Industria 4 0 - Luis Cobos, Brigith Lojan y Gerardo Quizhpe - Brigith Lojan

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Facultad de la Enerǵıa, las Industrias y los
Recursos Naturales no Renovables
Carrera de Computación
Sistemas Operativos
Ensayo
Sistemas Operativos en la industria 4.0
Gerardo Manuel Quizhpe Chocho
gerardo.quizhpe@unl.edu.ec
1157485960
Brigith Antonela Lojan Cabrera
brigith.lojan@unl.edu.ec
1150040846
Luis Daniel Cobos Arévalo
luis.cobos@unl.edu.ec
1150404984
Loja, Ecuador
Diciembre 2021
Índice general
1. Abstract 2
1.1. Antecedentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3. Metodoloǵıa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4. Resultados y Discusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.5. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
Referencias 13
1
Caṕıtulo 1
Abstract
El presente trabajo contextualiza sobre lo que abarca la industria 4.0, tam-
bién conocida como Cuarta Revolución Industrial. En primer lugar, se describe
brevemente el impacto industrial y la evolución tecnológica que han ocasiona-
do históricamente las revoluciones predecesoras, para posteriormente presentar
algunas de las principales tecnoloǵıas presentes en la Industria 4.0., donde las
distintas disciplinas de la ingenieŕıa desempeñan un papel fundamental para su
evolución, la cual tuvo como objetivo establecer una visión clara, lo más precisa
posible, acerca de qué es industria 4.0; Para lo cual, se hizo una búsqueda de
literatura en bases de datos reconocidas como la Web, Web of Science, Google
Scholar, etc., con el fin de analizar los hallazgos de investigaciones previas ante
el tema. Como conclusiones se señala que cada revolución industrial, surgió de-
bido a las necesidades según la época, pero la industria 4.0 nos introduce, por
primera vez, a un tipo de realidad virtual que coexiste, e incluso interactúa, con
el mundo f́ısico material. Los avances tecnológicos de esta era, cambiaron por
completo el panorama de las vidas de las personas.
1.1. Antecedentes
Las revoluciones industriales siempre han estado marcadas por caracteŕısti-
cas relacionadas con tecnoloǵıas emergentes innovadores que modifican sustan-
cialmente y a gran velocidad los paradigmas de las formas de producción en
las industrias, desencadenando a su vez fenómenos económicos y sociales que
transforman profunda y sustancialmente a la humanidad. Los siglos XIX y XX
le han permitido a la sociedad experimentar tres revoluciones industriales y
tecnológicas. Conforme a esta evolución, en los últimos años han surgido innu-
merables tecnoloǵıas que se consolidan en el campo industrial. El concepto de
industria 4.0 integra todas esas tecnoloǵıas que son los pilares fundamentales
para permitir la cuarta revolución industrial, donde las tecnoloǵıas de fabrica-
ción e información se integran con el potencial de transformar la producción y
cambiar el carácter de las relaciones, no solo entre el hombre y la máquina, sino
2
también entre proveedores, productores y consumidores. En épocas de la socie-
dad de la información, la comunidad en general está llamada a estar al tanto
de la evolución de las tecnoloǵıas emergentes y de sus potenciales, ya que pre-
senta implicaciones de carácter técnico, cultural, social y económico en nuestra
sociedad.(Rozo-Garćıa, 2020)
1.2. Objetivos
Recopilar información acerca de la Industria 4.0
Establecer una visión clara, lo más precisa posible, acerca de qué es in-
dustria 4.0.
1.3. Metodoloǵıa
Materiales: Computadora, internet, entorno virtual de aprendizaje (EVA),
libros virtuales, páginas web, herramienta Cmaptools.
Técnicas: Observación, documentación, descripción.
Métodos: Método anaĺıtico, método descriptivo, método deductivo, méto-
do inductivo.
