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Guía Para la Formación en Industry 4.0
Jaime Andrés Rodriguez Merchán
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Ingeniería, Ingeniería Industrial
Bogotá, Colombia
2019
Guía para la Formación en Industry 4.0
Jaime Andrés Rodriguez Merchán
Trabajo de pasantía presentada(o) como requisito parcial para optar al título de:
Ingeniero Industrial
Director (a):
Ph.D. José Nelson Pérez Castillo
Línea de Investigación:
Línea de investigación en informática, comunicaciones y gestión del conocimiento para el
desarrollo organizacional
Grupo de Investigación:
Grupo Internacional de Investigación en Informática, Comunicaciones y Gestión del
Conocimiento (GICOGE)
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Contenido IV
Facultad de Ingeniería, Ingeniería Industrial
Bogotá, Colombia
2019
Resumen y Abstract V
(Dedicatoria o lema)
A mi madre que lo ha dado todo por hacerme
una mejor persona.
Contenido VI
Resumen
La cuanta revolución industrial está en pleno auge y en países como el nuestro el
desarrollo e implementación de la tecnología no es un punto fuerte, es por eso que en este
trabajo se presentan las tecnologías que hacen parte de la industria 4.0, utilizando distintas
fuentes bibliográficas con el fin de que los lectores se familiaricen con la temática del
cambio tecnológico que se está viviendo el mundo y como esto se adapta a los procesos
cotidianos y productivos en diferentes niveles y escenarios.
Palabras clave: Industria 4.0, Big Data, Internet de las Cosas, Realidad Aumentada,
Cloud Computing.
Contenido VII
Abstract
The fourth industrial revolution is booming and in countries like ours the development and
implementation of technology is not a strong point, that is why this work presents the
technologies that are part of Industry 4.0, using different sources in order for readers to
become familiar with the theme of technological change that the world is experiencing and
how this adapts to everyday and productive processes at different levels and scenarios.
Keywords: Industry 4.0, Big Data, Internet of Things, Augmented Reality, Cloud
Computing
Contenido VIII
Contenido
1. La industria 4.0 ......................................................................................................... 3 1.1 Precursores de la industria 4.0 ............................................................................ 4 1.2 Puntos fuertes de la industria 4.0 ........................................................................ 7
1.2.1 Interconexión ................................................................................................... 7 1.2.2 Asistencia Técnica .......................................................................................... 7 1.2.3 Decisiones descentralizadas ........................................................................... 8 1.2.4 Transparencia de la información ..................................................................... 8
1.3 Desafíos de la industria 4.0 ............................................................................... 12 1.4 Colombia y la industria 4.0 ................................................................................ 13
2. Internet de las cosas.............................................................................................. 15 2.1 Internet de las cosas, e internet industrial de las cosas .................................... 15
2.1.1 ¿Cómo funciona? .......................................................................................... 20 2.2 Áreas de aplicación ........................................................................................... 22
2.2.1 Ciudades ....................................................................................................... 22 2.2.2 Salud ............................................................................................................. 23 2.2.3 Agricultura y ganadería ................................................................................. 23 2.2.4 Industria y comercio ...................................................................................... 23
2.3 Barreras del internet de las cosas ..................................................................... 24 2.3.1 Estandarización ............................................................................................. 24 2.3.2 Implementación de IPv6 ................................................................................ 25 2.3.3 Energía para los sensores ............................................................................. 25
3. Smart Manufacturing ............................................................................................. 26 3.1 Arquitecturas de referencia ............................................................................... 31
3.1.1 Arquitectura física .......................................................................................... 32 3.1.2 Arquitectura funcional .................................................................................... 33 3.1.3 Arquitectura de industria 4.0 de IBM .............................................................. 35
3.2 Ciclo de vida de los datos de manufactura ........................................................ 36 3.3 Aplicaciones ...................................................................................................... 40
3.3.1 Fabricación aditiva ........................................................................................ 40 3.3.2 Cloud manufacturing ..................................................................................... 42 3.3.3 Almacenes automatizados ............................................................................ 42
4. Big Data .................................................................................................................. 43 4.1 ¿Cómo funciona?.............................................................................................. 47 4.2 Técnicas de análisis en el Big Data................................................................... 48
4.2.1 A/B Testing .................................................................................................... 48 4.2.2 Reglas de asociación .................................................................................... 49 4.2.3 Clasificación .................................................................................................. 49 4.2.4 Minería de datos ............................................................................................ 49 4.2.5 Algoritmos genéticos ..................................................................................... 49 4.2.6 Machine learning ........................................................................................... 49 4.2.6.1 Algoritmos supervisados ........................................................................ 50 4.2.6.2 Algoritmos no supervisados ................................................................... 50 4.2.7 Modelamiento predictivo ................................................................................ 50 4.2.8 Análisis de series de tiempo .......................................................................... 50 4.2.9 Redes neutrales ............................................................................................ 50
4.3 Casos de uso de Big Data ................................................................................ 51
Contenido IX
4.3.1 Desarrollo de productos ................................................................................. 52 4.3.2 Mantenimiento predictivo ............................................................................... 52 4.3.3 Experiencia del cliente ................................................................................... 52 4.3.4 Fraude y conformidad .................................................................................... 53 4.3.5 Eficiencia operativa ........................................................................................ 53 4.3.6 Impulso de la innovación ............................................................................... 53
5. Cloud Computing ................................................................................................... 54 5.1 Arquitectura de la computación en la nube ....................................................... 57
5.1.1 Capa del usuario ............................................................................................ 57 5.1.2 Capa de la red ............................................................................................... 58 5.1.3 Capa del proveedor de servicios en la nube .................................................. 58
5.2 Ciclo de vida de los datos en la nube ............................................................... 59 5.3 Ventajas y desventajas de la computación en la nube ..................................... 60 5.4 Ventajas ........................................................................................................... 61
5.4.1 Acceso ........................................................................................................... 61 5.4.2 Costos Bajos ................................................................................................. 61 5.4.3 Diversidad de dispositivos ............................................................................. 61 5.4.4 Almacenamiento ............................................................................................ 61
5.5 Desventajas ..................................................................................................... 62 5.5.1 Dependencia ................................................................................................. 62 5.5.2 Riesgo ........................................................................................................... 62 5.5.3 Migración ....................................................................................................... 62
6. Productos inteligentes ........................................................................................... 63 6.1 Requerimientos ................................................................................................ 64
6.1.1 Monitoreo....................................................................................................... 64 6.1.2 Control ........................................................................................................... 65 6.1.3 Optimización .................................................................................................. 65 6.1.4 Autonomía: .................................................................................................... 65
6.2 Atributos que hacen un elemento autónomo y consistente ............................... 65
7. Tecnologías de virtualización ................................................................................ 67 7.1 Realidad Aumentada ........................................................................................ 67 7.2 Tecnologías de visualización ............................................................................ 69
7.2.1 Optical see-through (OST) ............................................................................. 69 7.2.2 Video see-through (VST): .............................................................................. 69 7.2.3 Spatial Proyectors: ......................................................................................... 70
7.3 Ejemplos de aplicación ..................................................................................... 70 7.3.1 Sector ventas ................................................................................................. 70 7.3.2 Escaneo y verificación de documentos .......................................................... 71 7.3.3 Educación ...................................................................................................... 72 7.3.4 Medicina ........................................................................................................ 72 7.3.5 Traducción instantánea .................................................................................. 73 7.3.6 Diseño ........................................................................................................... 73 7.3.7 Reconocimiento facial .................................................................................... 73
8. Tecnologías de soporte para la industria 4.0 ....................................................... 73 8.1 Ciberseguridad ................................................................................................. 73
8.1.1 Capa de percepción ....................................................................................... 75 8.1.2 Capa de red ................................................................................................... 76 8.1.3 Capa de servicio ............................................................................................ 76
Contenido X
8.1.4 Interface ........................................................................................................ 76 8.2 Principios estratégicos de la ciberseguridad ..................................................... 77 8.3 Blockchain ........................................................................................................ 78
8.3.1 ¿Cómo funciona? .......................................................................................... 79 8.4 Ip v6 .................................................................................................................. 80 8.5 Sistemas ciber-fisicos (CPS) ............................................................................. 82
9. Conclusiones ......................................................................................................... 85
Contenido XI
Lista de figuras
Ilustración 1. Indicadores estadísticos de internet alrededor del mundo. .......................... 5
Ilustración 2. Crecimiento de generación de datos en el tiempo. ...................................... 6
Ilustración 3. Principios de diseño para la industria 4.0 . .................................................. 9
Ilustración 4. Palabras clave más populares de Industria 4.0. ........................................ 10
Ilustración 5. Sistemas ciberfísicos como transmisores de información. ......................... 11
Ilustración 6. ¿Qué es industria 4.0? .............................................................................. 13
Ilustración 7. Sistemas ciberfísicos como transmisores de información. ......................... 16
Ilustración 8. Ejemplo básico del internet de las cosas. .................................................. 18
Ilustración 9. Internet de las cosas red de redes. ............................................................ 19
Ilustración 10. Retroalimentación en el internet de las cosas. ......................................... 21
Ilustración 11. Nivel de aplicación de las tecnologías de I4.0. ........................................ 27
Ilustración 12. Pirámide de automatización. ................................................................... 28
Ilustración 13. Flujo de información en un proceso. ........................................................ 29
Ilustración 14. Flujo de información en un proceso en la industria 4.0. ........................... 31
Ilustración 15. ISA 95 con componente I4.0. .................................................................. 33
Ilustración 16. Arquitectura Funcional ISA-95 y RAMI4.0. ............................................. 34
Ilustración 17. Industry 4.0 Arquitecture. ........................................................................ 36
Ilustración 18. Ciclo de vida de los datos de manufactura. ............................................. 38
Ilustración 19. Clasificación de tecnologías de manufactura aditiva. ............................... 41
Ilustración 20. Simulación de entrenamiento de personal. .............................................. 43
Ilustración 21. Niveles de complejidad del Big Data. ...................................................... 46
Ilustración 22. Proceso básico del Big Data. ................................................................... 47
Ilustración 23. Funcionamiento Big Data. ....................................................................... 48
Ilustración 24. Minería de Datos. .................................................................................... 51
Ilustración 25. Estructura de Cloud Computing. .............................................................. 59
Ilustración 26.Ciclo de vida de los datos en la Nube. ...................................................... 60
Ilustración 27. Productos inteligentes conectados. ......................................................... 63
Ilustración 28. Continuum de Realidad-Virtualidad. ........................................................ 68
Ilustración 29. Realidad aumentada. .............................................................................. 70
Ilustración 30. Figura 31. Nacex, escaneo de verificación. Nacex. ................................. 71
Ilustración 31. Ciberseguridad en el puente de la comunicación. ................................... 75
Ilustración 32. Bases de datos convencionales vs Block Chain. ..................................... 78
Ilustración 33. Relación entre ficheros Blockchain. ......................................................... 79
Ilustración 34. ¿Qué es IPv6? ........................................................................................ 81
Ilustración 35. CPS y relaciones. .................................................................................... 83
Ilustración 36. Niveles de arquitectura de CPS20. .......................................................... 85
Contenido XII
Lista de tablas
Tabla 1. Factores clave de la evolución del IOT ................................................................ 6
Tabla 2. Amenazas y vulnerabilidades de seguridad por nivel. ....................................... 76
Introducción
Los cambios más significativos en materia de la reorganización estructural de las
poblaciones, el comportamiento y las economías han sido debido a las diferentes
revoluciones industriales que cambiaron la forma de producir bienes para el
consumo de la humanidad, por lo que es importante resaltar los cambios que se
están generando dentro del ámbito organizacional por la evolución de las
tecnologías que hacen de los procesos más autónomos, pero a la vez mas
interactivos con las personas dando a conocer aspectos de información en un flujo
constante como no se había visto antes en la historia, esta se caracteriza alrededor
de las llamadas empresas inteligentes, en donde las máquinas y sistemas están
conectados entre sí y cuyo motivo es la búsqueda de eficiencia y adaptabilidad de
los sistemas de producción. En este contexto, la información recabada se convierte
en el pilar de los procesos, la cual es recabada por medio de sensores y otras
tecnologías desplegadas por toda el área de producción que requieren una alta
capacidad de almacenamiento, procesamiento y análisis para ser convertidos en
información útil para el desempeño.
Dentro de esta temática hay unas tendencias tecnológicas, herramientas, procesos
que deben ser comprendidos para tener una idea concreta del potencial de la
industria 4.0, término que nació en Alemania para identificar un plan de gobierno
basado en la búsqueda de la implementación de las nuevas tecnologías de la
comunicación dentro de la industria y ahora es el nombre que se le ha dado a la
cuarta revolución industrial y su impacto en la sociedad, que cada vez está más
conectada y en necesidad de consumir más.
La realización de este documento nace como iniciativa de dar a conocer a los
lectores el cambio que se está viviendo a nivel mundial en los procesos de
Introducción 2
producción y en la prestación de servicios como consecuencia del avance en las
tecnologías de la información y comunicación; además de las aplicaciones que
tienen los distintos componentes de la industria 4.0 en la actualidad.
1. La industria 4.0
El termino industria 4.0 nació de la iniciativa del gobierno alemán en el 2011 para
dar inicio a la cuarta revolución industrial, los cambios más significativos que crean
la necesidad de una industria que sea más rápida para responder oportunamente
a las necesidades del mercado son la individualización de la demanda, los tiempos
de producción más cortos y el avance de las tecnologías de la comunicación y la
información. “El término Industria 4.0 se encuentra completamente con una amplia
gama de conceptos, incluyendo incrementos en mecanización y automatización,
digitalización, redes y miniaturización”(Ustundag & Cevikcan, 2018), es la
continuidad de la automatización que se generó en la tercera revolución industrial
adoptando conceptos de la cultura digital como los sistemas basados en
conocimiento, la tecnología de sensores, procesos flexibles y adaptables (Mazali,
2018).
Es importante resaltar los cambios que se están generando dentro del ámbito
organizacional por la evolución de las tecnologías que hacen de los procesos más
autónomos, pero a la vez mas interactivos con las personas, dando a conocer
aspectos de información en un flujo constante como no se había visto antes en la
historia, esta se caracteriza alrededor de las llamadas empresas inteligentes, en
donde las máquinas y sistemas están conectados entre sí y cuyo motivo es la
búsqueda de eficiencia y adaptabilidad de los sistemas de producción. En este
contexto, la información recabada se convierte en el pilar de los procesos, la cual
es recabada por medio de sensores y otras tecnologías desplegadas por toda el
área de producción que requieren una alta capacidad de almacenamiento,
4
procesamiento y análisis para ser convertidos en información útil para el
desempeño.
La industria 4,0 es un término colectivo para tecnologías y conceptos de
organizaciones de la cadena de valor (Gilchrist, 2016) .Hay tres características que
deben ser tenidas en cuenta para la adaptación exitosa de la industria 4.0; (1)
integración horizontal vía cadenas de valor, (2) la digitalización de productos y
servicios y (3) La integración de modelos de negocio innovados (Gilchrist, 2016).
