Implementación en Azure Cloud de un sistema simulado de eficiencia energética, prevención de fallos de calidad y virtualización de sensores para una industria de laminación de tubos en caliente

Abstract

Los sistemas de inteligencia artificial dentro del sector industrial están siendo respaldados por la entrada de los servicios "Serverless" en Cloud, facilitando solo la computación distribuida hasta niveles de escalabilidad antes inalcanzables, sino el despliegue y desarrollo de proyectos que permiten la abstracción de los problemas asociados al despliegue, escalabilidad, mantenimiento o seguridad. Mediante el uso de estas arquitecturas, en este caso Azure de Microsoft, logramos crear modelos analíticos avanzados para la determinación de sensores virtuales, detección de anomalías energéticas y supervisión de un sistema de calidad que son introducidos en un proceso de gestión de la información en tiempo real que nos permite, tras pasar por los modelos de comportamiento obtenidos, obtener una información de salida determinante para el correcto funcionamiento de los equipos industriales, y lo más importante, capaz de dotar a nuestra fábrica de información relevante en el mismo instante en el que ésta se produce, permitiendo, en una segunda fase, integrarse con un sistema de decisiones automatizado mediante el uso de la misma arquitectura de comunicación, actuando contra los equipos al modificar su configuración óptima en cada instante del proceso. Esta información, es ofrecida en un panel de mandos o Business Intelligence que nos muestra no solo la información recogida y la procesada en tiempo real, sino a la vez la información histórica que permitirá al experto la toma de decisiones estratégicas basada en información y experiencia.

Els sistemes d'intel·ligència artificial dins del sector industrial estan sent recolzats per l'entrada dels serveis "Serverless" en Cloud, facilitant no solament la computació distribuïda fins a nivells d'escalabilitat abans inassolibles, sinó el desplegament i desenvolupament de projectes que permeten l'abstracció dels problemes associats al desplegament, escalabilitat, manteniment o seguretat. Mitjançant l'ús d'aquestes arquitectures, en aquest cas Azure de Microsoft, aconseguim crear models analítics avançats per a la determinació de sensors virtuals, detecció d'anomalies energètiques i supervisió d'un sistema de qualitat que són introduïts en un procés de gestió de la informació en temps real que ens permet, després de passar pels models de comportament obtinguts, obtenir una informació de sortida determinant per al correcte funcionament dels equips industrials, i el més important, capaç de dotar a la nostra fàbrica d'informació rellevant en el mateix instant en el qual aquesta es produeix, permetent, en una segona fase, integrar-se amb un sistema de decisions automatitzat mitjançant l'ús de la mateixa arquitectura de comunicació, actuant contra els equips en modificar la seva configuració òptima en cada instant del procés. Aquesta informació, és oferta en un panell de comandaments o Business Intelligence que ens mostra no solament la informació recollida i la processada en temps real, sinó alhora la informació històrica que permetrà a l'expert la presa de decisions estratègiques basada en informació i experiència.

The artificial intelligence systems in the industrial sector are being supported by the entry of serverless services in the cloud, allowing distributed computing to a degree of scalability which was impossible before, as well as the deployment and development of proyects that allow the abstraction of issues related to deployment, scalability, maintenance and securiy. By using these architectures, in this case Microsoft's Azure, we can create advanced analytic models for the designation of virtual sensors, detection of energetic anomalies and the overseeing of a qualified system that are put into a process of information management in real time that allows us, after going through the behaviour models obtained, to get an information output crucial for the proper operation of industrial systems, and what is more important, able to add relevant information to our factory in the same moment it is created, allowing its use by an automatized decision-making system using thesame information architecture, acting on the systems optimizing their configuration at every moment. This information is offered in a control panel or business intelligence that shows us not only the gathered and processed data in real time, but also a history of information that will allow the expert to take strategic decisions based on information and experience.