Metodoloǵıa de desarrollo
El presente trabajo consta de 2 fases:
Realizar una búsqueda documental, orientada a recolectar y analizar art́ıcu-
los y documentos de trabajo relacionados con la industria 4.0
Analizar la información obtenida en relación con la industria 4.0 y docu-
mento los resultados obtenidos.
1.4. Resultados y Discusiones
Mapa conceptual de la industria 4.0 y sus sistemas operativos
Figura 1.1: Industria 4.0: Conceptos y sus sistemas operativos
3
Industria 4.0
Se trata de una versión masivamente informatizada de la fábrica en la que todos
sus procesos se encuentran conectados e interactúan entre śı.
El principio de Industria 4.0 es que las máquinas se organicen por śı solas.
Las cadenas de suministro se enlazan de forma automática y los pedidos se
convierten directamente en datos para la fabricación. Los equipos de fabricación
negociarán en un mercado virtual cuáles son las actuaciones que llevarán a cabo
el siguiente paso. Esto supone que exista un estrecho v́ınculo entre los equipos
f́ısicos del mundo real y el mundo virtual. (Fuente López, 2016)
La Industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial es una iniciativa de la in-
vestigación en Alemania para implementar la estrategia de alta tecnoloǵıa 2020
de integración de Sistemas de Control Avanzado con las ICT para permitir la
comunicación entre el personal, los productos y los sistemas complejos en la
Fábrica Digital. Considerando las tecnoloǵıas que se integran los denominados
Sistemas Ciber F́ısicos (CPS Cyber Phisical Sytems) inducen cambios en los
Sistemas de Ingenieŕıa y en la Educación Superior en Ingenieŕıa. La Industria
4.0 también se identifica como un término integrador de las tecnoloǵıas en la
cadena de valor a los CPS, el Internet de las Cosas (IoT Internet of Things) y
el Internet de los servicios. (Rojas y Humberto, 2017)
Del vapor al sensor: contexto histórico de la Industria 4.0
Figura 1.2: Industria 4.0: objetivos, retos y elementos
Primera Revolución Industrial
A partir de finales del siglo XVIII en Gran Bretaña, la primera Revolución
Industrial permitió la producción en masa mediante el uso de agua y vapor en
lugar de recursos puramente humanos y animales. Los productos eran fabricados
con máquinas en vez de ser elaborados laboriosamente a mano.
Segunda Revolución Industrial
Un siglo después, la Segunda Revolución Industrial introdujo las ĺıneas de
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montaje y el uso de petróleo, combustible y enerǵıa eléctrica. Estas nuevas
fuentes de enerǵıa, junto con comunicaciones más avanzadas v́ıa telefónica y
telegráfica, permitieron la producción en masa y un cierto grado de automati-
zación en los procesos de fabricación.
Tercera Revolución Industrial
La Tercera Revolución Industrial, que comenzó a mediados del siglo XX,
añadió computadoras, telecomunicaciones avanzadas y análisis de datos a los
procesos de producción. La digitalización de las fábricas comenzó con la in-
corporación de controladores lógicos programables (PLC) en maquinarias para
ayudar a automatizar algunos procesos, además de recopilar y compartir datos.
Cuarta Revolución Industrial
Ahora estamos en la Cuarta Revolución Industrial, también conocida como
Industria 4.0. Se caracteriza por el aumento de la automatización y el empleo
de máquinas y fábricas inteligentes, además de datos informados que ayudan a
producir bienes de manera más eficiente y productiva en toda la cadena de valor.
Se mejora la flexibilidad para que los fabricantes puedan satisfacer mejor las
demandas de los clientes mediante la personalización masiva, lo que tiene como
objetivo, en muchos casos, lograr la eficiencia con grupos de un solo producto.
Al recopilar más datos de la planta y combinarlos con otros datos operativos de
la empresa, una fábrica inteligente puede lograr transparencia en la información
y mejores decisiones.
