Diseño de un sistema para monitorización y predicción de fallos de procesos industriales basado en una plataforma cloud y técnicas de Machine Learning

Abstract

[ES] El objetivo general del proyecto es el diseño e implementación de un sistema inteligente para la detección de fallos en procesos industriales utilizando una tecnología emergente en la denominada Industria 4.0 como es el análisis y procesamiento de datos en la nube (o cloud). En el proyecto se diseñará y programará la arquitectura de comunicaciones industriales basada en protocolos Mobus-TCP y OPC-UA para comunicar una serie de PLCs con dos concentradores de datos (datahubs). Más tarde se diseñará y programará la plataforma de comunicaciones hacia la nube, basada en protocolos ioT como MQTT y servicios web (REST-API). Tras el diseño del sistema de transferencia de datos hacia/desde la nube, se implementarán algunas estrategias de detección de fallos basadas en técnicas de inteligencia artificial (como redes neuronales, o algoritmos basados en distribuciones gaussianas). Como interfaz se diseñará una plataforma web con JavaScript para poder operar de forma remota todo el sistema de monitorización incluyendo una aplicación para dispositivos móviles. Para la implementación de todo lo anterior se usarán el material del laboratorio de Automatización del DISA (PLCs de Omron, Siemens y Schneider, Raspberry Pi y plataforma cloud Thingspeak de Mathworks).