboración inter-empresas.
Plataformas sociales 
Las plataformas sociales han transformado nuestra vida cotidiana a través de la comunicación instantánea, global y de uno-a-muchos. La comunicación en los entornos industriales se verá enormemente mejorada con una interacción más dinámica de contenido enriquecido que favorezca la colaboración y la innovación. Por otro lado las redes sociales "clásicas" facilitarán la fabricación bajo demanda y proporcionará gran cantidad de información sobre los clientes.
La impresión 3D (fabricación aditiva). 
Hace referencia a la producción de objetos tridimensionales a partir de modelos virtuales. Aunque su uso industrial es escaso, la fabricación aditiva eliminará las desventajas en eficiencia de la producción de productos personalizados. Permitirá la creación rápida de prototipos y una fabricación altamente descentralizada: el modelo del producto podría enviarse al sitio de “impresión” más cercano al cliente eliminando pasos intermedios.
Robótica avanzada y colaborativa 
La mejora de la inteligencia artificial junto con una nueva sensórica ha permitido crear robots cada vez más autónomos, flexibles y cooperativos. Con el tiempo, van a interactuar unos con otros y trabajarán con seguridad junto a los seres humanos, aprendiendo de ellos ofreciendo una gama de capacidades muy superiores a las utilizadas en la fabricación de hoy en día.
Realidad aumentada 
Los sistemas basados en la realidad aumentada se encuentran actualmente en su infancia, pero en el futuro, permitirán proporcionar a los trabajadores información en tiempo real para mejorar la toma de decisiones y los procedimientos de trabajo. Por ejemplo, los trabajadores podrán recibir instrucciones para una reparación y visualizarla haciendo uso de dispositivos como gafas de realidad aumentada con lo que se incrementará la eficiencia y la seguridad.
Seguridad 
Con el aumento de la conectividad y el uso de protocolos de comunicación estándar, la necesidad de proteger los sistemas industriales críticos y las líneas de fabricación de las amenazas a la seguridad aumenta dramáticamente. Como resultado, serán necesarias comunicaciones seguras y fiables, así como sofisticados de gestión de identidades y acceso de las máquinas y los usuarios.