Tecnoloǵıas Base
Internet de las cosas (IoT)
El Internet de las cosas (IoT) es un componente principal de las fábricas
inteligentes. Las máquinas en la planta de producción están equipadas con sen-
sores que cuentan con una dirección IP, lo que les permite conectarse conotros
dispositivos habilitados para la web. Esta mecanización y conectividad facili-
ta la recopilación, el análisis y el intercambio de grandes cantidades de datos
valiosos.
Los sistemas operativos que se pueden encontrar son:
LINUX
En su libro “Construyendo la web de las cosas” (Building the Web of Things),
Dominique Guinard, cofundador de la comunidad Web of Things, explica que
“el mundo de los RTOS está dominado por FreeRTOS, un sistema operativo
open-source de tiempo real, aunque existen muchas alternativas viables, como
Contiki, TinyOS, mbed OS y VxWorks. Una de las desventajas de los RTOS
es que no son muy buenos para manejar muchas tareas en paralelo, lo que difi-
culta construir múltiples capas mediante abstracciones simples. Aqúı es donde
un sistema operativo que no sea de tiempo real puede ayudar. Se vuelve par-
ticularmente útil en ambientes que no son tan de misión cŕıtica, en los que la
experiencia de uso y las caracteŕısticas son más importantes que un tiempo de
respuesta veloz y constante”.
Según Guinard, el sistema operativo más utilizado en el segmento de IoT
que no es de tiempo real es Linux. “Debido a su gran comunidad, abundancia
5
de herramientas, abstracciones y arquitecturas soportadas, Linux presenta un
entorno ideal para comenzar a construir y a innovar con dispositivos IoT”, señala
el experto.
La popularidad de Linux en sistemas embebidos dio como resultado el sur-
gimiento de un proyecto de la Linux Foundation llamado Yocto, el cual está de-
dicado a crear distribuciones Linux especiales para embebidos. Paralelamente,
Google creó a Brillo, una extensión de Android para IoT, mientras que Ubuntu
lanzó Ubuntu Core para IoT.
Entre las múltiples variantes de Linux aparece RIOT como “el sistema ope-
rativo amigable para la Internet de las cosas”. Siendo el resultado del trabajo
conjunto de varias universidades europeas, RIOT es gratuito y de fuente abier-
ta. Surgió en el año 2008 como un derivado del proyecto FeuerWare, un sistema
operativo espećıfico para redes de sensores inalámbricos. Los creadores de RIOT
indican que la visión de su proyecto es “el surgimiento de una realidad entera-
mente nueva, en la cual nuestra interfaz con Internet dejará de ser principalmen-
te una pantalla, para pasar a ser el conjunto de objetos del sistema ciber-f́ısico
corporizado por la Internet de las Cosas. RIOT es un sistema operativo de fuen-
te abierta que apunta a impulsar los dispositivos IoT en esta nueva realidad. En
este contexto, RIOT apunta a impulsar un ecosistema ciber-f́ısico moderno, de
gran escala, evolutivo y seguro, compuesto por dispositivos IoT heterogéneos,
procesos y aplicaciones distribuidas, capaces de interconectarse entre śı y con la
nube, aprovechando los stacks estándares de redes de RIOT”.
RIOT soporta diversas plataformas, desde dispositivos embebidos hasta PCs
comunes. También soporta múltiples drivers, lo que le permite comenzar a uti-
lizarlo inmediatamente. La parte del código dependiente del hardware se reduce
al mı́nimo y se abstrae del kernel del sistema operativo.
En cuanto a requerimientos de hardware, RIOT exige apenas algunos re-
cursos más que TinyOS: este último requiere menos de 1 KB de RAM y 4 KB
de ROM, mientras que RIOT requiere aproximadamente 1,5 KB de RAM y 5
KB de ROM. Pero a diferencia de TinyOS, RIOT soporta lenguajes C y C++,
modularidad y tiempo real. Otros sistemas operativos que soportan más o me-
nos las mismas caracteŕısticas de RIOT posen requerimientos de recursos muy
superiores.