Los atributos que hacen especial a la industria 4.0 según (Schweichhart, 2016) son:
Sistemas y maquinas flexibles
Las funciones son distribuidas a través de la red
Los participantes interactúan a través de niveles jerárquicos
Comunicación entre todos los participantes
Los productos hacen parte de la red
1.1 Precursores de la industria 4.0
La era de la digitalización es el aspecto a considerar que más afección o peso tiene
dentro del nacimiento de la industria 4.0, un estudio realizado por We Are Social
realizado en el 2017 muestra las cifras de acceso de la población de distintas
formas de interactuar por medio del internet, donde de los datos más relevantes
cabe resaltar que en una sociedad actual de alrededor de 7 billones más de la mitad
son usuarios de internet, lo que ha hecho día a día más que una herramienta
opcional un elemento necesario en la cotidianidad para estar en sincronía con el
medio que nos rodea, es estar informado en todo momento ya sea a manera de
ocio, negocios o investigación pero llevando la información siempre con nosotros,
así mismo como las personas como entes individuales se comunican y tienen flujo
de información se ha manifestado este fenómeno entre empresas, coordinando
más que nunca las tareas a realizar y buscando siempre información que sea
relevante para las operaciones y procesos estratégicos, el auge de la era de la
digitalización ha forzado a tener protocolos y nuevas herramientas para recolectar
5
y procesar información de tamaño sin precedentes y la evolución de las tecnologías
de la información y la comunicación lo ha facilitado por la baja de los costos de
producirlas y por ende más capacidad de adquisición de las sociedades, empresas
y personas.
Ilustración 1. Indicadores estadísticos de internet alrededor del mundo.
Fuente: (Kemp, 2017)
En el proceso que involucra las tecnologías de la información hay una entrada de
datos (input), un procesamiento y una salida de información (output), con la
evolución de la tecnología se ha aumentado la capacidad de procesamiento gracias
a algoritmos más potentes donde comparado con una década antes se ha
aumentado la capacidad y velocidad de este manejo de información además de
que la consulta de resultados está sujeta a internet por lo que su difusión y acceso
no está ligada a un solo lugar como lo puede ser la empresa.
El otro impulsor de la industria 4.0 es el internet de las cosas (IoT). “El internet de
las cosas es un término amplio utilizado para denominar a las tecnologías, sistemas
y principios de diseño asociados a la ola de objetos conectados a internet basados
en el entorno físico” (Ustundag & Cevikcan, 2018). La estructura del internet de las
6
cosas se puede segmentar en 3: la conectividad, el procesamiento y los
componentes de hardware. En la siguiente tabla se muestra los factores que han
facilitado la aparición progresiva de más y más objetos con la característica de
conectarse a internet:
Tabla 1. Factores clave de la evolución del IOT
Conectividad Procesamiento Componentes de
Hardware
Disminución del costo de
comunicación en un 40%
Disminución del consto de
procesamiento en un 60%
Disminución en el costo de
sensores
Mejor cobertura de radio
base
Menor requerimiento de
uso de energía
Nuevos componentes de
hardware para implementar
en nuevos proyectos
Fuente: (EDX, 2018)
Ilustración 2. Crecimiento de generación de datos en el tiempo.
Fuente: (EDX, 2018)
7
1.2 Puntos fuertes de la industria 4.0
Los puntos fuertes de la industria 4.0 se producen a partir de las tecnologías que
han surgido en pro de la interconectividad que permite el uso de dispositivos con la
posibilidad de acceder al internet de manera continua, es así como surgió una
arquitectura de lo que quiere ser la industria 4.0 y por lo tanto sus principios de
diseño.
La interconexión, asistencia técnica, decisiones descentralizadas y transparencia
de la información son los principios en los que esta cimentada la industria 4.0
(Prakash et al., 2019), y es gracias a esto que han surgido las tecnologías que
hacen tan especial este nuevo modelo para empresas, ciudades y hasta hogares.
1.2.1 Interconexión
Hace referencia a la posibilidad de crear un puente de comunicación entre los
dispositivos no solo con las personas sino entre si al grado de lograr trabajos
colaborativos gracias al intercambio de comunicación entre las partes además de
brindar información pertinente en tiempo real a las partes interesadas del proceso,
ayudando a mantener vigilancia y control en el entorno de trabajo. Aquí se
caracterizan tres tipos de interacciones 1. Hombre-hombre, 2. Hombre-máquina y
3. Máquina-maquina (Čolaković & Hadžialić, 2018), cada una de estas en
diferentes partes del proceso y con funciones diferentes.
1.2.2 Asistencia Técnica
Debido a que en un futuro donde se apliquen todas las tecnologías que involucran
la industria 4.0 el rol de las personas dentro de las organizaciones cambiara, deben
coexistir la acción de las personas con la de las maquinas por lo que es necesario
que la información sea enviada de manera “oportuna, comprensible y ordenada”
(Hermann, Pentek, & Otto, 2016), a las personas para que tomen las decisiones
adecuadas en su actuar diario en la compañía y resuelvan problemas de manera
sencilla por medio de los sistemas asistidos, en esta mecánica por medio de
8
pantallas como puede ser la de un Smartphone o una tableta se mantiene
informado de manera visual a los trabajadores, información como productos/hora,
temperatura, revoluciones o la detección de una falla en el proceso pueden ser
suministrados en tiempo real. Otra manera en la que se presenta esta asistencia
técnica es por medio de los robots colaborativos donde en vez de crear un robot
que realice una terea por si solo se crea con el fin de ayudar a las personas a
realizar sus labores de manera más ágil y efectiva, la ventaja de esto es que no
requiere una programación tan exhaustiva y se mantiene al personal dentro de los
procesos.
1.2.3 Decisiones descentralizadas
La toma de decisiones descentralizada se da gracias a la conexión entre los
dispositivos y las personas y la posibilidad de que esta información sea visualizada
en más de un lugar gracias a la descentralización de la información, “el software
les da la posibilidad de tomar decisiones descentralizadas” (Román, 2016), es decir
la información no está almacenada en un solo lugar o está en un lugar donde todos
tienen acceso como lo es la nube.
1.2.4 Transparencia de la información
“Gracias al gran número de objetos y personas conectadas nace una nueva
transparencia de la información por la trazabilidad que se puede hacer de esta”
(Hermann et al., 2016) y las medidas de seguridad que se toman para que esta no
se pueda alterar, los datos que son recolectados de las operaciones se procesan
a gran velocidad para ser convertidos en información útil para las personas a cargo
de la operación, ya que esta transparencia es muy importante la información debe
estar protegida puesto que la industria 4.0 es una nueva cultura basada en la
información, esta debe ser confiable, incorruptible y trazable pues es la base de
todas las decisiones que se van a tomar.
9
Ilustración 3. Principios de diseño para la industria 4.0 .
Fuente: (Hermann et al., 2016)
Las tecnologías que hacen parte de la industria 4.0 son las siguientes (Gilchrist,
2016)(Alcácer & Cruz-Machado, 2019):
Internet de las cosas
Big data
Cloud Computing
Smart manufacturing
CPS (Cyber Phisycal Systems)
Realidad Aumentada
10
Ilustración 4. Palabras clave más populares de Industria 4.0.
Fuente: (Muhuri, Shukla, & Abraham, 2019)
Aunque son muchos los términos y analizándolos a fondo surgen aún más estos
guardan una estrecha relación y se hacen parte de un todo donde sus funciones
se vuelven complementarias con el fin de cumplir los objetivos que se plantea la
industria 4.0.
Dos de los elementos principales que se pueden destacar son “la red global de
servicios que permite la comunicación multidireccional no solo de personas sino de
máquinas y los sistemas embebidos, que son tecnologías computacionales
diseñadas para cumplir funciones no muy amplias donde hay una entrada de
información y una ejecución”(Čolaković & Hadžialić, 2018), estos sistemas
embebidos los podemos encontrar en casi en todos los dispositivos, el siguiente
paso para estos sistemas ha sido para adaptarse como sensores inteligentes (CPS)
que operan en el mundo físico y en el virtual, pequeños componentes con la
capacidad de tomar información, ejecutar comandos a partir de lo recolectado y
11
difundir a los actores del proceso (Rauch, Linder, & Dallasega, 2019), como lo
pueden ser robots para que ejecuten a una diferente velocidad sus tareas por
ejemplo, que dejen de trabajar, que una u otra máquina deje de funcionar por una
avería. Para esto debe haber tanto una integración horizontal como vertical de los
procesos.
Ilustración 5. Sistemas ciberfísicos como transmisores de información.
Fuente: (MHRD, 2017)
Esto les da a las empresas nuevas oportunidades como lo son las modificaciones
en tiempo real, nuevas interfaces y estandarización, mayor adaptabilidad,
descentralización de la planeación y el control, mayor grado de individualización,
pero trae consigo una vulnerabilidad en la seguridad de la información por tener
tantos dispositivos y hacer dependiente la operación de la comunicación vía
internet por lo que se deben tener medidas de aseguramiento para tener el control
de a quien se le está dando acceso la información de la organización, es aquí donde
entre el concepto de ciberseguridad, una capa de protección para que toda la
información que fluye por medio de la internet de las cosas este segura de ser
copiada, alterada y robada.
12
1.3 Desafíos de la industria 4.0
Los desafíos a afrontar se pueden segmentar en categorías, la primera es la de los
datos; ¿cómo asegurar su accesibilidad, calidad, procesamiento?, la transferencia
de datos por medio de plataformas propias, la falta de estándares internacionales
para la transferencia de información puede hacer de esta imperfecta, en las
aplicaciones de la industria 4.0 hay una gran cantidad de transferencia y
recopilación de datos, por lo que la transferencia de datos debe ser muy fluida y
altamente interoperable en sus diversos sistemas y plataformas. Y por último dentro
del aspecto de los datos, la seguridad, no todas las personas están dispuestas a
que su información sea colectada y compartida y en este caso, algunas medidas
de seguridad, políticas gubernamentales, marcos, así como la ley y la ordenanza
de privacidad de los derechos legales de los países desempeñan un papel clave.
En segunda instancia esta la tecnología, ya que toda la base de la industria 4.0
esta soportada en los avances que surjan de esta, para analizar, transmitir
información, tomar decisiones gracias al desarrollo de software especializado; uno
de los nuevos paradigmas es la reasignación de las funciones dado el grado de
automatización que se debe contemplar las interacciones hombre-máquina
(Meissner & Aurich, 2019), los puntos de división o el punto de contacto que logran
el equilibrio óptimo entre los cálculos de datos de la máquina y la toma de
decisiones humanas(Ustundag & Cevikcan, 2018), posiblemente de una manera
interactiva, y encontrar ese punto para dar con el equilibrio no es fácil en parte
porque se puede comprometer la eficiencia de la operación y generar reprocesos
si no está bien definido. También es importante en busca de la implementación de
estas tecnologías que el avance en el tiempo genere un menor tamaño y costo más
bajo para la adquisición de estas.
En tercer lugar, las competencias digitales necesarias, un estudio realizado por
Siemens revela algunos resultados tomados de empresas en las cuales se realizó
la investigación “Los encuestados definieron claramente tres áreas clave en las que
ya se está experimentando carencias: competencia en producción digital,
13
capacidades en mantenimiento digital y analíticas estratégicas y operativas.
Además de las crecientes carencias en materia de competencias, los encuestados
también destacaron la necesidad de que sus homólogos recurrieran a la
externalización para responder a algunos de los crecientes requisitos en materia
de digitalización” (SIEMENS, 2017).
Ilustración 6. ¿Qué es industria 4.0?
Fuente: Elaboración propia.
1.4 Colombia y la industria 4.0
En el ámbito de la industria 4.0 la incursión, el desarrollo y adopción de esta en los
países donde se ha logrado arraigar viene de la intención del gobierno por
posicionar a su región en los mejores estándares de productividad; países como
Alemania, Estados Unidos y China en medio de la confrontación comercial que
14
genera la globalización incluyen en sus planes de gobierno una buena inversión en
programas de investigación y desarrollo. Esto va de la mano de las industrias que
ya poseen y en las que son reconocidas, en un mercado tan volátil donde surgen
nuevos competidores a diario es importante para los mejores estar a la vanguardia
para seguir manteniéndose como los mejores.
Para el caso Colombia es diferente es muy baja la inversión que se tiene como
Estado en temas de innovación y desarrollo, “la teoría económica reconoce la
importancia de contar con políticas públicas muy activas, debido a la incapacidad
del innovador individual (empresa, grupo de investigadores o persona) de captar
todos los beneficios de sus acciones, lo cual indica que las innovaciones tienen
efectos de alcance social. La diversificación hacia actividades con mayores
contenidos de conocimiento es parte esencial de una estrategia de aumento en la
productividad. El fracaso en lograr esta diversificación tiende a generar lo que en
la literatura económica se denomina la ‘trampa de renta media’, es decir, un
estancamiento en los niveles intermedios de ingreso, un fenómeno en el cual
América Latina es uno de los mejores ejemplos” (Ocampo J, 2018). Según informes
del Banco Mundial y la Unesco la inversión de Colombia en Ciencia y Tecnología
es de apenas el 0.24% del PIB, es un valor muy bajo, es de las razones por las
cuales Colombia está más caracterizado como un país que compra a otros en vez
de producir internamente una gran cantidad de productos.
Es importante la intervención del estado para el desarrollo o en principio adopción
de tecnologías de punta, pero también es necesario que se genere la formación en
los centros de educación superior de ¿Cómo, por qué, y para qué? “Hoy en las
principales ferias de tecnología industrial del mundo no se habla de nada distinto;
y es que no es para menos, se dice que es la nueva Revolución, que impondrá un
nuevo paradigma, que redibujará lo que hoy imaginamos cuando pensamos en
plantas industriales, que no volveremos a producir del mismo modo. En Colombia
existen muchas plantas de manufactura que tienen 60 o 40 años. En las visitas que
realizamos se evidencia que sus procesos productivos cuentan con equipos
desactualizados, por lo cual no hemos conseguido desarrollar la tercera etapa de
15
automatización.” A lo que Barrera sentencia: Queremos algo imposible: saltar de la
Industria 1.0 a la 4.0” (Bocanegra J, 2017).
En este momento la meta que tiene el gobierno es aumentar la inversión en
actividades de ciencia tecnología e innovación haciéndola llegar al 1.5% del PIB,
“si Colombia quiere ser un país que genere conocimiento, tecnología e innovación
son necesarias altas inversiones en el marco de una política en CTI a largo plazo
con acciones y resultados concretos que permitan crecimiento y desarrollo
productivo en el país” (Pardo C, 2019).
2. Internet de las cosas
A partir de esta sección y los próximos capítulos se abordará específicamente las
tecnologías que hacen parte de la industria 4.0: internet de las cosas, big data,
cloud computing, producción inteligente y productos ingentes y sus aplicaciones
para tener una noción de cómo estas entran en los procesos tradicionales y los
convierten en algo nuevo.
2.1 Internet de las cosas, e internet industrial de las cosas
El internet nació con la intensión de conectar ordenadores, luego con el paso del
tiempo se fueron incorporando funciones de comunicación entre los usuarios de los
ordenadores, como puede ser entre un cliente y un proveedor modificando así las
dinámicas y procesos de las organizaciones, muchos de los protocolos con los que
se fundó internet han quedado en desuso y obsoletos, la nueva Internet incorpora
la conexión entre dispositivos (cosas, en lugar de personas), que permiten dar una
cierta inteligencia a su funcionamiento. Hay muchas definiciones de lo que es el
16
internet de las cosas, pero una de las más sencillas de entender y concretas es la
del Grupo de Soluciones Empresariales Basadas en Internet (IBSG) “internet de
las cosas es sencillamente el punto en el tiempo en el que se conectaron a internet
más cosas u objetos que personas” (Evans, 2011).
