Adimen
digitala
prozesuetan

Industrial Data Intelligence

Datua da software ekosistemen hurbilketan, zerbitzu berrien garapenean, aro digitaleko teknologia berriek ( IoT, robotika, biki digitala, fabrikazio gehigarria, errealitate areagotua, etab.) komunean duten ezaugarria. Datuak eta datuen analisia dago guztietan.

Data Intelligence 4.0 Industriaren erdigunea da, Industria Adimendunaren odola, datuen ustiapena negozio eredu berrien sustatzaile den eremua.

4.0 Industriako RAMI4.0 arkitekturaren eta Industrial Internet Consortium-eko IIRA arkitekturaren funtsezko alderdiek datuaren zikloa, balioa eta kalitatea nabarmentzen dituzte. Adimen artifiziala funtsezko bideratzaile teknologiko gisa eraginkorra izateko ezinbesteko elementuak dira horiek.

Big Data Streaming, Data Mining, Visual analytics, Data Analytics, Adimen Artifiziala eta Aldi baterako Serieen analisia bezalako teknologiekin batera dator Data Intelligence.

4.0 Industrian datuek izan duten iraultzaren ondorioz, horietako batzuk aldatu egin dira: BIG DATA askoz ere garrantzitsuagoa eta ezinbestekoagoa da lantegi adimendunetan. Edozein lantegik hainbat tera datu (TB) igortzen ditu egunean. Aurrean dugun datuen kantitatea hain da handia, non nekez prozesatu daitezke helburu baliagarri batekin. Bestetik, datuen jatorriaren ale bakartasuna dugu: prozesu industrial desberdinak denbora-ziklo desberdinekoak dira eta baliteke horietako asko deterministak ez izatea, eta beraz. 4.0 Industriako denbora-serieak birdefinitu egin behar dira.

4.0 Industrian maila ezberdinetan jarduten da datuekin eta horiek modu bereizian aztertu eta batera diseinatu behar dira.

Cloud computing: datu kopuru handiak iturri ezberdinetatik ateratzen dira eta guztiak horretara bideratutako zerbitzari batean prozesatzen dira. Eragiketa horiek enpresa eta ekoizpenaren noranzkoa zuzentzera bideratzen dira.

Fog Computing datuak instalazioan bertan edo gutxienez ekoizpen-lerroan prozesatzean datza. Fabrikazio prozesuaren faseak elkarren artean komunikatzen dira, fabrikazio industrialaren prozesua optimizatuz.

Edge Computing gailuen mailan exekutatzen den datu prozesamendua da, prozesu fisikoarekin sentsore eta eragingailu mailan elkarreraginez. IoT baino haratago doa eta garapen espezifikoak behar ditu, kasu batzuetan cloud konexioa behar izan dezaketena.

Datuak masiboki prozesatzeak berez dakar ZERTARAKO den. Kasu askotan, hainbat helburutarako lagungarri izango zaigun informazioa bilatu nahi dugu datuetan: hobeto fabrikatzea, hobeto saltzea, kalitatea optimizatzea eta onura hobetzea. Kasu horietan, datuen zientzietara jotzen dugu, prozesu industriala hobetzen laguntzeko. Hemen ezagutza deskubritzeko teknikak aplikatzen ditugu eta teknika horien bidez elkarreraginak, informazioa eta industria prozesuko gertaerei buruzko datuen ezaugarriak bilatzen ditugu.

Azkenik, Deep Learning-en oinarritutako algoritmoei egingo diegu aipamena. Algoritmo horiek datu kopuru handiak behar dituzte ikaskuntza eraginkorra egin ahal izateko. Horregatik merezi du Data Intelligence arloan aipatzea, bertan etorkizun oparoa baitute ez bakarrik irudien prozesamenduan, baita datu heterogeneoetatik ikasteko ere.

Zertan dihardugu gaur egun

Horietan guztietan datu asko ematen dira segundoko. SLMren kasuan (Single Layer Melting), RenAM 500Q makina bat dugu, aldi berean 4 laserrekin lan egiten duena. Datuak denbora errealean monitorizatzea Big Data Streaming, Data Analytics eta Adimen Artifizialeko ariketa bat da, eta ahalegin guztiak akatsik gabeko fabrikaziora bideratzen dira.

Monitorizaziotik haratago, Lorteken ezagutza deskubritzeko algoritmoak garatzen ditugu, hutsetik ikasten dutenak. Horiek gai dira prozesuko estres-egoerak identifikatzeko, zenbait baldintzapean akatsak egiteko probabilitatea aurreikusteko eta horiek nola saihestu aholkatzeko. Gaur egun, Europako hainbat proiektutan garatzen ditugu HyProCell eta DIGIQUAM gisako teknologiak.

Teknologia bateko zein besteko soldadura makinez gain, Lorteken digitalizazio industrialeko prozesuetan lan egiten dugu, 4.0 Industrian. Prozesu industrialek milaka aldagai monitorizatzen dituzte maila desberdinetan (edge, fog edo cloud).

HyperCog proiektuan, sistema ziberfisiko industrial bat (ICPS) garatzea da gure eginkizuna, edge, fog eta cloud mailak denbora errealeko komunikazioekin konektaturiko sare hiper konektatu batean lotzen dituena. ICPS hori erronka handia da Big Data Streamingerako, non datuen prozesamendua (iragarpena, monitorizazioa, optimizazioa, etab.) tokikoa zein banatua izan daitekeen.

Ekipamendu espezifikoa

Abangoardiako ekipamendua.

Lortekek datuen prozesamendu masiborako hainbat zerbitzari ditu.

Argitalpenak
eta deskargak

Argitalpenak
2019
R. Moreno, Juan Carlos Pereira, Alex López et al.
Time Series Display for Knowledge Discovery on Selective Laser Melting Machines
20th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning

Erronkak

Datozen urteetan aurre egin beharreko erronkak:

Denbora-serieak birdefinitzea

Industriako testuinguruentzat. Gertaeren arabera zuzendutako datu eguneratzeak eta smartContracts-ekiko konexioa.

BlockChain

Dagoeneko errealitatea da 4.0 Industrian. Oraindik azkartu eta industriako beharrizanetara egokitu behar da.

Zibersegurtasuna

Datu kantitateak maneiatzeak datu horiek mugitzea esan nahi du sortu diren instalazioetatik kanpo, seguruenik. Gaur egun, sareko komunikazioa eskatzen duen garapen oro aztertu eta mantendu egin behar da ziber erasoen aurrean.

IoT datuen uztarketarako kanala

Prozesu industrialak tokiko sistemen ekitaldietara bideratuko dituen hurbilketen arabera birdefinitzea beharrizana da ekoizpen premia gero eta konplexuagoei aurre egiteko.

Sistema banatuak

Konputazioa sarean konektatutako hainbat gailutan exekutatzeko joera dago. Spark eta hadoop dira adibide batzuk.