WINDOWS
A pesar de que Linux es el más utilizado entre los sistemas operativos para
IoT, Microsoft no pod́ıa quedar fuera, por lo que ofrece una alternativa, llamada
Windows 10 IoT Core. Según explica la empresa, Windows 10 IoT Core es una
versión de Windows 10 optimizada para dispositivos pequeños con o sin pantalla,
que funciona tanto en dispositivos ARM como x86/x64. Utiliza la API Universal
Windows Platform (UWP) para facilitar la construcción de soluciones median-
te herramientas comunes a otros entornos de Windows, y permitiendo que el
desarrollo de cada aplicación se haga una vez y se use en cualquier dispositivo,
teléfono o PC de escritorio. (Dumortier, 2017)
Computación en la nube
La computación en la nube es la base de cualquier estrategia de la Indus-
6
tria 4.0. La plena realización de la fabricación inteligente exige conectividad e
integración de ingenieŕıa, cadena de suministro, producción, servicio, ventas y
distribución. La nube lo hace posible. Además, la gran cantidad de datos que se
almacenan y analizan pueden procesarse de forma más eficiente y rentable con
la nube. La computación en la nube también puede reducir los costos iniciales
de los pequeños y medianos fabricantes que pueden dimensionar sus necesidades
y escalar a medida que crece su negocio.
Los 3 principales sistemas operativos en la nube:
Esta nueva era abre nuevos mercados y oportunidades, y se prepara una
batalla por saber quién se convertirá en la plataforma estándar. Está en juego el
control sobre las aplicaciones que se ejecutan en las plataformas cloud. Veámos
cuáles son los 3 sistemas operativos más importantes:
Amazon Web Services. Desde hace algunos años, los servicios web de Ama-
zon han ido cogiendo alguna ventaja sobre sus competidores y han sido
considerados en algunos momentos por diversos especialistas como los ĺıde-
res de este sector. Amazon EC2 proporciona capacidad segura y de tamaño
variable. Ofrece un control completo sobre los recursos y proporciona a
los desarrolladores herramientas que permiten crear aplicaciones libres de
errores.
Microsoft Azure. Microsoft muestra como una amenaza se puede conver-
tir en una oportunidad. Aunque su entrada ha sido algo tard́ıa, tiene la
ventaja de poder ofrecer un puente natural desde el escritorio hasta la nu-
be, lo cual ayuda a los desarrolladores a ampliar sus aplicaciones actuales
de escritorio. Además, dispone de una amplia base de clientes a los que
traspasar de un sistema a otro.
Google App Engine. Google ha sido uno de los primeros en desarrollar
aplicaciones como servicios para consumidores finales. Sin embargo, pare-
ce tener menos éxito cuando nos enfocamos solo en empresas. Su Google
Cloud Platform permite olvidar las complicadas tareas de administración
de infraestructura, configuración de redes y aprovisionamiento de servi-
dores, pero con unas herramientas muy espećıficas de Google y algo más
restringidas. (Kyocera, 2021)
Inteligencia artificial y machine learning
La IA y el machine learning permiten a las empresas manufactureras aprove-
char al máximo la cantidad de información que se genera no solo en las plantas
de producción, sino también en sus unidades de negocios e, incluso, de sus so-
cios y terceros. La IA y machine learning pueden generar conocimientos que
proporcionan visibilidad, previsibilidad y automatización de las operaciones y
procesos de negocio. Por ejemplo, las máquinas industriales son propensas a
sufrir aveŕıas durante el proceso de producción. El uso de datos recopilados a
partir de estos activos puede ayudar a las empresas a realizar un mantenimiento
predictivo basado en algoritmos de machine learning, lo que aumenta el tiempo
de actividad y la eficiencia.
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Computación de borde
Las demandas de las operaciones de producción en tiempo real significan que
algunos análisis de datos deben realizarse en el ”edge”, es decir, donde se crean
los datos. Esto minimiza el tiempo de latencia desde el momento en que se pro-
ducen los datos hasta cuando se requiere una acción. Por ejemplo: la detección
de un problema de seguridad o de calidad puede requerir una acción casi inme-
diata con la maquinaria. El tiempo que se requiere para enviar datos a la nube
empresarial y luego recibirlos en la planta de producción puede ser demasiado
largo y depende de la confiabilidad de la red. El uso de edge computing también
hace que los datos permanezcan cerca de su fuente, lo que reducelos riesgos de
seguridad.