“Una infraestructura global para la sociedad de la información que permite servicios
avanzados mediante la interconexión de cosas (físicas y virtuales) basadas en
tecnologías de información y comunicación existentes y en evolución,
interoperables” (Zavazava, 2015).
Cosas que tienen identidades y personalidades virtuales operando en espacios
inteligentes usando interfaces inteligentes para conectarse y comunicarse dentro
de contextos sociales, ambientales y de usuario.
Ilustración 7. Sistemas ciberfísicos como transmisores de información.
Fuente: (Evans, 2011)
Internet es la capa física o la red compuesta de switches, routers y otros equipos.
Su función principal es transportar información de un punto a otro, de manera veloz,
confiable y segura. El internet de las cosas es un término amplio utilizado para
denominar a las tecnologías, sistemas y principios de diseño asociados a la ola de
17
objetos conectados a internet basados en el entorno físico (Holler et al., 2014). La
estructura del internet de las cosas se puede segmentar en 3 principales:
“Capa Física: los sensores y micro controladores trabajan juntos para
proveer una de las cosas más importantes del internet de las cosas: detectar
cambios en los objetos y su entorno, permitiendo la recolección de
información relevante en tiempo real o después del proceso. Los sensores
detectan cambios físicos como de temperatura, iluminación, presión, sonido
y movimiento. También son usados para la detección de la relación lógica
de un objeto con otro o con su entorno.
Capa de Conectividad: la metodología utilizada para conectar un objeto
inteligente con otro, dispositivos de red, y servidores ya sea wifi, 4g,
bluetooth, IP entre otras.
Capa Digital: la capa digital es la que analiza y procesa cantidades enormes
de datos que provienen de la capa de conectividad. Esta emplea tecnologías
como las bases de datos, la nube, y módulos de procesamiento de big
data”(Ustundag & Cevikcan, 2018).
Se basa en la conexión permanente de los objetos cotidianos entre sí y con la nube,
donde depositan la información y los datos relevantes que recogen de su entorno
para su análisis posterior(Čolaković & Hadžialić, 2018). En cierto modo es como si
los dispositivos establecieran una conversación entre ellos y con nosotros para un
objetivo común. Las posibles aplicaciones son inmensas, pero serán los negocios
los que más rendimiento puedan sacar a los datos generados para hacer sus
actividades más eficientes y sostenibles y hallar nuevas oportunidades de negocio.
En este sentido, una de las tendencias más fascinantes de la actualidad es la
proliferación de dispositivos electrónicos denominados “microcontroladores”, pero
de “bajo coste” con la suficiente potencia de procesamiento para conectarse a
Internet, lo que lo ha constituido como el elemento clave de Internet de las cosas,
donde toda clase de dispositivos se convierten en la interfaz de Internet con el
mundo físico real(Bagheri, Yang, Kao, & Lee, 2015).
18
Ilustración 8. Ejemplo básico del internet de las cosas.
Fuente: Elaboración propia.
Tradicionalmente, para la programación de estos pequeños dispositivos
“incrustados” era necesario contar con plataformas y herramientas completamente
diferentes de los que la mayoría de programadores suele utilizar, y era labor más
propiamente realizada por los electrónicos, pero ahora, ya algunos
microcontroladores están en capacidad de emplear plataformas software modernas
tanto de sus fabricantes como de otras fuentes tratando de volver universal el
sentido de la comunicación entre estos(Kordzinski, 1995). Esto permite que, por
ejemplo, en .NET, se pueda utilizar el mismo lenguaje de programación (C#) y el
mismo entorno de desarrollo (Visual Studio) en la creación de programas para
pequeños dispositivos incrustados, smartphones, PC, servidores empresariales e
incluso servicios en la nube.
En este momento son muchas redes las que componen el IdC. Por ejemplo,
muchos sistemas cuentan con redes de control para su funcionamiento, para las
comunicaciones, para el control de temperatura, el nivel de iluminación, etc; a
medida que el IdC evoluciona estas redes están cada vez más en contacto y se
vuelven compatibles para intercambiar información entre sí ahora con capacidades
de análisis, seguridad y administración. Podemos ver que esto va más allá del
simple ejemplo del refrigerador que avisa cuando se debe llenar; es un gran número
19
de posibilidades para ejercer control sobre los procesos, cambiar la dinámica de la
comunicación entre las partes del sistema, tanto internas como externas
(maquinas, clientes, proveedores), creando nuevos canales de comunicación.
Si bien el internet de las cosas vive en algunas cosas que tenemos día a día como
lo pueden ser los celulares, implementarlo a la industria requiere de una gran
inversión, países como Alemania ya están casi por cumplir el ciclo de
implementación, ya que el IOT es parte de su planeación de gobierno para que en
el 2020 su industria este a la vanguardia, mientras que en países suramericanos
se puede suponer que la visión de la utilización de esta tecnología llegara de parte
de las empresas en el afán de poder competir.
Ilustración 9. Internet de las cosas red de redes.
Fuente: (Evans, 2011)
20
El principal potencial del Internet de las Cosas no se encuentra cuando este se
aplica a un determinado entorno cerrado independiente de los demás sino cuando
estos subsistemas son interconectados creando sistemas de subsistemas (Alcaraz,
2014). La manera de lograr este objetivo es por medio de la comunicación,
específicamente máquina a máquina (M2M) esto se refiere a “las soluciones que
permiten la comunicación entre dispositivos del mismo tipo y de una aplicación
específica, todo esto por medio de redes alámbricas o inalámbricas” (Holler et al.,
2014).
Los sistemas se benefician de la integración y comunicación entre sí creando
sinergia y esfuerzos colaborativos, llegando a ofrecer mejores servicios y
encontrando nuevas funcionalidades.
2.1.1 ¿Cómo funciona?
Aunque es mucha la variedad de dispositivos que podemos encontrar y con
funciones totalmente diferentes el principio de funcionamiento es el mismo para
todos, la clave está en la operación remota; cada uno de ellos debe tener una
dirección IP única (Dworschak & Zaiser, 2014), por medio de esta se puede recibir
instrucciones y contactar un servidor externo para transmitir los datos que recoja.
Esto se convierte en un ciclo de transmisión de datos y recepción de instrucciones,
con un sistema real que alimente de datos al dispositivo, un servicio de análisis de
datos para obtener información relevante y una interfaz de usuario que este en
contacto en tiempo real la información analizada(Kordzinski, 1995).
21
Ilustración 10. Retroalimentación en el internet de las cosas.
Fuente: Elaboración propia.
Las utilidades del internet de las cosas van ligadas a las características especiales
que este posee, dentro de las más mencionadas y relevantes podemos encontrar:
Dinámico y autoadaptable: los dispositivos y sistemas de IoT deben tener la
capacidad de adaptarse dinámicamente al contexto cambiante y tomar
medidas en función de sus condiciones operativas, el contexto del usuario o
el entorno detectado (Porter, 2015).
Autoconfiguración: los dispositivos de IoT pueden tener capacidad de auto
configurarse lo que permite que un gran número de dispositivos trabajen
juntos para proporcionar cierta funcionalidad (Porter, 2015). Estos
dispositivos pueden configurarse, configurar redes y obtener las últimas
actualizaciones de software con la mínima intervención manual o de usuario.
Protocolos de comunicación: los dispositivos de IoT pueden admitir una serie
de protocolos de comunicación interoperables y pueden comunicarse con
otros dispositivos de la infraestructura.
22
Identidad única: “Cada dispositivo de IoT tiene una identidad única dada por
una dirección IP” (Čolaković & Hadžialić, 2018). Los sistemas de IoT pueden
tener interfaces inteligentes que se adapten en función del contexto,
permitan la comunicación con los usuarios y los contextos ambientales. Las
interfaces de dispositivo de IoT permiten a los usuarios consultar los
dispositivos, monitorear su estado y controlar la infraestructura de gestión,
configuración y control.
Integrado en la red de información: los dispositivos de IoT suelen integrarse
en la red de información que les permite comunicarse e intercambiar datos
con otros dispositivos y sistemas. Los dispositivos de IoT se pueden detectar
en la red por otros dispositivos y sistemas. La integración en la red de
información ayuda a hacer que los sistemas sean más inteligentes debido a
la inteligencia colectiva (Softya & Partha, 2015).
2.2 Áreas de aplicación
El Internet de las Cosas puede aplicarse a varios ámbitos pues la cantidad de usos
que pueda darse a los productos y servicios depende de la creatividad e ingenio de
los desarrolladores. La factibilidad de implementar hoy en dada los ejemplos a ser
mencionados a continuación en las distintas áreas puede ser mayor o menor pero
todos ellos constituyen formas en las que eventualmente se puede usar esta
plataforma.
2.2.1 Ciudades
Control y Monitorización de trafico: sensores que evalúen el nivel de tráfico que
se está generando en determinado momento, esto conectado a los sistemas de
semaforización para que el sistema determine el tiempo óptimo de duración de
las luces verde o roja generando que el tránsito vehicular sea más fluido.
23
2.2.2 Salud
En el sector salud, los esfuerzos y equipos estarían concentrados en los pacientes
de forma que se puedan generar alertas, métodos de seguimiento y evaluación por
parte de los médicos, de esta manera se pueden encontrar anomalías en los
pacientes sin que estos deban estar en constantes visitas a los centros
hospitalarios “Se pueden utilizar sensores en el hogar, en la ropa, en brazaletes,
relojes y zapatos que controlen el ritmo cardiaco, el nivel de azúcar en sangre, las
fases de sueño, la cantidad de actividad física realizada en el día” (Alcaraz, 2014),
esta información se lleva a bases de datos de los centros médicos y de esta manera
se presta un servicio más personalizado y la vez oportuno en el beneficio de la
salud de los pacientes (Gilchrist, 2016).
2.2.3 Agricultura y ganadería
El internet de las cosas por medio de sensores inteligentes, para el caso de la
agricultura que midan el estado de las condiciones climáticas, aspectos como la
humedad, temperatura, composición del aire y evaluar esto en contraste con las
necesidades de las plantaciones para tomar medidas al respecto. Para la
ganadería la inversión se enfoca en el estado de cada animal, vigilar entre otras
cosas la cantidad de comida que consume, el periodo que pasa entre estas
comidas, su estado de salud y comportamiento. “Si el coste de los sensores llegara
a ser lo suficientemente bajo podrá inclusive monitorearse el estado de cada planta
o animal en forma individual: revisando su crecimiento, estado de salud, posición
actual, etc.” (Alcaraz, 2014)
2.2.4 Industria y comercio
El internet de las cosas se puede aplicar a diferentes modelos de negocio, ya se
para hacer surgir algo nuevo o para mejorar los procesos que se vienen manejando
dentro de una compañía. “Los modelos de negocio de IoT centrados en la novedad
se centran en la creación de nuevos mercados, nuevos servicios o innovaciones.
24
Los modelos de negocio de IoT centrados en la eficiencia intentan aumentar la
eficiencia de las transacciones. El objetivo de estos modelos es sujetar, simplificar,
eliminar errores y mejorar la transparencia de una transacción. Los modelos de
negocio de IoT centrados en el bloqueo intentan ampliar el volumen de
transacciones y aumentar la fidelidad de los clientes de varias maneras, como la
personalización de modelos de negocio de productos inteligentes y conectados, lo
que mejora la seguridad y la fiabilidad. Los modelos de negocio de IoT basados en
complementar proporcionan bienes/servicios adicionales que son más valiosos
juntos” (Ustundag & Cevikcan, 2018).
2.3 Barreras del internet de las cosas
El desarrollo de las tecnologías no se puede frenar y esto beneficia al IoT sin
embargo hay situaciones que frenan la adaptación de las tecnologías como lo
pueden ser el agotamiento de las direcciones IPv4, la energía para los sensores y
la normatividad.
2.3.1 Estandarización
Las diversidades en tecnologías y estándares se identifican como los principales
desafíos en el desarrollo de aplicaciones de IoT (Čolaković & Hadžialić, 2018).Para
una implementación funcional y optima del Internet de las Cosas, las plataformas
de distintos fabricantes/componentes/tecnologías/arquitectura deben poder
comunicarse entre sí(Alcaraz, 2014). Reducir las barreras iniciales para los
proveedores de servicios y usuarios activos, improvisando los problemas de
interoperabilidad entre diferentes aplicaciones o sistemas y percibiendo una mejor
competencia entre los productos o servicios desarrollados en el nivel de aplicación.
Las normas de seguridad, los estándares de comunicación y los estándares de
identificación deben evolucionar con la propagación de las tecnologías del IoT
mientras se diseñan tecnologías emergentes a una equivalencia horizontal.
Además, los demás investigadores documentarán las directrices específicas de la
25
industria y especificarán los estándares arquitectónicos requeridos para una
implementación eficiente del IoT (Softya & Partha, 2015).
2.3.2 Implementación de IPv6
IP o Internet Protocol es un número de identificación único utilizado para los objetos
que se conectan a internet, en el año 2010 las IP de la versión IPv4 fueron usadas
en su totalidad. “Si bien el público general no ha observado un impacto real, esta
situación podría lentificar el progreso de IoT, ya que los posibles miles de millones
de sensores necesitarán direcciones IP exclusivas” (Evans, 2011). Con la llegada
de IPv6, se aumentan significativamente la cantidad de direcciones disponibles y
esto trae consigo nuevos protocolos de seguridad y de administración de
dispositivos.
2.3.3 Energía para los sensores
Los escenarios de uso del internet de las cosas requieren de la utilización de una
gran cantidad de sensores, solo pensando en el caso del alumbrado público, para
la activación de las zonas transitadas se requiere un sensor por fuente de luz, o
para el control del ganado uno por animal y así con muchos ejemplos que muestran
que cada parte del sistema que se quiere crear con el internet de las cosas necesita
de un dispositivo para la transmisión y recepción de datos, es ahí donde se debe
de pensar que estos sensores requieren ser autosustentables con la energía para
no tener que lidiar con el mantenimiento de estos miles de dispositivos. “Lo que se
necesita es una forma de que los sensores generen electricidad a partir de
elementos medioambientales como las vibraciones, la luz y las corrientes de aire”
(Evans, 2011).
26
3. Smart Manufacturing
La industria de la manufactura está teniendo cambios drásticos por la llegada y la
utilidad que generan las nuevas tendencias como lo son el internet de las cosas,
cloud computing entre otras; esto se debe a que el nivel de información que se
genera en los procesos está creciendo gracias a que en este momento se cuenta
con tecnología que es capaz de recopilar y analizar esta información con el fin de
transfórmala en un beneficio para la operación. “Estas tecnologías permiten la
comunicación directa con los sistemas de fabricación, lo que permite resolver los
problemas de tomar decisiones adaptativas de manera oportuna. Algunas
tecnologías también tienen inteligencia artificial que permite a los sistemas de
fabricación aprender de las experiencias con el fin de realizar en última instancia
una práctica industrial conectada, inteligente y ubicua” (Zhong, Xu, Klotz, &
Newman, 2017). La fabricación inteligente depende en gran medida de la
información y por lo tanto de la investigación que se realice sobre las tecnologías
que recogen, almacenan, analizan y convierten la información para que sea
fácilmente entendible por el usuario.
