La Internet industrial del mañana integrará tecnologías que imiten las habilidades cognitivas humanas, como la capacidad de planificar, aprender, y percibir nuestro entorno. El Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT está trabajando para hacer realidad la visión de una Internet cognitiva de las cosas.

La digitalización tiene un enorme potencial para la industria alemana, permitir a las empresas automatizar los procesos de fabricación, hacerlos más eficientes, adoptar nuevos modelos de negocio, y ofrecer productos personalizados. "Eso requiere una alta productividad, económico, procesos de fabricación flexibles, basado en tecnologías seguras de IoT, infraestructuras de datos confiables y métodos confiables de aprendizaje automático. Tenemos toda la experiencia necesaria para hacer esto en Fraunhofer CCIT y estamos investigando escenarios de aplicación específicos, "dice la profesora Claudia Eckert, portavoz de la junta ejecutiva.

Inteligente, máquinas herramienta interactivas

Fraunhofer CCIT está desarrollando un componente para una herramienta inteligente que mejora la calidad y el rendimiento de los procesos de corte. Al integrar componentes inalámbricos y tecnología de comunicación de banda ancha para medir las frecuencias de resonancia de la herramienta, analizar los datos en tiempo real, y detectar anomalías, es posible capturar datos de proceso en el punto de acción. "Esto nos dice inmediatamente si hay un problema con el proceso de mecanizado, por ejemplo, una herramienta defectuosa, ", dice Hendrik Rentzsch del Instituto Fraunhofer de Máquinas Herramientas y Tecnología de Conformado IWU. Los protocolos de seguridad garantizan la integridad, confidencialidad, disponibilidad y autenticidad del origen de los datos capturados. El componente de IoT funciona como sensor y como actuador. Al emitir ondas ultrasónicas, hace que la herramienta resuene. Las señales de resonancia se amplifican y se pueden utilizar para controlar la herramienta. Rentzsch:"De esta manera es posible mantener un nivel continuo de calidad y productividad incluso cuando el proceso de fabricación está funcionando a pleno rendimiento. La solución desarrollada por Fraunhofer CCIT se puede integrar a bajo costo en cualquier herramienta, por ejemplo, en una herramienta de perforación de metal ".

Uso compartido seguro de datos dentro de un grupo de usuarios controlado

Para ilustrar el concepto de gemelo digital compartido, Fraunhofer CCIT presentará su solución para un escritorio de operaciones conectado que permite a las empresas compartir datos confidenciales de sus procesos de fabricación con, y solo con, socios y clientes autorizados. Esta solución de TI consta de tres componentes:la arquitectura de IoT, el gemelo digital, y los espacios de datos internacionales (IDS). La arquitectura RIOTANA (Real-time IoT Analytics) toma datos sin procesar del proceso que se está ejecutando, como vibraciones, temperatura o fricción, y la utiliza para generar indicadores significativos en tiempo real. Luego, esta información se almacena en un gemelo digital en los servidores de la empresa. Aquí, la empresa puede definir qué datos desea compartir con qué usuarios y en qué condiciones. Los conectores IDS proporcionan una transmisión segura de los datos y control sobre el procesamiento posterior de los datos por parte del destinatario. Tenga en cuenta que este intercambio de datos es bidireccional. Los usuarios externos también pueden agregar información al gemelo digital. "Nuestra tecnología crea un puente entre la arquitectura de IoT y las soluciones existentes para el intercambio seguro de datos de procesos industriales, como el caparazón de administración de activos de la Industria 4.0 o la arquitectura IDS. Puede acomodar cualquier tipo de base de datos o aplicación. Por ejemplo, permite a los fabricantes y usuarios de máquinas compartir datos de proceso para mejorar el control del estado de la herramienta, "dice Hendrik Haße del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Sistemas y Software ISST.

Resultados más rápidos gracias a la IA

Pero el valor agregado de tales tecnologías para la industria se extiende más allá de la capacidad de compartir datos con socios externos. Se pueden aplicar tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a los datos obtenidos de los procesos de fabricación en curso.

Para garantizar que las máquinas herramienta produzcan resultados reproducibles, los signos de desgaste deben detectarse a tiempo. Hasta ahora, esto dependía de la experiencia y el conocimiento del operador de la máquina, y se basaba principalmente en su capacidad de observación. Se disponía de poca ayuda técnica. Investigadores de los Institutos Fraunhofer de Tecnología de Producción IPT y de Algoritmos y Computación Científica SCAI han desarrollado un algoritmo para este propósito, que capacitaron utilizando métodos de aprendizaje automático especialmente adaptados. La IA es capaz de determinar el estado de una herramienta analizando su espectro de sonido, lo que a su vez le permite identificar incluso los más mínimos signos de desgaste. "Los humanos también pueden hacer esto, "dice Sebastian Mayer, investigador de Fraunhofer SCAI, "pero una IA puede hacerlo más rápido, y analizar muchos más espectros de sonido al mismo tiempo, además de aprender a distinguir los signos de desgaste en una escala más fina. El algoritmo ayuda al operador humano a decidir, por ejemplo, si una herramienta necesita ser reemplazada o no. "La IA está sintonizada en frecuencias diferentes a las del oído humano, y puede aconsejar al operador a qué frecuencias se debe prestar especial atención, "dice el científico de Fraunhofer IPT Arno Schmetz.