Ciberseguridad
Las empresas de fabricación no siempre han considerado la importancia de la
ciberseguridad o los sistemas ciberf́ısicos. Sin embargo, la misma conectividad
del equipo operativo en la fábrica (tecnoloǵıa operativa o TO) que permite
procesos de fabricación más eficientes también expone nuevas v́ıas de acceso
para ataques maliciosos y malware. Al experimentar una transformación digital
en la Industria 4.0, es fundamental tener en cuenta un enfoque de ciberseguridad
que incluya los equipos de TI y TO.
Algunos SO que se utilizan son:
Kali Linux: un sistema operativo muy utilizado para la seguridad in-
formática y hacking ético. Ofrece muchas opciones. Kali Linux está ba-
sado en Debian y lleva muchos años mejorando sus prestaciones con cada
nueva versión. Cuenta con cientos de herramientas orientadas en la ciber-
seguridad, llevar a cabo múltiples pruebas, recopilar información, escanear
redes. . . Todo lo necesario para que los expertos y no tan expertos en la
seguridad informática lleven a cabo sus pruebas.
BlackArch Linux: es una de las distribuciones de hacking ético más popu-
lares y utilizadas. Cuenta con una gran variedad de opciones para poner
a prueba la seguridad de los dispositivos. Uno de los fuertes más impor-
tantes de BlackArch Linux es la gran cantidad de herramientas de las que
dispone. Cuenta con más de 2.500, pero constantemente añaden nuevas
con cada versión que lanzan.
Backbox: no es tan conocido como los dos anteriores, pero cuenta también
con herramientas muy interesantes para llevar a cabo pruebas de seguridad
como MSF, NMAP, BurpSuite, Armitage, SQLMap, etc. Está basado en
Ubuntu. Hay que mencionar que el próximo mes de septiembre se cumple
una década desde el primer lanzamiento oficial de esta distribución de
Linux basada en la seguridad informática.
Pentoo: una distribución de Linux clásica y que está basada en la seguri-
dad informática es Pentoo. Para muchos es una de las distribuciones más
completas. Además se está ante una de las más antiguas, ya que este año
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cumple 15 desde que fue lanzado. Es, por tanto, una opción muy a tener
en cuenta en el mundo de la ciberseguridad y llevar a cabo pruebas.
Wifislax: Se trata de una distribución de Slackware que ha sido muy po-
pular para realizar pruebas de seguridad de redes. Dispone de diferentes
herramientas para llevar a cabo ataques contra redes Wi-Fi y saber si
realmente son seguras o podŕıan acceder intrusos a ellas.
Parrot Security OS: una distribución más para añadir a esta lista es Parrot
Security OS. Es otro de los más utilizados para el hacking ético. Ofrece
una gran cantidad de herramientas que ayudan a mejorar la seguridad
informática y poner a prueba los equipos. Tiene un gran repositorio de
software orientado en la seguridad cibernética tanto para usuarios más
novatos como para los más expertos. Comenzó su andadura en el año
2013 y está basado en Debian.
Bugtraq: está basado en Debian. Ofrece un gran abanico de posibilidades
en cuanto a herramientas para poner a prueba la seguridad informática.
Fue lanzado en el año 2012 y está especialmente diseñado para usuarios
más expertos. Podemos encontrar software muy variado. (Jiménez, 2021)
Digital twin
La transformación digital que trae consigo la Industria 4.0 ha permitido a los
fabricantes crear gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de procesos, ĺıneas
de producción, fábricas y cadenas de suministro. Un gemelo digital se crea ob-
teniendo datos de sensores y dispositivos IoT, PLC y otros objetos conectados a
Internet. Los fabricantes pueden utilizar gemelos digitales para aumentar la pro-
ductividad, mejorar los flujos de trabajo y diseñar nuevos productos. Al simular
un proceso de producción, por ejemplo, los fabricantes pueden probar cambios
en el proceso para encontrar formas de minimizar el tiempo de inactividad o
mejorar la capacidad.
