1.
Industria Inteligente: las tecnologías de
la electrónica, la información y las
comunicaciones (TEIC´s) Sí, PERO,
las personas y su talento también.
bit.ly/kreabidasoa16
Venan Llona
SPRI – Enpresa Digitala
venan@llona.net
@vllona #KreaBidasoa16
FICOBA 26 Mayo 2016

2.
Industria 4.0
“El término Industria 4.0 hace
referencia a la integración de las
tecnologías de la electrónica, la
información y las comunicaciones
(TEICs) en los procesos productivos,
que mejoran los niveles de
automatización y en donde la industria
se vuelve más inteligente.”

3.
#KreaBidasoa16 – Industria Inteligente
• En esta presentación se pretende dar a conocer las
principales tecnologías involucradas en el concepto
industrial 4.0:
– Fabricación aditiva
– Robótica colaborativa
– Visión artificial
– Realidad aumentada
– Big data
– Cloud computing
– Ciberseguridad.
• Para cada tecnología se expondrá un caso real de
aplicación.

4.
Ciber Physical Systems (CPS)

5.
Evolución: un ordenador – muchos usuarios
1960-1980

6.
Evolución: un odenador – un usuario
6
1980 - 2010

7.
Evolución: muchos dispositivos – un usuario
7
2010 - …

8.
Internet de las Cosas (IoT)
8

9.
Ciclo de Vida de las TEICs (IoT)
9

10.
Nueva Tendencia Internet de las
Cosas (IoT)
10

11.
Convergencia IT & Automatización
11

12.
Entrada del PC en Planta
12

13.
Fabricación Inteligente
13

14.
Arquitectura de las nuevas fábricas
14

15.
Basque Industry 4.0
15

16.
Basque Industry 4.0
• Realidad aumentada
• Visión artificial
• Robótica colaborativa
• Big Data
• Fabricación aditiva
• Cloud computing
• Ciberseguridad

17.
Realidad aumentada
“Incorporando en tiempo real información
virtual a la información física disponible
sobre cualquier elemento u objeto, se crea
un efecto mixto capaz de incrementar la
percepción que disponemos de dicho
elemento u objeto.”
17

18.
Realidad Aumentada vs Realidad Virtual
Entorno
real
Entorno
virtual
Realidad
aumentada
Realidad
virtual

19.
Caso Práctico: Innovae AR

20.
Caso Práctico: Epson Moverio

21.
Visión Artificial
“La visión artificial permite que, mediante el
reconocimiento de patrones y el aprendizaje, un
ordenador sea capaz de detectar las características de
una imagen. La realidad virtual permite al usuario
introducirse por completo en un entorno de apariencia real
pero generado por ordenador. Ambas tecnologías pueden
tener multitud de aplicaciones en el ámbito industrial ”
21

22.
Cámaras inteligentes
Real time image processing
inspections tasks are optimally
mastered with VC Smart Cameras.
22

23.
Modelado 3D (Personalización)
Escáner 3D

24.
Caso práctico: Ekide (perfilómetro)

25.
Robótica Colaborativa
“Los robots industriales ya no estarán en
entornos cerrados de trabajo y aislados unos de
otros, sino que lo harán próximos a los
trabajadores, compartirán su espacio y
colaborarán entre ellos. Una nueva generación de
robots ligeros, y manejables configurarán la
denominada “fábrica inteligente”.”
25

26.
Robótica colaborativa
26
Safety-rated monitored stop Hand-guiding

27.
Boston Dynamics

28.
Aplicaciones
Universal Robots,
Denmark - IFR Robot
Supplier
First robot to
collaborate directly with
employees at
Volkswagen plant
December 2014
28
Employees of both companies are jointly conducting field tests to explore processes
such as assembly and in- vehicle screw application. They are also developing
systems concepts to make cooperation between humans and robots safe
(Daimler and KUKA sign strategic cooperation, 2012)

29.
Caso práctico: Toyota
Courtesy of Toyota Motor Corporation shows
the robot in action on the assembly line.
29

30.
¿Robótica colaborativa o
competitiva?
30
https://www.youtube.com/watch?v=tIIJME8-au8

31.
Big Data
“Comprende el análisis, administración y manipulación
de una gran cantidad de datos de manera inteligente a
través de modelos de descripción, predicción y
optimización con el objetivo de tomar decisiones mejores
y más efectivas. La explotación inteligente de los datos
industriales son la vía para una mejor gestión de todos los
recursos disponibles.”
31

32.
Data Mining & Big Data

33.
Data Mining
Una mirada cercana → Muchos detalles
“¿Que me dicen los datos?”
33
Introducción

34.
Big Data
La gran imagen → Muchas relaciones
“¿Cuales son las relaciones, cosas comunes y
causalidades escondidas en la gran imagen?”
34
Introducción

35.
Objetivo
35
Introducción
Objetivo BIG DATA
Generar VALOR
Extraer CONOCIMIENTO
Partiendo de los
DATOS
Analizar
“La idea principal detrás de Big Data consiste en que todo lo que hacemos deja una
traza digital (datos), los cuales podemos usar y analizar”
Mediante tecnologías como cloud computing y
sistemas distribuidos junto con el último software
y técnicas

