Propuesta de una arquitectura de monitoreo industrial orientada a Industria 4.0
Palabras clave:
Monitoreo industrial, Industria 4.0, Arquitectura de software, Inteligencia artificialResumen
En el trabajo, se propone una arquitectura de monitoreo industrial, basada en conceptos de la llamada cuarta revolución industrial o Industria 4.0. La misma, se organizó de manera modular, para facilitar su despliegue y garantizar su escalabilidad. El diseño de la arquitectura tuvo, como premisa, garantizar los requisitos de ligereza, apertura de código y uso de herramientas de inteligencia artificial. Para lograr lo primero, se utilizó MQTT, por ser un protocolo de mensajería ligera. Por su parte, todas las herramientas y librerías de código empleadas, son permisivas y (excepto una) compatibles con las directrices de software libre de Debian. Por último, la concepción del módulo de modelado, garantiza la posibilidad de utilizar diversas herramientas de inteligencia artificial para realizar clasificaciones y regresiones, que permitan el monitoreo indirecto de variables. Para una validación preliminar del sistema, de desplegó en un sistema de monitoreo de las dimensiones de las costuras ecuatoriales de los cilindros de gas licuado de 10 kg. Dichas dimensiones se determinan, de forma indirecta, a partir del procesamiento digital de las imágenes capturadas, a través del uso de una red neuronal convolucional. El sistema desplegado mostró, ampliamente, su capacidad para cumplir la tarea de monitoreo para la cual fue concebido.
Citas
Becker, A., Brown J., Bricheno, L., Wolf, J. (2020). Guidance note on the application of coastal monitoring for small island developing states: Part of the NOC-led project “Climate Change Impact Assessment: Ocean Modelling and Monitoring for the Caribbean CME states”, 2017-2020; under the Commonwealth Marine Economies (CME) Programme in the Caribbean. Southampton, National Oceanography Centre, 40pp. (National Oceanography Centre Research and Consultancy Report, 74). https://nora.nerc.ac.uk/id/eprint/527224
Conlin, M. P., Adams, P. N., Wilkinson, B., Dusek, G., Palmsten, M. L., & Brown, J. A. (2020). SurfRCaT: A tool for remote calibration of pre-existing coastal cameras to enable their use as quantitative coastal monitoring tools. SoftwareX, 12, 100584. https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100584
Esri Support. (s.f.). Definición de Rectificación Geográfica. Recuperado de https://support.esri.com/es-es/gis-dictionary/georectification
Harley, M. D., Kinsela, M. A., Sánchez-García, E., & Vos, K. (2019). Shoreline change mapping using crowd-sourced smartphone images. Coastal Engineering, (150): 175-189. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2019.04.003
Heaney, N. (2021). Towards the conversion of CoastSnap to an open source citizen science tool for coastal monitoring. University of Edimburgh.
Inga Santiváñez, R. M. (2015). El criterio de información de Akaike en el análisis de datos categorizados (Tesis doctoral). Universidad Complutense de Madrid, España. Recuperado de: https://eprints.ucm.es/id/eprint/53832/1/5320609308.pdf
Masselink, G., Castelle, B., Scott, T., Dodet, G., Suanez, S., Jackson, D., & Floc’h, F. (2016). Extreme wave activity during 2013/2014 winter and morphological impacts along the Atlantic coast of Europe. Geophysical Research Letters, 43(5): 2135-2143. https://doi.org/10.1002/2015GL067492
Merlotto, A, & Bértola, GR. (2009). Coastline evolution at Balneario Parque Mar Chiquita, Argentina. Ciencias marinas, 35(3), 271-286. Recuperado de: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-38802009000300003&lng=es&tlng=, 15 de julio de 2023,
Morales, V. (2020). Modelización de series univariantes SARIMA. Series de Tiempo con R. Recuperado de https://bookdown.org/victor_morales/SeriesdeTiempo/modelizaci%C3%B3n-de-series-univariantes-sarima.html
Virguez, J. W. (2018). Modelo de pronóstico PIB financiero. Recuperado de: http://hdl.handle.net/11371/2130.
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