Azure Digital Twins es una oferta de plataforma como servicio (PaaS)
que permite la creación de grafos gemelos basados en modelos digitales de en-
tornos completos, que pueden ser edificios, fábricas, granjas, redes energéticas,
ferrocarriles, estadios y mucho más, incluso ciudades enteras. Estos modelos di-
gitales se pueden usar para obtener información que impulse mejores productos,
operaciones optimizadas, costos reducidos y experiencias de cliente innovadoras.
Azure Digital Twins se puede usar para diseñar una arquitectura de gemelos
digitales que represente dispositivos IoT reales en una solución en la nube más
amplia y que se conecte a dispositivos gemelos de IoT Hub para enviar y recibir
datos en directo. (Anderson, 2021)
Big Data
El Big Data, también llamado datos a gran escala, se ocupa de todas las
actividades relacionadas con los sistemas que manipulan enormes conjuntos de
datos: adquisición, almacenamiento, búsqueda, compartición, análisis, y visua-
lización. No obstante Big Data a menudo se refiere simplemente a la utilización
9
de métodos avanzados para extraer patrones repetitivos dentro de esos datos o
algún tipo de información útil para modelos predictivos.
El Big Data ha empezado a incorporarse a la industria donde permite au-
mentar la calidad de la producción, ahorrar enerǵıa y mejorar el servicio de las
máquinas y equipamiento. En un contexto de Industria 4.0, la adquisición y
evaluación exhaustiva de los datos procedentes de distintas fuentes – equipos de
producción, proveedores, clientes. . . -serán de uso común para facilitar la toma
de decisiones. Algunos fabricantes, a través de sensores como pueden ser cáma-
ras de vision artificial, han sido capaces de identificar patrones en las materias
primas de sus proveedores que pueden generar productos defectuosos. Esto les
permite detectar el problema en una etapa temprana y ahorrar costes.
Sistemas Ciber-f́ısicos (CPS)
Los sistemas ciber-f́ısicos (cyber-physical systems CPS) constituyen una nue-
va generación TIC (Tecnoloǵıas Informáticas y de las Comunicaciones). Una
generación que se caracteriza por el estrecho v́ınculo de los sistemas de proce-
samiento empotrados con los procesos f́ısicos que controlan (cuando hablamos
únicamente de sistemas empotrados nos solemos referir al procesamiento dejan-
do de lado el v́ınculo entre los elementos de procesamiento y los f́ısicos). CPS
comparte la misma arquitectura básica que IoT, sin embargo, CPS incluye una
mayor vinculación y coordinación entre los elementos f́ısicos y de procesamiento.
Los sistemas CPS son algo más que dispositivos individuales que ofrecen ser-
vicios a través de Internet (IoT). Se trata de ecosistemas integrados por disposi-
tivos que interactúan con el mundo f́ısico, pero interpretándolo y aprendiendo de
las interacciones que se producen. Constituyen sistemas distribuidos inteligentes
que evolucionan de forma autónoma con enormes oportunidades no solo den-
tro del campo de los procesos industriales sino también de las infraestructuras,
movilidad, enerǵıa, hospitales, etc.
Caracteŕısticas de una fábrica inteligente
Análisis de datos para una toma de decisiones óptima Los sensores
incorporados y la maquinaria interconectada producen una cantidad significativa
de datos para las empresas manufactureras. La anaĺıtica de datos puede ayudar
a los fabricantes a investigar las tendencias históricas, identificar patrones y
tomar mejores decisiones. Las fábricas inteligentes también pueden utilizar datos
obtenidos de otras partes de la empresa y de su amplio ecosistema de proveedores
y distribuidores para generar información más detallada. Al observar los datos
de recursos humanos, ventas o almacenamiento, los fabricantes pueden tomar
decisiones de producción basadas en el personal y en los márgenes de ventas.
