| dc.contributor.advisor | Rua Perez, Santiago | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Giraldo Gómez, Nerley Adrián | |
| dc.date.accessioned | 2021-05-06T22:22:50Z | |
| dc.date.available | 2021-05-06T22:22:50Z | |
| dc.date.created | 2021-05-06 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/40547 | |
| dc.description | - Anexo 1 Ficha Técnica RPI 3 - Anexo 2 Dimensiones mecánicas placa RPI3 - Anexo 3 Diseño esquemático optoacoplador PC817 - Anexo 4 Características del PC817 - Anexo 5 Manuales de usuario sistema MES - Anexo 6 Evidencia de funcionamiento sistema MES | |
| dc.description.abstract | La información de eficiencia de los equipos de producción es muy importante en la industria, ya que esta se traduce en productos de mejor calidad, entregas a tiempo, clientes satisfechos, continuidad de la empresa y ganancias económicas.
Para el presente proyecto tecnológico, nos enfocaremos en la información que podemos tomar de los procesos productivos, específicamente de las máquinas industriales manufactureras con alimentación eléctrica.
Todo el tiempo las máquinas están generando información importante como: máquina está trabajando, velocidad, producción está entregando, y si por el contrario no está trabajando conocer cuál es la causa de su paro, así como la duración de cada paro y almacenar esta información.
Es importante el desarrollo de este proyecto y similares ya que las proyecciones para las tecnologías en la industria 4.0 son alentadoras, así como se menciona en este fragmento el cual dice que “El Banco Mundial proyecta hacia el año 2030 la automatización y la inteligencia artificial en los procesos de producción estarán generando el 14% del PIB mundial, y se estima que desde el 2018 a 2023 la Industria 4.0 aportarán entre 0.5 y 1.5 billones de dólares a la economía mundial.” Pricewaterhousecoopers, PCW (2017)
En el proyecto se adquiere información de las máquinas de producción industriales, con la instalación de sensores en puntos claves, para luego procesar y presentar esta información a los usuarios desde una aplicación WEB en tiempo real, tomando como referencia un sistema MES ( Manufacturing Execution System ) interconectándolo con la nube de IBM y la aplicación Watson se analizan los datos de producción históricos en IBM-COGNOS, en la plataforma de
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IBM es posible añadir otros servicios cognitivos para analizar los datos recolectados por el sistema.
Por último, la información se va a almacenar en bases de datos SQL para su posterior análisis y presentar resultados de periodos de tiempo históricos más amplios.
El proyecto se realizó utilizando software y hardware libre en la parte de recolección y procesamiento local de la información con el objetivo de tener un alcance amplio en las industrias de todos los tipos, los lenguajes utilizados son de fácil aprendizaje para el personal de mantenimiento o sistemas de cada compañía y así lograr que se puedan personalizar las aplicaciones de acuerdo a las necesidades particulares.
Palabras claves: monitoreo en tiempo real, IBM Watson, bases de datos, IoT. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Diseño de un sistema de monitoreo de un prototipo de máquina industrial, para la presentación de datos en tiempo real con recursos de la nube de IBM en Colombia. | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | IoT, IBM, Watson, IIoT, Sistema MES, Raspberry PI, Node-Red. | |
| dc.description.abstractenglish | The Information on the efficiency of production equipment is very important in the industry, since it translates into better quality products, on-time deliveries, satisfied customers, business continuity, and economic gains.
For this technological project, we will focus on the information that we can take from production processes, specifically from industrial manufacturing machines with electrical power.
All the time the machines are generating important information such as: machine is working, speed, production is delivering, and if on the contrary it is not working, know what is the cause of its stoppage, as well as the duration of each stoppage and store this information.
The development of this project and similar projects is important since the projections for technologies in Industry 4.0 are encouraging, as is mentioned in this passage which says that “The World Bank projects automation and artificial intelligence in production processes will be generating 14% of world GDP, and it is estimated that from 2018 to 2023 Industry 4.0 will contribute between 0.5 and 1.5 trillion dollars to the world economy. " Pricewaterhousecoopers, PCW (2017)
In the project, information is acquired from industrial production machines, with the installation of sensors at key points, to then process and present this information to users from a WEB application in real time, taking as a reference a MES (Manufacturing Execution System). ) interconnecting it with the IBM cloud and the Watson application, historical production data is analyzed in IBM-COGNOS, on the IBM platform it is possible to add other cognitive services to analyze the data collected by the system.
Finally, the information is going to be stored in SQL databases for further analysis and to present results from longer historical periods of time. The project was carried out using free
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software and hardware in the part of local information collection and processing with the aim of having a wide scope in industries of all types, the languages used are easy to learn for maintenance or systems personnel. of each company and thus achieve that applications can be customized according to particular needs.
Keywords: real time monitoring, IBM Watson, databases, IoT. | |
| dc.subject.category | Electrónica, Programación, Internet de las cosas. | |
