C121_Automatización para la industria 4.0

TRANSFORMACIÓN DIGITAL 38 Una de las razones puede ser que cuando intentamos manejar grandes volúmenes de datos obtenidos de dis- tintos sensores dispuestos en diversas máquinas se nos pueden presentar algunos problemas. Estos son algunos de los más frecuentes relacionados con el manejo de datos para aplicaciones industriales: (Cui et al. 2020): • Gran escala: grandes volúmenes de datos con distintas características. • Frecuencias de muestreo o marcas de tiempo incoherentes: los sensores utilizan varias frecuencias y marcas de tiempo; La alta frecuencia de muestreo, en ocasiones innecesaria, afecta al rendimiento en tiempo real. • Datos por lotes y flujo de datos: la modificación y/o análisis de datos puede ser o no sensible al tiempo. • Registros faltantes: los registros pue- Dentro del marco del proyecto 5G-Euskadi, se va a realizar la integración de tecnologías 5G den- tro de un entorno de fabricación industrial como es el CFAA, con objeto de mejorar el rendimiento y la eficiencia de los procesos industriales llevados a cabo en el centro y dar cabida a nuevos tipos de aplicaciones innovadoras de monitorización de procesos y de tratamiento de datos. Actualmente, el CFAA forma parte de una infraestructura de red expe- rimental llamada Smart Networks for Industry (SN4I, https://i2t.ehu. eus/es/resource/sn4i), basada en las tecnologías 5G como son la Virtualización de Funciones de Red (NFV) y las Redes Definidas por Software (SDN). SN4I proporciona recursos de cómputo, red y almace- namiento sobre una infraestructura Cloud compuesta por un nodo en el CFAA, otro en el rectorado en Leioa y otro nodo en la Escuela de INTEGRACIÓN DE TECNOLOGÍAS 5G EN EL CFAA Ingeniería de Bilbao (EIB), ofreciendo en conjunto una mayor cantidad de recursos. Las ventajas de SN4I se basan en la rapidez, automatización y flexi- bilidad en el despliegue de servicios de red mediante la virtualización y el particionado de recursos. En este contexto, uno de los objetivos del proyecto 5G-Euskadi es el desplie- gue de una red 5G de baja latencia orientada al entorno de comunicacio- nes industrial. Para ello, el operador de telecomunicaciones, Euskaltel, en colaboración con el proveedor de infraestructura ZTE, ha dotado de cobertura 5G al área donde se localiza el CFAA. De este modo, el siguiente paso es la progresiva migración de la sensorización de las máquinas de fabricación avanzada del CFAA que requieran las prestaciones a esta nueva tecnología. Por otro lado, se están evaluando diversas alternativas de ampliar las capacidades de SN4I mediante la instalación de una infraestructura dedicada de Multi-Access Edge Computing (MEC). El paradigma MEC, otro pilar clave de 5G, se basa en mover los recursos de procesa- miento al borde de la red, o, dicho de otra manera, lo más cerca posible de donde se generan los datos a ser procesados (por ejemplo, sensores). El objetivo de MEC es lograr una reducción significativa de la laten- cia respecto al paradigma Cloud más tradicional, haciendo posible la implementación de funciones de monitorización de procesos indus- triales con requerimientos críticos en cuanto a tiempo de reacción a diferentes eventos. Para optimizar este tipo de casos de uso, un MEC se centra en permitir el despliegue de aplicaciones basadas enmicroser- vicios, en general más ligeras y ágiles que las máquinas virtuales. Un ejemplo de caso de uso consiste en la monitorización del proceso de brochado de una brochadora. Los sen- sores instalados en la brochadora que den quedarse vacíos cuando hay una anomalía en el equipo, fallas de comunicación o fallas en el sensor. • Desbalanceo: datos de probabilidad pequeña en un conjunto de datos muy grande con la mayoría de datos normales. • Outliers: los datos están fuera del alcance del dispositivo de medición. • Ruido o datos anómalos: los datos están fuera del conjunto de datos de agrupación similar; los datos de ruido se generan posiblemente sustituyendo los datos que faltan. • Datos a la deriva: fallo del proceso causada por la vulnerabilidad al entorno externo; fallo del sensor causada por la modificación del dis- positivo demedición o la calibración. • Correlación de datos: naturaleza y estructura de los datos causados por la disposición redundante de los sensores; Simulación inconsistente y recogida de datos de lamáquina CNC. • Modelo de datos, intercambio de for- matos dedatos e integracióndedatos: Fusionar datos demúltiples fuentes de datos en una sola vista; Intercambiar diferentes formatos de datos de varios sistemas; Integrar modelos de datos para explicar las relaciones de los datos. Sobrellevar estos problemas no es algo sencillo, pero tampoco imposi- ble. En Euskadi hay actualmente un gran tejido empresarial público y pri- vado capacitado para brindar ayuda al lidiar con estos problemas. Una vez definida dentro de la estrategia de transformación digital un proyecto demejora relacionado con el análisis de