Además, se puede crear una representación digital completa de las operaciones
en la forma de un ”gemelo digital”.
Integración de TI y TO
La arquitectura de red de la fábrica inteligente depende dela interconectivi-
dad. Los datos en tiempo real recopilados de sensores, dispositivos y máquinas
en la planta de producción pueden ser utilizados inmediatamente por otros ac-
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tivos de la fábrica, aśı como compartidos entre otros componentes del software
empresarial, incluyendo la planificación de recursos empresariales y otro softwa-
re de gestión empresarial.
Producción personalizada
Las fábricas inteligentes pueden producir bienes personalizados que satisfa-
gan las necesidades de clientes individuales de manera más rentable. De hecho,
en muchos sectores de la industria, los fabricantes aspiran a lograr un ”lote de
uno”de manera económica. Con el uso de aplicaciones avanzadas de software
de simulación, nuevos materiales y tecnoloǵıas como la impresión 3D, los fabri-
cantes pueden crear fácilmente pequeños lotes de art́ıculos especializados para
clientes particulares. Mientras que la Primera Revolución Industrial se trató de
la producción en masa, la Industria 4.0 tiene que ver con la personalización
masiva.
Cadena de suministro
Las operaciones industriales dependen de una cadena de suministro trans-
parente y eficiente que debe integrarse con las operaciones de producción como
parte de una sólida estrategia de la Industria 4.0. Esto cambia la forma en que
los fabricantes utilizan sus materias primas y entregan sus productos finales.
Al compartir algunos datos de producción con los proveedores, los fabricantes
pueden planificar mejor las entregas. Por ejemplo: si una ĺınea de ensamble sufre
una interrupción, las entregas se pueden redireccionar o retrasar para reducir
el tiempo perdido o el costo. Además, con los datos meteorológicos, del socio
de transporte y minorista, las empresas pueden utilizar el env́ıo predictivo para
enviar productos finales en el momento justo para satisfacer la demanda de los
consumidores. Es más, blockchain está emergiendo como una tecnoloǵıa funda-
mental para asegurar la transparencia en las cadenas de suministro.
Discusión
El termino industria 4.0, hace referencia a la evolución actual de los siste-
mas, maquinaria, tecnoloǵıas y procesos utilizados en el sector industrial
mediante el uso de las nuevas tecnoloǵıas: internet, comunicación en tiem-
po real entre las maquinas, fabricación aditiva, etc.
La industria 4.0 consiste en la digitalización de los procesos productivos en
las fábricas mediante sensores y sistemas de información para transformar
los procesos productivos y hacerlos más eficientes.
El objetivo de la industria 4.0, es promover la automatización de la manu-
factura, para asi poder crear fabricas inteligentes (Smart Manufacturing)
que se caracterizan por una intensa capacidad de adaptación y alta efi-
ciencia en el uso de los recursos.
11
1.5. Conclusiones
La industria 4.0 implica un cambio de paradigma y que constituye, posi-
blemente, el mayor reto de futuro al que se enfrenta en la actualidad no
sólo la industria, sino la sociedad en su conjunto, debido a los grandes
cambios que surgieron en esta era.
Cada revolución industrial surgió debido a las necesidades según la época,
pero la industria 4.0 nos introduce, por primera vez, a un tipo de realidad
virtual que coexiste, e incluso interactúa, con el mundo f́ısico material. Los
avances tecnológicos de esta era, cambiaron por completo el panorama de
las vidas de las personas.
El paradigma de industria 4.0 es una versión masivamente informatizada
de la fábrica en la que todos sus procesos se encuentran conectados e
intercambian un flujo continuo de información.
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Referencias
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	Abstract
	Antecedentes
	Objetivos
	Metodología
	Resultados y Discusiones
	Conclusiones 
	Referencias