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Presentación en Kreabidasoa16 de Industria Inteligente con Bidasoa Activa

#KreaBidasoa16 organizada por Bidasoa Activa en Ficoba (Irún el 26 de Mayo de 2016). Presentación en nombre de SPRI y Enpresa Digitala de Industria 4.0 y los Barnetegis Teknologikoak.

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Presentación en Kreabidasoa16 de Industria Inteligente con Bidasoa Activa

  1. 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. 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. 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. 4. Ciber Physical Systems (CPS)
  5. 5. Evolución: un ordenador – muchos usuarios 1960-1980
  6. 6. Evolución: un odenador – un usuario 6 1980 - 2010
  7. 7. Evolución: muchos dispositivos – un usuario 7 2010 - …
  8. 8. Internet de las Cosas (IoT) 8
  9. 9. Ciclo de Vida de las TEICs (IoT) 9
  10. 10. Nueva Tendencia Internet de las Cosas (IoT) 10
  11. 11. Convergencia IT & Automatización 11
  12. 12. Entrada del PC en Planta 12
  13. 13. Fabricación Inteligente 13
  14. 14. Arquitectura de las nuevas fábricas 14
  15. 15. Basque Industry 4.0 15
  16. 16. Basque Industry 4.0 • Realidad aumentada • Visión artificial • Robótica colaborativa • Big Data • Fabricación aditiva • Cloud computing • Ciberseguridad
  17. 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. 18. Realidad Aumentada vs Realidad Virtual Entorno real Entorno virtual Realidad aumentada Realidad virtual
  19. 19. Caso Práctico: Innovae AR
  20. 20. Caso Práctico: Epson Moverio
  21. 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. 22. Cámaras inteligentes Real time image processing inspections tasks are optimally mastered with VC Smart Cameras. 22
  23. 23. Modelado 3D (Personalización) Escáner 3D
  24. 24. Caso práctico: Ekide (perfilómetro)
  25. 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. 26. Robótica colaborativa 26 Safety-rated monitored stop Hand-guiding
  27. 27. Boston Dynamics
  28. 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. 29. Caso práctico: Toyota Courtesy of Toyota Motor Corporation shows the robot in action on the assembly line. 29
  30. 30. ¿Robótica colaborativa o competitiva? 30 https://www.youtube.com/watch?v=tIIJME8-au8
  31. 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. 32. Data Mining & Big Data
  33. 33. Data Mining Una mirada cercana → Muchos detalles “¿Que me dicen los datos?” 33 Introducción
  34. 34. Big Data La gran imagen → Muchas relaciones “¿Cuales son las relaciones, cosas comunes y causalidades escondidas en la gran imagen?” 34 Introducción
  35. 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. 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. 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. 38. 3D Printing Helps Ford Deliver New Cars Faster https://youtu.be/AQggU4YPLJQ
  39. 39. Impresora 3D. Material: ABS
  40. 40. Impresoras 3D domésticas
  41. 41. Fusión selectiva de lecho de polvo https://youtu.be/cRE-PzI6uZA
  42. 42. ADDIMAT, asociación española de tecnologías de fabricación aditiva y 3d: BIEMH 2016 30 mayo a 4 junio
  43. 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. 44. Ubicuidad
  45. 45. Tipos de Servicio Cloud
  46. 46. SaaS
  47. 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. 48. http://www.isincloud.com/
  49. 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. 50. SIND: Security in Industrial Systems
  51. 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. 52. Infraestructura
  53. 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. 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. 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. 56. Ataque de Denegación de Servicio
  57. 57. Escaneo de dispositivos
  58. 58. Dispositivo no disponible
  59. 59. Detección de anomalías
  60. 60. ¿preguntas?
  61. 61. Que la fuerza os acompañe… Equipo Barnetegi Teknologikoa Industria 4.0 by SPRI - Enpresa Digitala

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