27
Ilustración 11. Nivel de aplicación de las tecnologías de I4.0.
Fuente: (Kang et al., 2016)
Ya desde la década de los 90 se visualizaba la posibilidad de que el avance de la
tecnología de la comunicación la hiciera parte integral de los procesos de una
empresa es así como surge el concepto de la fabricación inteligente: “La fabricación
inteligente es un concepto amplio de producción con el fin de optimizar las
transacciones de producción y productos mediante la utilización completa de
tecnologías avanzadas de información y fabricación” (Kusiak, 1990). Smart
manufacturing hace referencia a la adopción de los productos de la industria 4.0
dentro de los procesos de producción cambiando la dinámica del flujo de
información y el tiempo de reacción ante los diferentes escenarios de cambio tanto
influenciados por el exterior como a nivel interno. Para the National Institute of
Standards and Technology Smart Manufacturing son sistemas de fabricación
colaborativos totalmente integrados que responden en tiempo real para satisfacer
las cambiantes exigencias y condiciones en la fábrica, en la red de suministro y en
las necesidades del cliente (Moghaddam, Cadavid, Kenley, & Deshmukh, 2018).
El IdC ya había sido adoptado por la industria, pero la evolución constante de las
tecnologías implica también una evolución en los procesos; a continuación,
28
podemos observar la pirámide de automatización, una de muchas estructuras que
buscan mostrar la jerarquía y el flujo dentro de los procesos.
Ilustración 12. Pirámide de automatización.
Fuente: (Chair Bussiness, 2017)
La información fluye de desde la base hacia la punta donde se toman las decisiones
y vuelve en forma de instrucciones para el proceso, en este esquema es muy poca
la información que llega hasta los sistemas de planificación de recursos desde la
base hacia la punta en comparación con la que se desecha, es información que es
utilizada para control y calidad y que no se vuelve a usar más. En conclusión, la
velocidad con que se transfiere y procesa la información puede ser insuficiente,
ahora se piensa en un modelo de negocio donde se salten u omitan pasos dentro
de esta jerarquía que observamos en la figura anterior donde se abren nuevos
puentes de comunicación entre los actores del proceso tanto los internos dentro de
la planta como los externos que pueden ser clientes y proveedores. Es así como
dentro de las estructuras tradicionales se busca dar lugar a las tecnologías que
componen industria 4.0.
En la siguiente figura podemos ver la interacción entre las partes del sistema, y
algunos procesos que son necesarios en donde no está involucrado el uso del IdC,
es un sistema convencional; los procesos incluyen hacer la programación de la
29
producción, el manejo de las perturbaciones, la realización de reportes, las
funciones logísticas de transporte entre otras; pero ¿Qué ofrece la industria 4.0 a
este proceso?
Ilustración 13. Flujo de información en un proceso.
Fuente: Flujo de información en un proceso. (Chair Bussiness, 2017)
Lo que ofrece la industria 4.0 a este tipo de proceso es la integración de las partes,
que los clientes puedan interactuar directamente con su producto, lo puedan
personalizar, puedan ver el estado de avance en el proceso de producción y el
tiempo que falta para que lo puedan tener, que estén informados del proceso en su
totalidad, lo mismo sucede con los proveedores pero estos estarían en
comunicación con las cantidades de materia prima disponible y el tiempo exacto
para abastecer a los procesos. La manera de lograr que esto sea posible es
creando nuevos puentes de comunicación, que desde la base del proceso que es
la parte de la manufactura sea recibida y emitida información directa de los clientes
de esta manera hay cambios significativos dentro del proceso que vimos en la
30
figura anterior: el primero es la auto-programación de las ordenes de trabajo, ya no
sería necesario hacer el scheduling por otros medios sino que las mismas
maquinas inteligentes dirigen su ritmo de trabajo y el orden en que lo hacen, así
mismo son susceptibles y se adaptan los pedidos “urgentes”, cada vez que se crea
una orden de trabajo por parte de los clientes se vuelve a reprogramar el orden de
realización de las mismas por lo que es un scheduling en constante cambio. En
segundo lugar, la trazabilidad total en tiempo real de los productos gracias a los
sistemas ciber físicos, estos sistemas pueden además de emitir información del
producto dar información de las maquinas, detectar daños, sobreesfuerzos o
anomalías volviendo al manteamiento preventivo más eficiente y protegiendo el
capital de la planta. Esto implica para las personas reasignación de funciones ya
que el proceso de vuelve más autónomo, capaz de hacer reportes y presentar la
información de la manera que queramos, medir los parámetros fijados asociados a
la calidad del producto y definir si es o no un producto dentro de los parámetros
para ser desechado o reprocesado.
Las tecnologías clave para la conclusión de los objetivos de la fábrica inteligente
se resumen en las siguientes:
“Sensores en red: los datos para las comunicaciones, los controles
automatizados, la planificación y los modelos predictivos, la optimización de
la planta, la gestión de la salud y la seguridad y otras funciones serán
proporcionados por una gran cantidad de sectores en red.
Interoperabilidad de datos: el intercambio continuo de datos electrónicos de
productos, procesos y proyectos se habilita a través de los sistemas de datos
interoperables utilizados por las divisiones o compañías colaboradoras y en
los sistemas de diseño, construcción, mantenimiento y negocios.
Simulación y modelado dinámico a múltiples escalas: la planificación y la
programación de negocios se pueden integrar completamente con las
operaciones a través de modelos de múltiples escalas que apoyan la
coordinación en toda la empresa, y permiten la optimización a gran escala
entre compañías y cadenas de suministro.
31
Automatización inteligente: los sistemas de aprendizaje automatizados son
vitales para SM, pero deben integrarse de manera efectiva con el
aprendizaje humano y el entorno de decisión.
Seguridad cibernética escalable y multinivel: es necesaria la protección del
sistema contra las vulnerabilidades cibernéticas (sin comprometer la
funcionalidad) en toda la empresa de fabricación” (Kang et al., 2016).
Ilustración 14. Flujo de información en un proceso en la industria 4.0.
Fuente: (Chair Bussiness, 2017)
3.1 Arquitecturas de referencia
No todas las empresas funcionan de la misma manera, hacen las mismas
actividades o tienen igual interacción con el medio, cada cual tiene su propia
arquitectura que proporciona una descripción de sus componentes e interacciones,
con la llegada de la industria 4.0 estas tecnologías se adaptan a estas estructuras
32
existentes o generan la necesidad de una nueva arquitectura, a continuación, se
mencionan algunas de ellas como referencia para ver sus niveles, flujos e
interacciones.
3.1.1 Arquitectura física
La arquitectura física de un sistema de producción es una estructura jerárquica que
va desde los niveles más altos de esta jerarquía y pasa por los centros de trabajo,
equipos y procesos de fabricación. Un ejemplo de esta estructura es la ISA 95 una
estructura de la Sociedad Internacional de la Automatización que organiza a las
empresas a través de niveles, con el fin de reducir el riesgo, los costos y los errores
asociados con la implementación de interfaces entre dichos sistemas. ISA-95
contiene modelos y terminología que pueden ser usadas para determinar qué
información se debe intercambiar entre las diferentes funciones empresariales
(compras, ventas, finanzas, logística, mercadeo) y las operaciones de
administración de fabricación (producción, inventarios, mantenimiento y calidad) a
través de niveles de jerarquías que permiten la integración de la industria con el
sistema de control (Salina, 2017). Construido sobre ISA-95 e impulsado por la
demanda de objetos de CPS inteligentes y conectados que son capaces de la toma
de decisiones en tiempo real y autónomo, RAMI 4.0 (referencia arquitectura modelo
industria 4,0) formaliza los recursos de fabricación como ' i 4.0 componentes '
(Schweichhart, 2016).
Como se puede observar en la ilustración 15 el componente I4.0 actúa sobre los
niveles dentro de la organización esto con el fin de generar control sobre las
personas y procesos. En RAMI4.0 se describen un conjunto de características para
que un objeto/herramienta pueda ser denominado componente i 4.0 dentro de los
cuales están la identificabilidad, la capacidad de comunicación, los servicios
conformes, la seguridad, la calidad del servicio y la capacidad de prueba. RAMI 4.0
presenta 'administration shell' como la unidad lógica del componente i 4.0
responsable de la representación virtual, la interacción con el sistema y la gestión
de recursos. Donde los CPS alimentan a los sistemas con información generada
33
dentro de los procesos, comunicando y coordinando los sistemas para que trabajen
a la par de forma coordinada cambiando el estatus del sistema y su forma de
operar.
Ilustración 15. ISA 95 con componente I4.0.
Fuente: (Moghaddam et al., 2018)
3.1.2 Arquitectura funcional
ISA-95 define un modelo jerárquico que clasifica las funciones de la manufactura
en 5 niveles desde el cero hasta el cuatro.
“Nivel cuatro: funciones relacionadas a la actividad principal de la empresa
como la programación de la producción, el control de los inventarios con su
respectiva periodicidad.
Nivel tres: Funciones relacionadas con el proceso, como el control del flujo
del trabajo, la programación detallada y la garantía de confiabilidad.
Nivel dos: Funciones de supervisión de los procesos.
Nivel uno: Funciones de detección y manipulación de procesos
Nivel cero: Describe los procesos físicos” (Moghaddam et al., 2018).
Para complementar estos niveles que propone la ISA-95 con la llegada de la
industria 4.0 se han generado desarrollos importantes que veremos a continuación:
34
Capa empresarial: funciones que asignan modelos/procesos de negocio,
definen reglas y regulaciones y organizan servicios;
Capa funcional: funciones que describen formalmente, modelan e integran
servicios;
Capa de información: funciones que admiten el procesamiento previo de
eventos, la ejecución de reglas, el análisis de datos y la garantía de calidad;
Capa de comunicación: funciones que apoyan la comunicación y brindan
servicios de control;
Capa de integración: funciones que proporcionan información de activos y
habilitan el control asistido por ordenador, la generación de eventos, la
conectividad y la virtualización de componentes;
Capa de activos: funciones que se realizan físicamente mediante un
componente i 4.0 o virtualizan el componente.
Ilustración 16. Arquitectura Funcional ISA-95 y RAMI4.0.
Fuente: (Moghaddam et al., 2018)
35
3.1.3 Arquitectura de industria 4.0 de IBM
Dentro de sus publicaciones IBM tiene 2 arquitecturas de referencia para dar
funcionalidad a las tecnologías de la industria 4.0: plataforma hibrida en la nube y
plataforma basada en dispositivos.
“Plataforma hibrida en la nube: en la planta se realiza toda la recolección,
análisis y procesamiento de los datos en toda la planta. Los datos se envían
al nivel empresa y los comandos se envían de vuelta como instrucciones. La
capa empresarial hace lo mismo, pero con la información de varios centros,
donde se busca que toda la información sea compatible y se pueda
superponer, desde esta capa se pueden hacer funciones de administración
de dispositivos, configuraciones y seguridad.
Plataforma basada en dispositivos: La arquitectura de IBM utiliza Edge como
intermediario entre los dispositivos inteligentes y las herramientas y las
capas de la planta y de la empresa. Edge es responsable de recibir datos de
estos dispositivos, proporcionar análisis básicos y determinar qué
información se envía a los niveles superiores. También envía comandos a
los dispositivos inteligentes” (Bonnaud & Christophe, 2018).
36
Ilustración 17. Industry 4.0 Arquitecture.
Fuente: (Bonnaud & Christophe, 2018)
3.2 Ciclo de vida de los datos de manufactura
Los datos en la fabricación inteligente como en todas las tecnologías que hacen
parte de industria 4.0 son un elemento esencial para su correcto desarrollo, pero
solo se les puede sacar provecho si son transformado en información concreta en
el contexto requerido para que los usuarios la vean provechosa. Los datos
iniciales/recolectados deben pasar por una serie de procesos para lograr
transformase en información de valor, el viaje completo de recopilación de datos,
transmisión, almacenamiento, pre-procesamiento, filtrado, análisis, minería,
visualización y aplicación se puede referir al "ciclo de vida de los datos" (Siddiqa et
al., 2016).
37
Fuentes de datos: los datos proceden de operarios humanos, equipos, la red
y sistemas de información. (Oussous, Benjelloun, Ait Lahcen, & Belfkih,
2018)
Recolección de datos: apoyado principalmente en el internet de las cosas
(los objetos tienen la capacidad de comunicarse entre sí y con las personas)
los datos pueden ser colectados de forma rápida y en forma continua,
además de la opción de utilizar sensores inteligentes para percibir cambios
en el entorno, se puede “monitorear y reportar el estado actual del sistema
y los equipos que lo componen” (Muhuri et al., 2019).
Almacenamiento de datos: la gran cantidad de datos que surgen de un
proceso que tiene iot, sensores inteligentes hace que sea necesario un
espacio de almacenamiento con capacidad para albergar gran volumen de
información, además de que esta información debe almacenarse de forma
segura e integrarse de forma efectiva (Ye, 2018).
38
Ilustración 18. Ciclo de vida de los datos de manufactura.
Fuente:(Tao, Qi, Liu, & Kusiak, 2018)
“Procesamiento de datos: El procesamiento de datos se refiere a una serie
de operaciones realizadas para descubrir el conocimiento a partir de un gran
volumen de datos. Los datos deben ser convertidos a información y
conocimiento para que los fabricantes hagan decisiones informadas y
racionales. Sobre todo, los datos deben ser cuidadosamente pre-
39
procesados para eliminar información redundante, engañosa, duplicada e
inconsistente. Concretamente, la limpieza de datos implica las siguientes
actividades: falta de valor, formato, duplicación y limpieza de datos basura.
La reducción de datos es el proceso de transformar el volumen masivo de
datos en formas ordenadas, significativas y simplificadas por medio de la
selección de características o casos” (Huang, Li, & Xie, 2015).
Visualización de datos: se trata de la transmisión y comunicación de la
información de forma clara a los usuarios finales utilizando medios gráficos,
de esta manera se puede comprender de forma más explícita el contenido
que se quiere transmitir. A través de la visualización los resultados del
procesamiento de datos se hacen más accesibles, directos y fáciles de usar.
“Transmisión de datos: Los datos fluyen continuamente entre los diferentes
sistemas de información, los sistemas ciberfísicos y los operadores
humanos. Por lo tanto, la transmisión de datos desempeña un papel
fundamental en el mantenimiento de las comunicaciones y las interacciones
entre los sistemas y recursos de fabricación distribuidos. Los recientes
avances en IoT, Internet y redes de comunicación consolidaron
sustancialmente la base tecnológica de transmisión en tiempo real, fiable y
segura de diferentes tipos de datos. Como resultado, los recursos de
fabricación distribuidos se pueden integrar eficazmente en cualquier
momento y en cualquier lugar” (Tao et al., 2018).