36.
Casos prácticos Industriales
Crosshiring – Eficiencia Industrial en Hornos
36
Sonda
pirométrica
cableada
Sonda
pirométrica
cableadaSonda
pirométrica
cableada
Resto
producción
• Altas Temperaturas
• Rotura de Sondas
• Eficiencia del proceso
(cambio de cuchara)
• Mejora Calidad de la colada
• Reducir Riesgos Laborales

37.
Fabricación Aditiva
“Fabricación de un cuerpo sólido a partir de la
deposición de finas capas sucesivas de un material,
normalmente en polvo, hasta conformar la figura y forma
deseada. Presenta grandes aplicaciones en el mundo
industrial y supone una revolución en los procesos y
sistemas de fabricación..”
37

38.
3D Printing Helps Ford Deliver New Cars Faster
https://youtu.be/AQggU4YPLJQ

39.
Impresora 3D. Material: ABS

40.
Impresoras 3D domésticas

41.
Fusión selectiva de lecho de polvo
https://youtu.be/cRE-PzI6uZA

42.
ADDIMAT, asociación española de tecnologías de
fabricación aditiva y 3d: BIEMH 2016 30 mayo a 4 junio

43.
Cloud Computing
“La nube es una plataforma compartida de recursos
computacionales tales como servidores, almacenamiento y
aplicaciones, que pueden ser utilizados a medida que se
van necesitando y cuyo acceso será posible desde
cualquier dispositivo móvil o fijo con acceso a Internet.
La industria puede aprovecharse de esta infraestructura en
cualquiera de sus ámbitos y procesos..”
43

44.
Ubicuidad

45.
Tipos de Servicio Cloud

46.
SaaS

47.
Proyectos – Industry 4.0
Big Data
IS INCLOUD- Infraestructuras Críticas In the Cloud
Desarrollo de un Sistema de Gestión de Seguridad de la Información (SGSI) a través de un servicio en la nube, especificado y
validado por los usuarios finales, el cual permitirá la detección de alertas tempranas de anomalías que indiquen ciberataques sobre
las Infraestructuras Críticas.
04
Data Processing
05
Data Analysis
03.1 DB/DW
03.2 NoSQL
03.3 File Systems
04.1 Batch
04.2 Streaming
01
Data Sources
01.1 Open Data
01.2 Linked Data
01.3 DB
01.4 Ficheros/Logs
01.5 Web/Crowling
01.6 Sensores/CPS/Embebidos
02
Data Ingestion
02.1 ETL
02.2 Streaming
02.3 Interoperability
02.4 APIs
03
Data Storing
05.1 Machine Learning
05.2 Estadística
05.3 Semántica
05.4 Visual Analytics

48.
http://www.isincloud.com/

49.
Ciberseguridad
“En un entorno digitalizado la protección de
cualquier información relevante para la empresa
o ciberseguridad cobra cada vez más relevancia.
La ciberseguridad es el conjunto de tecnlogías y
servicios que protegen a la empresa de cualquier
ataque o pérdida de datos.”
49

50.
SIND: Security in Industrial Systems

51.
Proyectos – Industry 4.0
Big Data
SIND: Security in Industrial Systems
El Proyecto SIND tiene por objetivo la detección de ataques y anomalías en entornos Industriales,
y la visualización del estado de una red industrial con el fin de detectar comportamientos fuera
de lo normal.
04
Data Processing
05
Data Analysis
03.1 DB/DW
03.2 NoSQL
03.3 File Systems
04.1 Batch
04.2 Streaming
01
Data Sources
01.1 Open Data
01.2 Linked Data
01.3 DB
01.4 Ficheros/Logs
01.5 Web/Crawling
01.6 Sensores/CPS/Embebidos
02
Data Ingestion
02.1 ETL
02.2 Streaming
02.3 Interoperability
02.4 APIs
03
Data Storing
05.1 Machine Learning
05.2 Estadística
05.3 Semántica
05.4 Visual Analytics

52.
Infraestructura

53.
Aprendizaje
•Se crean listas blancas con los flujos
detectados en la red
•Varias variables recogidas:
• IP Origen y Destino
• Puerto Servidor
• Protocolo IP
• Número de paquetes detectados en el flujo
•Listas blancas de duración variable

54.
Detección
•Se evalúan y etiquetan los flujos entrantes con
las listas blancas
•Tipos de etiquetas:
• Flujo legítimo
• Flujo anómalo
• Puerto incorrecto
• Protocolo incorrecto
• Flujo ausente
• Tamaño de flujo anómalo
•Lanza alertas en el caso de flujos no legítimos

55.
Visualización
•Se construyen los diagramas en base a los
flujos etiquetados
• Un dispositivo → Una sección de circunferencia
• Un flujo bidireccional → Una cuerda
• El número de paquetes enviados determina la
magnitud
•Se resaltan los flujos no legítimos:
• Los flujos ausentes, de negro
• El resto, de rojo

56.
Ataque de Denegación de Servicio

57.
Escaneo de dispositivos

58.
Dispositivo no disponible

59.
Detección de anomalías

60.
¿preguntas?

61.
Que la fuerza os acompañe…
Equipo Barnetegi Teknologikoa Industria 4.0
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