Design and implementation of an industrial internet of things platform for intelligent supervision and control of industrial processes
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Date
2019
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Abstract
En la era de la digitalización en que estamos viviendo hoy en día, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT por sus siglas en inglés) ha llegado a revolucionar la industria, al grado de que los expertos ya están hablando de una cuarta revolución industrial. IIoT ha permitido la convergencia entre las tecnologías de operación con las tecnologías de la información en la industria, problema que se ha tratado de resolver muchas veces en el pasado pero sin éxito hasta ahora (Cisco, 2018). Este problema consiste en conectar los equipos de campo (normalmente aislados o conectados solo a través redes locales) a internet, y con esto darles capacidades de computo más elevadas. Por otro lado, esto permitiría darle a los computadores la capacidad de interactuar con el mundo exterior a través de los equipos de campo en tiempo real. Desde el punto de vista del control de procesos, esto podría abrir muchas posibilidades, permitiendo que se combinase la teoría de control, ya madura y probada muchas veces en la práctica, con el nuevo mundo del aprendizaje de máquina, para crear aplicaciones innovadoras que puedan ser implementadas en ambientes industriales reales. En el caso particular de Chile, la minería es uno de los sectores industriales que podría ser mas grandemente beneficiado si se adoptasen las tecnologías de IIoT en sus procesos. Esto es especialmente cierto ahora que sus costos han subido, el grado de los minerales ha bajado y la productividad en las distintas faenas ha empezado a disminuir por diferentes razones. En esta tesis se desarrollaron dos aplicaciones para minería basadas en IIoT, una aplicación de laboratorio y una aplicación real. Tras las pruebas y el análisis de los resultados, que son realmente prometedores, se ha llegado a la conclusión de que la implementación de este tipo de aplicaciones no tan solo es posible para la industria minera chilena, sino que es un paso necesario para revertir la panorama adverso que se avecina para este importante sector de nuestro país.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2019
Keywords
Internet industrial, Internet de las cosas, Aprendizaje de máquina, Control de procesos, Control inteligente, Control predictivo, Redes neuronales, Espesador de relave en pasta, Motores eléctricos, Detección de fallas