Aplicación de los datos: El análisis de datos puede conducir a decisiones
informadas sobre si, Cuándo y cómo ajustar los procesos y equipos de
fabricación. Además, los datos pueden facilitar el control y la mejora de la
calidad del producto. El análisis de datos puede proporcionar advertencias
tempranas de defectos de calidad y un diagnóstico rápido de las causas
profundas, que pueden determinarse rápidamente. En consecuencia, los
sistemas de fabricación se pueden ajustar de manera oportuna para
controlar la calidad del producto.
40
3.3 Aplicaciones
Hay un sin fin de herramientas que se pueden llevar a los procesos con el fin de
mejorarlos, algunos de los que destacan los mostraremos a continuación:
3.3.1 Fabricación aditiva
Es el proceso mediante el cual un modelo 3D se convierte en un sólido por medio
de diversas técnicas uniendo o transformando materiales a través de luz, vibración
ultrasónica, laser o haz de electrones; nació como una forma de hacer un
prototipado rápido en busca de hacer pruebas de nuevas piezas, pero con el
avance de la maquinaria y los materiales que se han vuelto más moldeables y
resistentes se pueden hacer productos totalmente nuevos y funcionales a partir de
esta técnica. “Los procesos de AM (manufactura aditiva) se clasifican en siete
categorías según el estándar de la organización internacional de normalización
(ISO)/Sociedad Americana para ensayos y materiales (ASTM) 52900:2015 (norma
ASTM F2792)” (Alcácer & Cruz-Machado, 2019).
Algunos de los beneficios potenciales de la manufactura aditiva son:
“Piezas fabricadas directamente a partir de archivos de datos CAD (final o
cerca de piezas finales con un procesamiento mínimo a ningún adicional);
Mayor personalización sin herramientas adicionales o costos de fabricación;
Fabricación de geometrías complejas (algunas geometrías no se pueden
lograr en los procesos convencionales, de lo contrario, se logra dividiéndola
en varias partes);
Fabricación de piezas huecas (logrando menos peso) o estructuras de
celosía;
Maximización de la utilización del material para el enfoque de "residuo
cero";
Menor operación de pie-impresión hacia la fabricación de una gran variedad
de piezas;
41
Fabricación bajo demanda y excelente escalabilidad” (Torreblanca Díaz,
2016).
Ilustración 19. Clasificación de tecnologías de manufactura aditiva.
Fuente:(Plastics Thecnology México, 2018)
42
3.3.2 Cloud manufacturing
Dentro de las instalaciones, es normal incluir a las plantas de fabricación y a los
almacenes de distribución de productos. La forma en la que se estructura la
fabricación en la perspectiva de la línea promovida por la Industria 4.0, incide
fuertemente en una conexión digital entre los medios de producción y
almacenamiento, y los puestos a disposición del mercado: cliente final y de los
centros comerciales.
La fabricación en la nube es una nueva concepción de la fabricación que aprovecha
los modelos de fabricación basados en tecnologías digitales para obtener ventaja
competitiva en la creación de productos y en su comercialización “organizando los
recursos de fabricación a través de las redes (nubes de fabricación) según las
necesidades y la demanda de los consumidores para proporcionar una variedad de
servicios de fabricación a petición a través de por ejemplo el internet y la nube”
(Moghaddam et al., 2018). Es uno de los pilares de la Industria 4.0, y puede
materializarse en una amplia variedad de formas, tales como la virtualización, los
pedidos bajo demanda, la reducción del tiempo de puesta en mercado, la creación
de nuevas líneas de distribución, pudiendo llegar a la conexión directa entre
fabricante y cliente final, la incorporación de servicios a los productos e incluso la
inversión de beneficios del producto al servicio en industrias tradicionales.
Además de lo mencionado anteriormente la producción basada en la nube permite
una capa de personalización “un modelo de desarrollo de producto en red orientado
a servicios en el que los consumidores de servicies están habilitados para
configurar, seleccionar y utilizar los recursos y servicios de realización de productos
personalizados que van desde el software CAE (ing asistida por ordenador), a
sistemas de fabricación configurables (Wu, Terpenny, & Gentzsch, 2015).
3.3.3 Almacenes automatizados
Transporte autónomo con vehículos auto-guiados dentro de la planta, robots de
carga y descarga de producto en las estanterías, software que controla el nivel de
43
inventario y la localización del producto. Además de sistemas de optimización que
buscan reducir los movimientos a la manera más efectiva posible.
Ilustración 20. Simulación de entrenamiento de personal.
Fuente: (Two Reality, 2019)
4. Big Data
¿Cómo se toman las decisiones en una compañía?, ¿basados en la experiencia o
en la información? Esa es la brecha que trata de cerrar el Big Data o Macro-datos
en español, no se puede controlar lo que no se puede medir, en el pasado esto
podría ser un problema pues los procesos eran más rústicos, dirigidos por lo
empírico, pero ahora regidos por la tecnología los procesos generan más datos que
los que pueden procesar y está en decisión de la compañía que hacer con esos
datos, utilizarlos o bien seguir como han venido funcionando. Ahora los gerentes
44
pueden medir, y por lo tanto conocer radicalmente más sobre sus negocios y
traducir directamente ese conocimiento en una mejor toma de decisiones y
rendimiento.
Un pequeño ejemplo del cambio que conlleva llevar la información al campo digital
se puede ver en los pequeños establecimientos que sin esto podían analizar qué
es lo que más vendían, que tipo de producto gustaba más o si tenían clientes
fidelizados conocer más sobre sus preferencias almacenando datos sobre sus
compras, pero una vez que las compras se movieron en línea, la comprensión de
los clientes aumentó dramáticamente. “Los minoristas en línea podían rastrear no
solo lo que los clientes compraban, sino también lo que miraban; cómo navegaban
por el sitio; cuánto les influyeron las promociones, las reseñas y los diseños de
página; y similitudes entre individuos y grupos”(Günther, Rezazade Mehrizi,
Huysman, & Feldberg, 2017). De esta manera nacieron algoritmos para recabar
esa información y convertirla en los gustos del consumidor y enfocar los sitios web
y promociones al cliente especifico con el fin de generar más ventas.
Big Data describe datos que son demasiado grandes para ser gestionados por
bases de datos y herramientas de procesamiento tradicionales; pero también a las
tecnologías que hacen posible este procesamiento de grandes volúmenes de
datos(García-Gil, Luengo, García, & Herrera, 2019). Estas grandes estructuras de
datos pueden ser y por lo general se componen de una combinación de datos
estructurados y no estructurados de una variedad de fuentes tales como texto,
formularios, blogs web, comentarios, videos, fotografías, telemetría, rutas de GPS,
chats de mensajería instantánea, noticias, etc. La lista es casi interminable. El
problema es con estas estructuras de datos diversas es que son muy difíciles de
incorporar o analizar en una base de datos estructural tradicional (Ustundag &
Cevikcan, 2018).
La empresa de hoy debe enfocarse en lo que sabe esto quiere decir ver los datos
como herramienta de conocimiento y alejarse del sentimentalismo, corazonadas
dadas por la experiencia o la intuición. La evidencia es clara: las decisiones
basadas en datos tienden a ser mejores decisiones. Los líderes aceptarán este
45
hecho o serán reemplazados por otros que lo hagan. Sector por sector, las
compañías que descubran cómo combinar la experiencia en el dominio con la
ciencia de los datos se alejarán de sus rivales. No podemos decir que todos los
ganadores utilizarán big data para transformar la toma de decisiones. Pero los
datos nos dicen que esa es la apuesta más segura.
El del big data es recabar inteligencia a partir de datos y convertir eso en ventaja
competitiva, Big data se puede definir por medio de un conjunto de V´s (Ustundag
& Cevikcan, 2018):
Volumen: Big data indica un volumen masivo de datos que tiende a continuar
creciendo, desde 2012 se generaban 2,5 exabytes al día hasta hoy llegar
aproximadamente a los 10 exabytes, aclarando que un exabyte equivale a
mil millones de gigabytes.
Velocidad: Los datos entran sin precedentes de muchas secuencias de
datos que se generan casi en tiempo real. La información en tiempo real
brinda a las empresas ventaja sobre sus competidores ya que pueden
reaccionar de manera más oportuna a los cambios.
Variedad: Los datos vienen en todo tipo de formatos, estructurados y no
estructurados; “toma la forma de mensajes, actualizaciones e imágenes
publicadas en redes sociales; lecturas de los sensores; Señales GPS desde
celulares, y más” (Ustundag & Cevikcan, 2018).
Variabilidad: la inconsistencia de los conjuntos de datos puede dificultar los
procesos para manejarlos y administrarlos.
Además de esto hay tres factores que son clave para que los datos puedan ser
considerados “inteligentes” deben ser precisos; procesables y agiles (Kang et al.,
2016).
Datos Precisos: los datos deben ser lo que dice que son; con la suficiente
precisión para impulsar el valor.
Datos Procesables: los datos deben impulsar una acción escalable
inmediata de una manera que maximicen un objetivo de negocio.
46
Datos Agiles: Los datos deben estar disponibles en tiempo real y listos para
adaptarse al cambiante entorno empresarial.
Marco de Complejidad del BIG DATA: el marco de complejidad surgió para que
el conjunto de V´s que describe al big data: volumen, velocidad y variedad sirvieran
como un mecanismo de clasificación del tipo de datos que maneja una corporación
y el nivel de tecnología necesario para dar alcance al procesamiento de los mismos.
En otras palabras, cuantos más datos se recopilan y se procesan, la complejidad
aumenta, en un período de tiempo más corto con tipos complejos de datos. De
forma opuesta si se cuenta con grandes periodos de tiempo para recopilar y
procesar cantidades "pequeñas" de datos, se describen los proyectos que son bien
conocidos por las organizaciones que ya implementan arquitecturas de BI. En esta
clasificación se distribuyen al Big Data en 5 categorias; de CL1 (complexity level 1)
a CL5 (Complexity level 5), siendo el 5 el de más grado de complejidad y el uno el
de menos (Portela, Lima, & Santos, 2016).
Ilustración 21. Niveles de complejidad del Big Data.
Fuente: (Portela et al., 2016)
Ahora bien, con todo lo bueno que supone el big data como herramienta dentro de
las decisiones de una empresa no se llega al éxito solo por tener mejor información
hay que saber utilizarla, saber que buscar siendo coherentes con los objetivos
gerenciales, hacer las preguntas adecuadas para encontrar información útil que
ayude a cumplirlos; aun es necesario de tener lideres dentro de las organizaciones
que encuentren oportunidades dentro de las dinámicas del mercado.
47
4.1 ¿Cómo funciona?
El proceso de cómo funciona el big data se puede comprender explicando sus tres
componentes principales:
Ilustración 22. Proceso básico del Big Data.
Fuente: Elaboración Propia
Integrar: concentrar los datos de diferentes fuentes y aplicaciones para que
estén en formatos compatibles para asegurarse de que estén disponibles
para ser utilizados.
Gesitonar: El big data requiere almacenamiento. Su solución de
almacenamiento puede residir en la nube, on premise o ambas. Puede
almacenar sus datos de cualquier forma que desee e incorporar los
requisitos de procesamiento de su preferencia y los motores de
procesamiento necesarios a dichos conjuntos de datos on-demand. Muchas
personas eligen su solución de almacenamiento en función de dónde
residan sus datos en cada momento. La nube está aumentando
progresivamente su popularidad porque es compatible con sus requisitos
tecnológicos actuales y porque le permite incorporar recursos a medida que
los necesita (Oracle Colombia, 2017).
Analizar: La inversión en big data se rentabiliza en cuanto se analizan y
utilizan los datos. Se adquiere un nuevo panorama de la compañía con un
análisis visual de diversos conjuntos de datos que llevan a interesantes
hallazgos y herramientas para tomar decisiones.
Integrar Gestionar Analizar
48
Ilustración 23. Funcionamiento Big Data.
Fuente: (Knowgarden, 2013)
4.2 Técnicas de análisis en el Big Data
Existen muchas técnicas estadísticas y computacionales para analizar bases de
datos, algunas más nuevas que otras y utilizadas según el tipo de industria en el
que se esté desempeñando la labor, a continuación, un listado de algunas de estas
que pueden ser aplicadas al big data.
4.2.1 A/B Testing
Es una tecnología en la que se toma un grupo control y se compara con grupos de
prueba para determinar que tratamientos mejoraran la variable objetivo buscando
diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de control y de prueba.
49
4.2.2 Reglas de asociación
Es una técnica utilizada para encontrar relaciones entre variables en grandes bases
de datos como por ejemplo en una tienda distribuidora de productos ver la
asociación de los hábitos del consumidor de si lleva el producto A tiende a llevar el
producto B.
4.2.3 Clasificación
Una variedad de técnicas para clasificar un nuevo punto de datos con base en los
que ya han sido clasificados previamente, un ejemplo de esto es cuando se analiza
a los compradores por su comportamiento (hábitos de compra, tasa de consumo)
y en la clasificación se les da menos o más importancia.
4.2.4 Minería de datos
Es un grupo de técnicas para hallar patrones combinando métodos estadísticos y
de aprendizaje computacional que incluyen reglas de asociación, cluster analitics y
regresión.
4.2.5 Algoritmos genéticos
Un algoritmo genético consiste en una función matemática o una rutina de software
que toma como entradas a los ejemplares y retorna como salidas cuáles de ellos
deben generar descendencia para la nueva generación.
4.2.6 Machine learning
Son técnicas que consisten en crear algoritmos que hacen capaces a las máquinas
de desarrollar comportamientos con base en datos empíricos; por lo general se
clasifican en supervisados y no supervisados.
50
4.2.6.1 Algoritmos supervisados
Puede aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos usando ejemplos
etiquetados para predecir eventos futuros. El algoritmo de aprendizaje también
puede comparar su salida con la salida correcta, prevista y encontrar errores con
el fin de modificar el modelo en consecuencia (Varone M, 2019).
4.2.6.2 Algoritmos no supervisados
Los cuales se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está
clasificada ni etiquetada. Estudios de aprendizaje no supervisados cómo los
sistemas pueden deducir una función para describir una estructura oculta de los
datos sin etiquetar. El sistema no averigua la salida correcta, pero explora los datos
y puede extraer inferencias de los datasets para describir las estructuras ocultas
de los datos sin etiquetar (Varone M, 2019).
4.2.7 Modelamiento predictivo
Son técnicas donde el modelo matemático es creado para predecir la mejor
probabilidad para un resultado.
4.2.8 Análisis de series de tiempo
Conjunto de técnicas tanto de estadísticas como de procesamiento de señales para
analizar secuencias de puntos de datos, que representan valores en tiempos
sucesivos, para extraer características significativas de los datos.
4.2.9 Redes neutrales
“La red aprende examinando los registros individuales, generando una
predicción para cada registro y realizando ajustes a las ponderaciones
cuando realiza una predicción incorrecta. Este proceso se repite muchas
veces y la red sigue mejorando sus predicciones hasta haber alcanzado uno
51
o varios criterios de parada” (IBM, 2019). En las redes neuronales
arreglamos el número de funciones básicas, pero permitimos que el modelo
Aprenda los parámetros de las funciones básicas. Tenga en cuenta que las
redes neuronales son rápidas para procesar nuevos datos, ya que son
modelos compactos. Sin embargo, en cambio, suelen requerir una gran
cantidad de cálculo para ser entrenado. Además, se adaptan fácilmente a
los problemas de regresión y clasificación (Mahdavinejad et al., 2018).
Ilustración 24. Minería de Datos.
Fuente:(Instituto Nacional de Ciberseguridad, 2017)
4.3 Casos de uso de Big Data
El big data puede ayudar a abordar una serie de actividades empresariales, desde
la experiencia de cliente hasta la analítica. A continuación, recopilamos algunas de
ellas.
52
4.3.1 Desarrollo de productos
Empresas como Netflix usan big data para prever la demanda de los clientes
utilizando sus bases de datos de cliente/consumo. Construyen modelos predictivos
para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos
anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito
comercial de las ofertas. Además, P&G utiliza los datos y la analítica de grupos de
interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para
planificar, producir y lanzar nuevos productos (Gilchrist, 2016).
4.3.2 Mantenimiento predictivo
Los fallos mecánicos pueden estar ocultos de los datos que se extraen de una
maquina o equipo, datos como la marca, año de fabricación y modelo son
relevantes, pero también lo son los que se desprenden de la operación y se pueden
visualizar gracias a los sensores inteligentes datos como las horas de uso, la
temperatura, el voltaje y combinaciones de esta información pueden llegar a un
estado donde la maquina necesite mantenimiento antes de lo habitual y seamos
capaces de saberlo, de esta manera el mantenimiento es más rentable y está
justificado en información verídica para evitar fallos o errores que si no se corrigen
a tiempo en el largo plazo pueden tener repercusiones que ameriten más costos
(Oussous et al., 2018).
4.3.3 Experiencia del cliente
La carrera para conseguir clientes ha comenzado. Disponer de una vista clara de
la experiencia del cliente es más posible que nunca. El big data le permite recopilar
datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras
fuentes de datos para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el
valor ofrecido. Empiece a formular ofertas personalizadas, reducir las tasas de
abandono de los clientes y gestionar las incidencias de manera proactiva.
53
4.3.4 Fraude y conformidad
En lo que a seguridad se refiere, no se enfrenta a simples piratas informáticos
deshonestos, sino a equipos completos de expertos. Los contextos de seguridad y
requisitos de conformidad están en constante evolución. El big data le ayuda a
identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo
que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de
informes normativos (Gilchrist, 2016).
4.3.5 Eficiencia operativa
Puede que la eficiencia operativa no sea el aspecto más destacado en los titulares,
pero es el área en que big data tiene un mayor impacto. El big data le permite
analizar y evaluar la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros
factores para reducir las situaciones de falta de stock y anticipar la demanda futura.
El big data también puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones en función
de la demanda de mercado en cada momento (Oussous et al., 2018).
4.3.6 Impulso de la innovación
El big data puede ayudarle a innovar mediante el estudio de las interdependencias
entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos, y, posteriormente,
mediante la determinación de nuevas formas de usar dicha información. Utilice las
perspectivas que le ofrecen los datos para mejorar sus decisiones financieras y
consideraciones de planificación. Estudie las tendencias y lo que desean los
clientes para ofrecer nuevos productos y servicios. Implante políticas de precios
dinámicas. Las posibilidades son infinitas.
54
5. Cloud Computing
La computación en la nube es una de las tecnologías de más relevancia en la era
digital que estamos viviendo, pero ¿a qué hace referencia el término “nube” ?, se
le llama nube porque en la literatura de la informática los dispositivos que están
conectados a internet suelen encerrarse con una nube, lo que implica que está
directamente relacionado con el internet (Wu et al., 2015). La computación en la
nube más que una tecnología es un servicio donde los clientes pagan por lo que
necesitan, es un servicio por demanda, habiendo diferentes tipos de soluciones
disponibles como puede ser el almacenamiento, infraestructura, sistemas y
aplicaciones donde siempre hay una red disponible por lo general internet.
Los sistemas basados en la nube son otro tópico esencial de la red de sistemas de
integración de la industria 4.0. El término “nube” incluye tanto los servicios
prestados desde la nube como la infraestructura que es necesaria para prestar
esos servicios. La fabricación en la nube implica la producción coordinada y
vinculada que representa la fabricación "disponible a petición". Como tal no hay
una definición especifica de lo que es el cloud computing pero citando una del
National Institute of Standards and Technology (NIST) la computación en la nube
es “Un modelo que permite el acceso bajo demanda a través de la Red a un
conjunto compartido de recursos de computación configurables (redes, servidores,
almacenamiento, aplicaciones y servicios) que se pueden aprovisionar
rápidamente con el mínimo esfuerzo de gestión o interacción del proveedor del
servicio” (NIST, 2017).
La computación en la nube democratiza el acceso a recursos de software de nivel
internacional, pues es una aplicación de software que atiende a diversos clientes y
desplazando casi por completo a la tecnología USB. La multi-locación es lo que
diferencia la computación clásica brindando mejores oportunidades para
almacenar, compartir y descargar información. Ahora, las pequeñas empresas
55
tienen la capacidad de dominar el poder de la tecnología avanzada de manera
escalable.
Servicios como Google Drive, Dropbox o Icloud son algunos de los de uso más
cotidiano, si bien todos ellos tienen una función parecida como guardar
documentos, compartirlos con otros usuarios o modificarlos online y otras funciones
que buscan facilitar el acceso.
Ya que los servicios en la nube no son solo de almacenamiento sino también de
procesamiento de datos, se libera carga computacional a los equipos de una
empresa, el uso de la robótica en la nube se basa en la integración de la
computación de la computadora en la nube y robots industriales es así como esto
también se está aplicando a robots en lo que se está denominando Cloud Robotics.
En el campo de la robótica, la carga computacional se reduce en gran medida
mediante la carga de tareas computacionales de alta complejidad a la nube (Yan,
Hua, Wang, Wei, & Imran, 2017).
Los cinco requerimientos del procesamiento basado en la nube se listan de la
siguiente manera (Rajaraman, 2014):
El uso de la robótica en la nube se basa en la integración de la computación
en la nube y robots industriales
Cada elemento de la cadena de suministro y el usuario están conectados a
través del sistema de la nube.
Análisis de datos en tiempo real para notificaciones y anomalías utilizando
la función de base de datos independiente en la nube
Los usuarios necesitan un dispositivo conectado para ver la información en
la nube y tienen la autorización para acceder a aplicaciones permitidas.
Función de aplicación proactiva como un registro de cambios automático o
registro de cambio de herramienta, realizar control de alimentación
adaptable, detectar colisiones, monitorear procesos y mucho más.
56
Existen diferentes tipos de nube dependiendo de la cantidad y restricción de
personas que tienen acceso a esta:
Nubes Publicas: Este tipo de nube es externo a la compañía, quiere decir
que los recursos físicos que lo hacen funcionar son de un tercero creando
un servicio desde el cual se puede acceder desde una red pública, dentro
de sus ventajas esta que no requieren una inversión inicial para empezar a
utilizarlas, pero si la compañía requiere más de lo que se puede acceder de
manera gratuita siempre está la opción de comprar más en función de las
necesidades. Ejemplos de esto pueden ser servicios de google que tienen
una cantidad de espacio de almacenamiento gratuito y para acceder a más
de este se debe de pagar.
Nubes Privadas: Estas a diferencia de las públicas son administradas por el
cliente y así obtener más control, privacidad y conocer la seguridad con la
que es tratada su información, supone una inversión inicial ya que se debe
localizar dentro de las instalaciones del cliente. Se utilizan protocolos para
que solo la organización propietaria tenga acceso a los recursos de la nube.
Nubes comunitarias o Hibridas: podría decirse que es la combinación de las
anteriores pues más de un usuario/compañía tiene acceso a los servicios de
la nube pues esta se crea en alianza o cooperativamente entre empresas
que se tengan confianza y que el manejo de su información sea similar y
necesite el mismo tipo de tratamiento, otra forma de definir un sistema de
nube hibrida es aquella donde la compañía utiliza los dos tipos de nube
dejando en la parte privada la parte de sus operaciones críticas y donde se
encuentra la información más confidencial.
Así como hay diferentes tipos de nube hay distintos tipos de acuerdos de servicio
en busca de cubrir todas las posibles necesidades del cliente:
Software as a Service (Saas): En SaaS, el proveedor de servicios administra
y controla la infraestructura de la nube subyacente, incluyendo las redes,
57
servidores, sistemas operativos, almacenamiento, etc. Incluso las
aplicaciones son proporcionadas por el proveedor de servicios. Un cliente
simplemente accede a las aplicaciones desde dispositivos cliente a través
de una interfaz de cliente (Ye, 2018).
Plataform as a service (Paas): Al igual que SaaS, el proveedor de servicios
administra y controla la infraestructura de nube subyacente en PaaS. Sin
embargo, a un cliente se le proporciona la capacidad de crear aplicaciones
utilizando lenguajes de programación y herramientas que son compatibles
con el proveedor de servicios (Wu et al., 2015) (Ye, 2018).
Infrastructure as a Service (IaaS): En IaaS, el proveedor de servicios
administra y controla la infraestructura física subyacente de la nube. Se
proporciona a un cliente la capacidad de administrar y controlar el
almacenamiento, las redes y otros recursos informáticos fundamentales. Un
cliente también puede ejecutar software arbitrario, incluidos sistemas
operativos y aplicaciones (Ye, 2018).
5.1 Arquitectura de la computación en la nube
La tecnología de la computación en la nube se ha expandido no solo a las empresas
y sus equipos sino a los dispositivos móviles que utilizamos todos los días y que
son de acceso rápido (celulares y tablets) esto es lo que hace posible que la
información la tengamos disponible en todo momento, por lo que en esta sección
se presenta la arquitectura, que muestra las partes que intervienen dentro del
proceso de la transmisión y almacenamiento de datos en la nube.
En esta arquitectura consideraremos 3 capas: 1. Capa del Usuario; 2. Capa de la
Red y 3. Capa de proveedor de servicios en la Nube (Yan et al., 2017).
5.1.1 Capa del usuario
Compuesta por las personas que son usuarios de servicios en la nube y para tal
propósito se conectan a la red móvil (Yan et al., 2017).
58
5.1.2 Capa de la red
Esta capa consiste en los distintos operadores prestadores de servicio de internet.
La transmisión de datos por estos medios a la nube está regida por la autenticación,
autorización y contabilización; de esta manera los proveedores de internet ayudan
a la identificación del usuario (Yan et al., 2017).
5.1.3 Capa del proveedor de servicios en la nube
Esta capa consiste en todos los proveedores de servicios en la nube que prestan
todo tipo de servicios; estos servicios pueden aumentar o disminuir en función de
los requerimientos del cliente (Yan et al., 2017).
59
Ilustración 25. Estructura de Cloud Computing.
Fuente:(Yan et al., 2017)
5.2 Ciclo de vida de los datos en la nube
En esta sección se pretende describir el tratamiento que se le da a los datos y las
faces que debe pasar para llegar al cliente como una oportunidad para su negocio.
60
Ilustración 26.Ciclo de vida de los datos en la Nube.
Fuente: Elaboración propia.
Esta es la manera en la que el usuario obtiene valor de las tecnologías de cloud
computing o en la nube, es un flujo de información donde en la mayoría de los
casos se trata de tercerizar con el fin de que no sea una “preocupación” de la
compañía el manejo, organización y almacenamiento de la información. Esto trae
consigo una serie de ventajas, pero también de desventajas que vamos a analizar.
5.3 Ventajas y desventajas de la computación en la nube
Como todo uso de tecnologías o procesos estos tienen puntos fuertes, así como
cosas que se pueden mejorar, o causar problemas por la falta de prevención y no
tener claro las desventajas del uso de la misma.
Los datos se preparan para ser transferidos a la
nube
Los datos se preparan para ser transferidos a la
nube
es normal que se deba cambiar el formato en que estan los datos al
compatible que es compatible con la nube
Los datos viajan a la nube por medio de una conexion a
internet
Los datos viajan a la nube por medio de una conexion a
internet
La transferencia se hace por medio de correos
electronicos, una aplicacion especifica o
por medio de una copia de seguridad
Los datos se procesan en la
nube
Los datos se procesan en la
nube
Desde servicios de almacenamiento a
complicadas operaciones de analisis
de big data
Los datos vuelven al usuario
Los datos vuelven al usuario
Cuando los datos vuelven al usuario
tienen un valor añadido, como lo puede ser el analisis o el accedo
desde cualquier lugar
61
5.4 Ventajas
5.4.1 Acceso
La ventaja más relevante para todo tipo de empresa es la oportunidad de acceso a
la información desde cualquier parte del mundo en todo momento, lo que
descentraliza el trabajo de un único punto como lo puede ser una oficina (Miralles,
2010).
5.4.2 Costos Bajos
Los servicios de cloud computing comparados con tener una propia infraestructura
para procesar y almacenar la información es notoriamente más económico, no se
necesitan equipos de última generación pues el procesamiento se hace en la nube
que prácticamente solo necesita una pantalla para la salida de la información.
5.4.3 Diversidad de dispositivos
Se puede acceder a la información desde cualquier dispositivo conectado a internet
lo que quita la necesidad de depender de un ordenador para hacer una consulta
(Ustundag & Cevikcan, 2018).
5.4.4 Almacenamiento
Poseer el almacenamiento en la nube hace que los equipos físicos no necesiten un
espacio de almacenamiento grande, además que tener toda la información en un
mismo lugar hace que procesarla y analizarla sea mucho más fácil (Al-Janabi, Al-
Shourbaji, Shojafar, & Abdelhag, 2018).
62
5.5 Desventajas
5.5.1 Dependencia
Una de las preocupaciones es que se crea una gran dependencia del proveedor de
servicios y en el caso que este tuviera un problema de servidores o algo por el
estilo eso repercutiría directamente en las operaciones de la empresa, y en un caso
más extremo de que el proveedor vaya a la banca rota se podría perder toda la
información de la empresa que fue almacenada en esa nube. También se crea
dependencia a los servicios de internet pues si de la misma manera el proveedor
de internet tiene una temporal no podríamos acceder a la información almacenada.
5.5.2 Riesgo
En el auge de las tecnologías conectadas a internet y donde el flujo de la
información ha aumentado drásticamente los crímenes informáticos lo han hecho
también ya que es mucha la información de importancia que pueden robar hoy en
día de los servidores de las empresas, es mucha la información que está colgada
en internet. Así que todo depende del tipo de seguridad que tenga el proveedor de
cloud computing que en muchos casos no vamos a saber que tan bueno es.
5.5.3 Migración
Ya que no existe una estandarización internacional sobre el manejo de datos cada
plataforma utiliza diferentes estructuras para transferir y almacenar los datos por lo
que a la hora de decidir cambiar de proveedor la estructura de la información que
ya tenemos almacenada puede ser no compatible con el nuevo proveedor de
servicio que queremos demorando o dificultando este proceso.
63
6. Productos inteligentes
Los productos inteligentes son el resultado de la evolución de la búsqueda de la
satisfacción del cliente, objetos que buscan hacer las cosas más fáciles para el
usuario o tener funciones adicionales gracias a unas características especiales,
desde 2008 entro en auge este concepto y las investigaciones para lograrlo, como
resultado tras algunas modificaciones por algunos autores el Smartproduct
Consorsium da la siguiente definición: “ un Smart Product es un objeto autónomo
que está programado para auto organizarse incorporado en diferentes entornos a
lo largo de su ciclo de vida y que permite una interacción producto-a-humano
natural. Los Smart Products son capaces de acercarse de manera pro-activa al
usuario mediante el uso de la detección de capacidades de entrada y salida del
entorno, así como ser auto-ubicado, y consciente del contexto. El conocimiento
relacionado y la funcionalidad puede ser compartido y distribuido entre múltiples
smart products y aparecer a lo largo del tiempo” (Anderl, 2015). Estos productos
inteligentes replantean una nueva forma de obtener valor y oportunidades, redefinir
los canales de comunicación en los negocios y surgir industrias totalmente nuevas.
Ilustración 27. Productos inteligentes conectados.
Fuente:(Porter, 2015)
64
Los productos inteligentes conectados tienen tres componentes principales, un
componente físico donde se encuentra la parte mecánica y eléctrica que lo hace
funcionar, un componente inteligente donde se encuentran los sensores,
microprocesadores, software y sistemas embebidos entre otras cosas y los
componentes de conectividad como puertos, antenas y los protocoles que permiten
la conexión alámbrica o inalámbrica estos componentes de conectividad crean en
esencia 3 tipos de comunicación: uno a uno (del producto al cliente, al productor o
a otro producto); uno a varios (un sistema central que está conectado a múltiples
productos simultáneamente); muchos a muchos (una gran cantidad de productos
conectados entre sí y con recursos externos a fin de sincronizarse con un propósito
en común)48. De estos tres componentes los que más resaltan son los últimos dos
sin ellos es un producto corriente, con la oportunidad de comunicación es posible
que hagan diferentes tipos de interacciones como lo puede ser brindar información
a un usurario, ser manipulados a distancia entre otras cosas y la inteligencia les da
la más revolucionaria característica, que tenga autonomía. Dicho esto ¿qué puede
hacer un producto inteligente y lo hace diferente?, hay una serie de requerimientos
que debe tener un producto para ser llamado así.
6.1 Requerimientos
6.1.1 Monitoreo
Los productos inteligentes y conectados permiten el monitoreo integral de su
condición, la operación y el entorno externo de un producto a través de sensores y
fuentes de datos externas. Usando datos, un producto puede alertar a los usuarios
u otras personas sobre cambios en las circunstancias o el rendimiento. El
monitoreo también permite a las empresas y clientes realizar un seguimiento de las
características operativas y el historial de un producto y comprender mejor cómo
se utiliza realmente el producto (Porter, 2015).
65
6.1.2 Control
Los productos inteligentes pueden ser controlados a través de comandos remotos
o algoritmos, el software integrado en el producto o desde la nube permite la
personalización en el desempeño del producto a un grado de costo-eficiencia que
antes no era posible, la misma tecnología también les permite a los usuarios la
personalización en la interacción con el producto de muchas nuevas maneras
(Ustundag & Cevikcan, 2018).
6.1.3 Optimización
El constante flujo de datos combinado con la capacidad de controlar la operación
permite a las compañías optimizar el producto de muchas maneras, muchas que
antes no eran posibles. Los productos inteligentes pueden usar algoritmos y
analítica de datos en uso o históricos para mejorar dramáticamente el rendimiento,
la utilización y la eficiencia.
6.1.4 Autonomía:
Monitoreo, control y automatización acompañados de inteligencia dan la posibilidad
a los productos de obtener un alto grado de autonomía, dándoles el razonamiento
suficiente para saber cuál es su mejor modo de actuar de acuerdo a las condiciones
del ambiente que están en constante cambio, auto repararse, adaptarse a los
gustos de los usuarios, etc (Porter, 2015). Además, los productos autónomos son
capaces de coordinar con otros productos y sistemas.
6.2 Atributos que hacen un elemento autónomo y
consistente
Hay una serie de atributos que hacen de un elemento autónomo y consiente, en
2001 en busca de dar solución a este planteamiento IBM en la publicación
Autonomic Computing las numera (Tapiador, 2012):
66
Hay una serie de atributos que hacen de un elemento autónomo y consiente, en
2001 en busca de dar solución a este planteamiento IBM en la publicación
Autonomic Computing las numera (Tapiador, 2012):
1. Un sistema AC debe poseer una identidad de sistema—sus
componentes también deben poseer una identidad de sistema. Esto
implica que el sistema debe conocerse de forma detallada a sí mismo
y a todos sus componentes.
2. Un sistema AC debe configurarse y reconfigurarse a sí mismo en
condiciones variantes.
3. Un sistema AC debe optimizar las operaciones para mejorar su
funcionamiento mediante la supervisión de sus componentes y carga
de trabajo.
4. El sistema AC debe poder recuperarse de rutinas y sucesos
extraordinarios que puedan causar un funcionamiento defectuoso sin
impactar en los datos o en el tiempo de procesamiento.
5. El sistema AC debe auto-protegerse en el entorno en el que se
encuentra, descubriendo, identificando y protegiéndose a sí mismo
de los posibles ataques, para garantizar el funcionamiento y la
integridad del sistema.
6. Un sistema AC debe ser consciente de su entorno y adaptarse a él.
7. El sistema AC debe ser capaz de funcionar en un mundo heterogéneo
estando abierto a interactuar y trabajar con otros sistemas.
8. Un sistema AC debe ocultar su complejidad al usuario. Implementará
los recursos necesarios para obtener las metas de negocio y
personales del usuario sin involucrarle en esta implementación.
En un momento determinado las empresas tendrán que incorporar la inteligencia
en los productos en sus procesos, su utilización no afecta únicamente al producto
en sí, sino que crean valor dentro del proceso de la compañía ya que ejercen un
cambio dramático en la eficiencia y las buenas prácticas de manufactura.
67
7. Tecnologías de virtualización
Las tecnologías de virtualización de RV (Realidad Virtual) y RA (Realidad
Aumentada) son parte de las tecnologías que componen la industria 4.0, el ¿cómo
funcionan? y ¿Qué utilidad tienen? Son temáticas que se desarrollaran a
continuación, cabe resaltar que estas son de las tecnologías que están logrando
tener un nivel alto de contacto con las personas del común, como también lo están
el internet de las cosas y la nube, principalmente porque se le puede sacar
provecho desde dispositivos móviles (celulares) y otros dispositivos de
entretenimiento como las consolas de videojuegos u ordenadores de hogar.
7.1 Realidad Aumentada
La característica más relevante de la realidad aumentada es que la componen un
conjunto de tecnologías que buscan integrar lo real con lo digital (Berryman, 2012).
La tecnología de realidad aumentada se utiliza para superponer imágenes reales
con datos o imágenes digitales para aumentar el impacto, aumentar la usabilidad
o mejorar la comprensión, entregando en tiempo real información que una persona
no puede percibir por medio de sus sentidos; es un líder de la investigación
informática que combina escenas reales vistas por el usuario, y escenas virtuales
generadas por el ordenador (Hamada, 2018).
La adopción de esta tecnología está influenciada por la aceptación que tenga
dentro del mercado, los impulsores más importantes de la RA son la reducción de
los costos, la curva de aprendizaje rápida que brinda su utilización, la curiosidad
que pueda generar en empresas/personas, la visualización en 3D tangible y la
inclusión de esta en medios de entretenimiento. Así mismo hay situaciones que
generan la falta de atractivo de la adopción de esta tecnología, como lo pueden ser
la falta de estándar común y poca flexibilidad, la potencia computacional limitada
con la que cuentan la mayoría de empresas, el factor de aceptación social y la
68
cantidad excesiva de información que se genera de los procesos, de esto cual
debería de ser abordada por la RA (Grzegorczyk, Sliwinski, & Kaczmarek, 2019).
La realidad aumentada es una tecnología de tipo interactivo, es decir que además
de entregar información por medio de visualización permite tomar acciones
determinadas por la información que fue entregada al usuario. Javornik reunió las
características más destacadas de las tecnologías interactivas: interactividad;
hipertextualidad, modalidad, especificidad de la ubicación, movilidad y virtualidad;
lo que diferencia la RA de las demás tecnologías interactivas es precisamente la
parte de –aumentada- que refiere la habilidad de sobreponer en el ambiente real
información(Grzegorczyk et al., 2019), en forma de imágenes, texto o video.
Ilustración 28. Continuum de Realidad-Virtualidad.
Fuente: (A, 2017)
La figura muestra la transición entre el mundo real y el virtual, incluye el concepto
de realidad virtual, que a diferencia de la realidad aumentada es una tecnología de
inmersión, es decir que el usuario solo interactúa con el espacio que ha sido creado
en el entorno virtual.
Actualmente son muchas las áreas que ya están utilizando esta tecnología, en
algunos casos para tener un alcance más cercano con el cliente, para brindar
información de forma diferentes o adaptarlo directamente a los procesos como
69
ayuda y soporte para los mismo; entre los campos donde más está siendo relevante
encontramos los siguientes(Grzegorczyk et al., 2019):
Militar
Industrial
Aviación
Automoción
Retail
Medico
Publicidad
Arquitectura
Turismo
Educación
Entretenimiento
7.2 Tecnologías de visualización
Teniendo en cuenta la relación entre la interfaz y el usuario, es posible identificar tres tipos
de tecnologías de visualización: 1. Optical see-through (OST), 2. Video see-through (VST)
y 3. Spatial Proyectors (A, 2017).
7.2.1 Optical see-through (OST)
Son dispositivos que muestran en la pantalla de cristal sin dejar de ser capaz de ver a
través de ella (A, 2017), dispositivos como gafas inteligentes que muestran información
dependiendo de lo que el sujeto que las porta está observando.
7.2.2 Video see-through (VST):
Estos dispositivos capturan la vista del mundo real con su cámara (s), que normalmente
se monta en la cabeza de los usuarios para capturar su punto de vista. Por lo tanto, las
imágenes generadas por ordenador se combinan electrónicamente con la representación
de vídeo del mundo real que se presenta al usuario (A, 2017).
70
7.2.3 Spatial Proyectors:
Estos dispositivos capturan la vista del mundo real con su cámara (s), que normalmente
se monta en la cabeza de los usuarios para capturar su punto de vista. Por lo tanto, las
imágenes generadas por ordenador se combinan electrónicamente con la representación
de vídeo del mundo real. Que se presenta al usuario.
7.3 Ejemplos de aplicación
7.3.1 Sector ventas
Es una nueva tendencia en el comercio minorista, ya que proporciona una manera para
que los clientes evalúen los productos de forma interactiva y los comparen con otras
tendencias similares o consideren su idoneidad para el entorno en el que estarían
situados(Gilchrist, 2016). De esta manera los ofertantes generan catálogos para que los
clientes visualicen de forma tridimensional un mueble o electrodoméstico que quieran
adquirir y como este se adaptaría a su espacio.
Ilustración 29. Realidad aumentada.
Fuente: (Stringnet, 2019)
71
7.3.2 Escaneo y verificación de documentos
“Un caso de uso muy prometedor para IoT y la realidad aumentada es el uso
del escaneo y la verificación de documentos. En su uso más simple un
repartidor puede comprobar que una carga está completa con cada paquete
o pallet contabilizado y cargado. En un caso de uso más avanzado, las gafas
podrían utilizarse para escanear documentación extranjera, el tipo utilizado
en el comercio internacional para el cumplimiento de las leyes de
exportación de importación. La integración de IoT del dispositivo de realidad
aumentada podría permitir que un controlador escaneara el documento
mientras el software buscaba palabras clave, frases y códigos requeridos
para que el documento fuera válido. Esto podría ahorrar muchas horas
desperdiciadas en puertos y fronteras corrigiendo documentos incompletos
o inexactos” (Gilchrist, 2016).
Ilustración 30. Figura 31. Nacex, escaneo de verificación. Nacex.
Figura 31. (Nacex, 2019)
72
7.3.3 Educación
En el campo de la educación gracias a que se puede incorporar al espacio físico
complementos virtuales, es mucho el provecho que se le puede sacar a la realidad
aumentada, ya sea solo por dar información interactiva o por aportar un entorno
más practico (en el sentido de hacer pruebas sobre objetos virtuales) en las aulas
de clases; los beneficios de la implementación de RA en el entorno educacional
son los siguientes (Hamada, 2018):
1. Proporciona oportunidades para un aprendizaje más auténtico y atrae a
múltiples estilos de aprendizaje.
2. Proporciona a cada estudiante su propio camino de descubrimiento
único.
3. Involucra a un alumno de maneras que nunca han sido posibles.
4. No hay consecuencias reales si los errores se cometen durante el
entrenamiento de habilidades.
5. Involucrar, estimular y motivar a los estudiantes a explorar los materiales
de la clase desde diferentes ángulos.
6. Ayudar a enseñar temas en los que los estudiantes no podrían obtener
una experiencia del mundo real.
7. Mejorar la colaboración entre estudiantes e instructores y entre los
estudiantes.
8. Fomentar la creatividad y la imaginación de los estudiantes.
9. Ayudar a los alumnos a tomar el control de su aprendizaje a su propio
ritmo y en su propio camino.
7.3.4 Medicina
Por medio de tabletas o gafas holográficas los médicos pueden visualizar órganos
en 3D o consultar el historial del paciente antes o durante una intervención
quirúrgica (Iberdrola,2019).
73
7.3.5 Traducción instantánea
Para los viajeros, en caso de estar en un lugar donde no dominan el idioma, por
medio de la cámara de un celular se pueden traducir anuncios o señales que se
encuentren en otro idioma.
7.3.6 Diseño
Permite a los diseñadores industriales la realización del prototipo y simulación de
productos antes de ser completados en el entorno real (Hamada, 2018).
7.3.7 Reconocimiento facial
Ya existen este tipo de mecanismos, pero se ampliarán a dispositivos móviles,
donde por medio de la cámara se puede obtener información básica de una
persona; información que esta persona quiera compartir(Ustundag & Cevikcan,
2018).
8. Tecnologías de soporte para la industria 4.0
Son muchas las aplicaciones que han surgido de la industria 4.0, en esta sección
se hablara de las tecnologías que son necesarias para que funcionen estas
aplicaciones como lo puede ser la ciberseguridad, los sistemas ciber-fisicos, y otros
que son parte fundamental de la comunicación entre dispositivos.
8.1 Ciberseguridad
La integración de las nuevas tecnologías que en su mayoría necesitan de acceso
a internet y el hecho de que toda la información está pasando con el paso del
74
tiempo a la nube generan nuevos retos como lo son la Ciberseguridad dado que
cualquier cosa que esté conectada a internet es vulnerable a un ataque remoto, así
como puede ser robada o manipulada la información que está en la nube.
Ciberseguridad podría decirse que es el resultado del Big Data para proteger la
interacción del internet de las cosas y el Cloud Computing. Debido a que en la
industria 4.0 hay una gran integración entre las partes que actúan sobre el proceso
es fundamental tener todo protegido; las maquinas, robots, sistemas
automatizados y los servicios en la nube. Con la implementación de la
ciberseguridad se quieren lograr los siguientes resultados:
Algoritmos de encriptación para la protección
Protocolos de comunicación confiables entre maquinas, sensores y
dispositivos
Modelos de licencias flexibles
Detección del nivel de autorización
Los ataques informáticos han incrementado drásticamente en las últimas décadas,
a medida que las tecnologías avanzan también los ataques se vuelven más
sofisticados, eficientes y discretos (Limón, 2019). Cualquier dispositivo que use
el internet de las cosas es directa o indirectamente afectado por este tema, sobre
todo en las grandes compañías donde se pueden generar errores financieros, como
también corrupción de la información, sistemas bloqueados, violación de la
privacidad de la empresa, clientes, proveedores etc.
75
Ilustración 31. Ciberseguridad en el puente de la comunicación.
Fuente: Elaboración Propia.
“Según los profesionales en seguridad de ISACA (Information Systems Audit and
Control Association) la ciberseguridad se define como una capa de protección para
los archivos de información, a partir de ella, se trabaja para evitar todo tipo de
amenazas, las cuales ponen en riesgo la información que es procesada,
transportada y almacenada en cualquier dispositivo” (Lanz, 2018).
No todos los dispositivos con internet de las cosas tienen la misma arquitectura y
funcionalidad y dependiendo de estas es que son vulnerables a ciertos tipos de
ataques informáticos, a continuación, observaremos diferentes tipos de tecnología
y las vulnerabilidades que tienen.
8.1.1 Capa de percepción
También llamada capa de detección está compuesta por varias tecnologías de
sensores, que les permiten a los objetos detectar cambios en su ambiente.
76
8.1.2 Capa de red
Es la infraestructura que le da soporte a las conexiones alámbricas e inalámbricas
entre sensores y sistemas de procesamiento de información (Ustundag & Cevikcan,
2018).
8.1.3 Capa de servicio
Esta capa es para garantizar y administrar los servicios requeridos por los usuarios
o las aplicaciones. Es responsable de la gestión de servicios y tiene un enlace a la
base de datos.
8.1.4 Interface
la interface está compuesta por los métodos de comunicación con el cliente o
aplicación. Es la encargada de llevar los servicios al usuario (Ustundag & Cevikcan,
2018).
Tabla 2. Amenazas y vulnerabilidades de seguridad por nivel.
Percepción Red Servicio Interface
Componentes
-Códigos de barra
-Sensores
Inteligentes
-placas de
radiofrecuencia
-GPS
-Sensor de red
inalámbrica
-WLAN
-redes sociales
-red de la nube
-Bases de datos
-APIs
-Aplicaciones
Inteligentes
-Interfaces
77
Vulnerabilidades
-Acceso no
autorizado
-Confidencialidad
-Disponibilidad
-Datos alterados
-Código malicioso
-Denegación del
servicio
-Congestión de la
red
-Peligros de
transferencia
-Manipulación
-Acceso no
autorizado
-Información
maliciosa
-Falsificación
-Amenazas a la
configuración
-Código malicioso
Fuente: (Ustundag & Cevikcan, 2018)
8.2 Principios estratégicos de la ciberseguridad
Las políticas que guíen el proceso para implementar la ciberseguridad en una
entidad tienen que tener como base los siguientes principios de la eficiencia y
seguridad del Internet de las Cosas (Ustundag & Cevikcan, 2018).
Confidencialidad: Es la habilidad de ocultar información de personas que
no están autorizadas y dar acceso solo a aquellas que si lo tienen.
Disponibilidad: El acceso a la información en cualquier momento que un
dispositivo o usuario lo requiera.
Integridad: La integridad de la información es necesaria en todas las
tecnologías y procesos que están involucrados en la industria 4.0 es por eso
que es necesario tener una capa de seguridad de proteja y alerte de
contingencias que busquen alterar el contenido de la información.
Autenticidad: La autenticidad es la propiedad que permite que de los
usuarios establecidos solo algunos tengan la capacidad de hacer
determinadas operaciones en la red.
Privacidad: Es la propiedad de decidir en qué medida un dispositivo,
sistema, empresa va a interactuar con su entorno y que tanta información
está dispuesta a compartir con este.
78
8.3 Blockchain
Nueva tecnología supone también que los atacantes informáticos tienen cada vez
más conocimiento y herramientas para hacer de las suyas y lograr sus objetivos
criminales, es por esto que surgen ideas alternativas de los modelos
convencionales de protección de la información, así surge blockchain, la idea surgió
en el año 2008 pero con el paso del tiempo se ve más y más su aplicabilidad al
entorno económico y empresarial porque con su utilización se ha visto que es
seguro, anónimo, descentralizado y libre de falsificación (Muhuri et al., 2019). De
referencia tenemos que este método de seguridad es el utilizado por la cripto-
moneda más comerciada que es el Bitcoin para las transacciones que
mundialmente se realizan de manera segura. Lo que diferencia esta metodología
de la tradicionalmente utilizada es que esta es descentralizada es decir que es una
base de datos dividida en varios puntos, contrario a lo “normal” que es que la
información y la seguridad este centralizada.
Ilustración 32. Bases de datos convencionales vs Block Chain.
Fuente: Elaboración propia.
79
Las partes involucradas y necesarias para el funcionamiento del Blockchain son las
siguientes (Ustundag & Cevikcan, 2018):
Bloques: son ficheros, normalmente de texto que contienen la información a
guardar.
Red de dispositivos: Una serie de ordenadores y otros dispositivos
conectados a internet que utilizan y generan información.
Hash: Es un número que muestra la relación entre el bloque actual con el
anterior.
8.3.1 ¿Cómo funciona?
Lo primero es describir el funcionamiento de los bloques, una cadena de bloques
es una sucesión ordenada de estos, donde cada uno tiene información del anterior,
de esta manera hay trazabilidad en la información hasta llegar a su origen.
Ilustración 33. Relación entre ficheros Blockchain.
Fuente: Elaboración propia.
En segunda instancia cada dispositivo de la red que hace parte del sistema tiene
una copia de la cadena, es decir la información es publica (entre los miembros) y
debe ser exactamente igual en cada uno de ellos, de lo contrario significaría que
80
fue alterada en algún punto, pero con el soporte y comparación de las partes
involucradas es fácil de encontrar cuando y donde sucedió.
En tercer lugar, ¿Cómo se agrega un bloque? Se hace por medio de una prueba
de trabajo, en esta por medio de un algoritmo matemático se allá un numero único
que está relacionado con el contenido del bloque, si por ejemplo en texto del fichero
hubiera una coma o un punto de más el numero sería totalmente diferente para
ambos casos. Esta prueba es realizada por mineros de datos, cuando alguno de
ellos logra hallar el numero correcto los demás tienen la función de verificarlo, de
esta manera se asegura que la información que se agrega a la cadena es fiable.
Esto hace al blockchain especialmente útil para su utilización dentro del ámbito de
la industria 4.0 donde cabe resaltar que se busca descentralizar las operaciones
de igual manera que este lo hace, y cubre el riesgo más peligroso para los objetos
inteligentes, que su información sea alterada, modificada o robada.
8.4 Ip v6
IP (Internet Protocol) es un protocolo que se utiliza cada vez que se realiza una
acción en internet, como la comunicación entre dispositivos, la descarga de
contenido o la simple navegación en la web, cabe resaltar que cada dispositivo
requiere una dirección IP única para poder conectarse a la red y desde que el
internet se convirtió en algo comercial y de acceso al público el protocolo de internet
que funcionaba esa el IP v4 lo que en su momento trajo algunos problemas ya que
disponía de 2^32 posibles direcciones que son 4.294.967.296 direcciones en total
y dado que el número de dispositivos conectados a internet aumento drásticamente
terminaron acabándose estas, esto trajo la necesidad de crear un nuevo protocolo
con un número mayor de direcciones pensando en que estas nunca se pudieran
acabar es así como nació el nuevo IP v6 (Internet Protocol Vertion 6) que tiene
2^128 direcciones (340.282.366.920.938.463.463.374.607.431.768.211.456)19 de
81
vital importancia para la industria 4.0 en donde el internet de las cosas juega un
papel fundamental y cada sensor, o dispositivo requiere de una IP.
Una vez implementado el nuevo protocolo el proceso de transición que es el paso
del IPv4 a IPv6 fue relativamente sencillo pues ambos pueden coexistir, esto fue
pensado de esta manera pues no se puede estar ni un segundo sin direcciones IP
pues esto causaría un colapso en todos los sistemas que dependan de una
conexión de internet, así poco a poco los dispositivos fueron migrando hacia el
nuevo protocolo.
Ilustración 34. ¿Qué es IPv6?
Fuente: (IPv6.es)
Como se puede observar en la imagen la cantidad de direcciones del antiguo
protocolo comparado con el nuevo es abismal tanto así que haciendo una relación
para ver este fenómeno por cada habitante hay más de diez millones de estas. Las
ventajas del IPv6 frente a su predecesor es que dado el número tan grande de
0
5E+37
1E+38
1,5E+38
2E+38
2,5E+38
3E+38
3,5E+38
IPv4 IPV6
Comparación IPv4 IPv6
82
direcciones disponibles se puede estructurar de manera más organizada los
mecanismos de funcionamiento en la red generando un mejor funcionamiento en
la navegación en los nodos que componen la red, otra ventaja es que está pensado
para que si en su momento es necesario puede aumentarse el número de
direcciones que es capaz de soportar.
8.5 Sistemas ciber-fisicos (CPS)
Uno de los dispositivos con más impacto positivo en la implementación de las
nuevas tecnologías son los CPS (Cyber Phisica Systems); los sistemas ciber-
físicos son parte esencial del internet de las cosas (Alcácer & Cruz-Machado,
2019), podría decirse que son los dispositivos que lo habitan y hacen posible gran
parte de las funciones de los objetos que tienen esta característica. Un CPS es un
sistema embebido evolucionado, pero ¿qué es un sistema embebido?, son
pequeños sistemas informáticos que tienen tareas limitadas a lo computacional, lo
que diferencia a un CPS de esto es que interactúa con el mundo físico de una
manera autónoma(Lee, Bagheri, & Kao, 2015); los CPS están enfocados a la
comunicación de información y los dominios físicos, así como los computacionales,
otro aspecto importante es que la comunicación que permiten estos dispositivos es
la que hace posible que se cree la red del internet de las cosas donde se busca
que los dispositivos estén interconectados. Esto distingue entre sistemas
integrados basados en microprocesador y sistemas de procesamiento de
información más complejos que realmente se integran con su entorno (Zhong et
al., 2017).
Los CPS tienen muchos usos dentro de los cuales el que más adopta es el de
sensor, recolectando información del mundo físico que puede ser transmitida y visto
remotamente dado que están diseñados para la comunicación (Dworschak &
Zaiser, 2014), también le da la oportunidad a los dispositivos que lo contienen de
actuar en el mundo físico de acuerdo a las diferentes lecturas que obtenga del
ambiente, él no toma las decisiones, pero les da herramientas a los dispositivos
para que analicen y si es necesario cambien su comportamiento o ejecuten
83
comandos diferentes; es así como los CPS actualmente son muy utilizados en el
campo de la robótica.
Ilustración 35. CPS y relaciones.
Fuente:(Monostori, 2014)
La arquitectura que corresponde a los CPS en la manufactura para que abarquen
y cumplan con todas las funciones que lo caracterizan es la siguiente:
1. Conexión Inteligente: la adquisición de datos que sean fiables es el primer
paso para que un CPS desarrolle todo su potencial. Estos datos pueden
provenir de las maquinas en los que se encuentran insertados o el medio
con el que interactúan (Bagheri et al., 2015).
2. Conversión de datos a información: normalmente los datos por si solos no
representan ningún valor hasta que son tratados y sometidos a algún tipo
de análisis que extrae información de ellos, hay muchas herramientas y
metodologías para este tipo de análisis, este nivel le aporta autoconciencia
a las maquinas (Bagheri et al., 2015).
3. Cyber: Este nivel hace de punto central de información donde las
maquinas pertenecientes a la red envían todo lo que han reunido; al tener
información masiva recopilada, se deben utilizar análisis específicos para
extraer información adicional que proporcione una mejor visión sobre el
estado de las máquinas individuales entre la para conocer sus estados
84
actuales y desempeño comparado con las otras máquinas de la red, o de
sí mismas con sus datos históricos recolectados (Bagheri et al., 2015).
4. Cognición: Los CPS tienen que tener una aplicación de respaldo para
presentar el análisis de la información que han obtenido durante el
proceso. La adecuada presentación de los conocimientos adquiridos a los
usuarios expertos apoya la correcta decisión a tomar. Puesto que la
información comparativa, así como el estado individual de la máquina está
disponible, la decisión sobre la prioridad de tareas para optimizar el
proceso que mantiene se puede hacer. Para este nivel, las infografías
apropiadas son necesarias para transferir completamente el conocimiento
adquirido a los usuarios (Bagheri et al., 2015).
5. Configuración: El nivel de configuración es la retroalimentación del espacio
cibernético al espacio físico y actúa como control supervisor para hacer
que las máquinas se auto configuren y se auto adaptan. Esta etapa actúa
como sistema de control de resiliencia (RCS) para aplicar las decisiones
correctivas y preventivas, que se han hecho en el nivel de cognición, al
sistema monitoreado (Bagheri et al., 2015).
85
Ilustración 36. Niveles de arquitectura de CPS20.
Fuente:(Bagheri et al., 2015)
9. Conclusiones
La industria 4.0 engloba una gran cantidad de tecnologías que se relacionan entre
sí, por lo que su implementación en una empresa/organización/país depende del
manejo de cada una de ellas y el entendimiento de sus funciones dentro del
proceso, es por esto que entre más se aminora el costo de adquisición de estas
innovaciones llega a ser de conocimiento público con más facilidad y se asimila
más rápidamente. Es así que muchos de los conceptos que se manejan en
industria 4.0 no son de difícil entendimiento porque se pueden asociar fácilmente a
nuestro diario vivir con la tecnología de por ejemplo el celular que tenemos que
funcionar como sensor con la utilización de distintas aplicaciones, tiene usos de
V. Configuracion
IV. Cognicion
III. Cyber
II.Convercion de datos a Informacion
I. Conexion inteligente
86
procesamiento y comunicación de información, y por medio de los servicios
gratuitos en la nube podemos acceder a datos remotos.
Además, cabe resaltar los siguientes aspectos:
1. El desarrollo de la tecnología de industria 4.0, el desarrollo y potencial que
pueda tener en un país está estrictamente ligado a la relación entre el
gobierno y las entidades de desarrollo de conocimiento del país.
2. La industria 4.0 aun es joven y por ello es un buen momento para que las
instituciones educativas lo implementen para que sea transmitido y
asimilado por la población que en el futuro estará desempeñando en las
diferentes industrias y sectores del país.
3. Las tecnologías que componen a la industria 4.0 están relacionadas en su
funcionamiento y trabajan de mejor forma complementándose entre sí.
4. El desarrollo futuro que tenga la industria 4.0 en parte dependerá de la
estandarización que tengan los protocolos que la componen y que las
empresas/gobiernos que lo desarrollen trabajen en lenguajes compatibles,
de esta manera los dispositivos conectados podrán comunicarse con
cualquier otro sin problema.
5. Aunque un país no sea desarrollador de las tecnologías de i4.0 puede
gozar de sus beneficios, aunque esto requiere una inversión alta.
87
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