Contributions to human-machine interaction and edge orchestration towards the industrial internet of things
Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: La tecnología está en constante evolución. La mejora de los procesos de producción, la miniaturización de sensores y dispositivos, la digitalización de los entornos, y la proliferación de sistemas apoyados en la utilización de redes informáticas son algunos de los factores que han impulsado el nacimiento y crecimiento del denominado Internet of Things (IoT). Tanto es así que, en el año 2020, el número de dispositivos IoT conectados a Internet superó a los dispositivos tradicionales como ordenadores, smartphones y tablets. Sin embargo, el alcance de IoT no se ha quedado en la electrónica de consumo sino que ha sobrepasado barreras para introducirse en multitud de ámbitos industriales. Para muchos investigadores se trata de la cuarta revolución industrial, sacando partido a las redes y los sistemas informáticos para mejorar los procesos productivos, construir ciudades inteligentes o mejorar el transporte. A este concepto de desarrollo de soluciones basadas en dispositivos y redes inteligentes se le denomina Internet of Things Industrial (IIoT). Esta inmersión del IIoT en todos los ámbitos ha provocado que aumente enormemente la cantidad de datos que circulan por las redes, tradicionalmente conformadas en su versión más sencilla por un Cloud que da servicios a dispositivos sensores y actuadores. Debido al aumento sustancial de tráfico en la red, esta arquitectura presenta ciertos problemas para gestionar grandes cantidades de datos, provocando congestiones de tráfico, aumento de latencia o excesiva carga de los servidores, entre otros inconvenientes. Por este motivo, se ha creído conveniente partir de una arquitectura adecuada a los requerimientos actuales en redes IoT, basada en la integración de una nueva capa, tan cercana a la fuente de datos como sea posible, compuesta por los denominados nodos Edge. Estos nodos permiten implementar la computación Edge, de tal forma que se realice un filtrado previo de los datos que antes se mandaban directamente al servidor Cloud y poder procesar ciertos datos en los propios nodos para mejorar la latencia y reducir el tráfico en la red. Esta Tesis Doctoral, desarrollada en colaboración con NEC Ibérica y el grupo de investigación de Redes y Arquitecturas de Altas Prestaciones (RAAP) del Instituto de Investigación en Informática de Albacete (I3A), Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), fruto de una beca de Doctorado Industrial concedida por el Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN) y la Agencia Estatal de Investigación (AEI), tiene como objetivo principal la implementación de soluciones, en el marco de IIoT, soportadas por la arquitectura Cloud-Edge comentada. Sin embargo, existe un requisito fundamental que afecta transversalmente a la investigación y los desarrollos llevados a cabo a lo largo de esta Tesis Doctoral, y es la sostenibilidad. Se plantea un grave problema en este aspecto y es necesario tomar medidas desde el estudio y diseño de soluciones. Para que una solución industrial sea sostenible es necesario que cumpla con los tres pilares de la sostenibilidad: la sostenibilidad económica, medioambiental y social. Por este motivo, la investigación y los desarrollos presentados mantienen este enfoque como base para aportar soluciones que perduren en el tiempo. Las contribuciones se han efectuado en distintas capas de esta arquitectura CloudEdge comentada, enfocadas a su vez en distintas aplicaciones dentro del IIoT. Respecto a la inclusión de la tecnología en entornos industriales, bajo la denominada Industria 4.0, es evidente que puede proporcionar grandes beneficios en la agilidad y el aumento del volumen de producción. Sin embargo, existe una gran cantidad de trabajadores que no disponen de altas habilidades tecnológicas, pudiendo afectar a la implantación de este tipo de avances. Por este motivo, se ha contribuido a la mejora de la interacción humano-máquina (HMI) e interacción humano-robot (HRI) para hacerla más natural e intuitiva y poder meter al trabajador en la red IIoT de los futuros entornos industriales. Se han diseñado dos pulseras inteligentes con dispositivos de bajo coste y reducida potencia y un algoritmo de reconocimiento de movimientos, llamado Low-frequency Movement Characterization Algorithm (LoMoCA), ajustado a la baja frecuencia de muestreo, 10 veces menos que soluciones similares, con las que los trabajadores pueden controlar y programar las tareas de un brazo robótico con el movimiento de sus brazos. Esto facilita en gran medida el proceso de aprendizaje necesario por parte del trabajador y flexibiliza los procesos de producción, permitiendo, gracias a su control en remoto, la utilización de robots industriales tradicionales, ya que el trabajador no comparte el mismo espacio que el robot, como sí ocurre en el caso de los robots colaborativos. Además, LoMoCA ha sido implementado en el nodo Edge de forma que puedan procesarse en tiempo real los movimientos de varios trabajadores simultáneamente, de forma que se reduce el número de dispositivos necesarios, reduciendo a su vez la energía consumida. La precisión del reconocimiento de gestos conseguida por el sistema implementado, basado en unidades de medición inercial (IMU), está a la altura de los mejores trabajos en la literatura, tanto basados en IMU como en visión artificial. A su vez, se han hecho contribuciones en las capas Cloud-Edge, consiguiendo además soluciones en producción, desplegadas en proyectos reales. La escalabilidad de las redes, la gestión inteligente de los recursos, el despliegue autónomo de aplicaciones y servicios y la gestión centralizada, son características deseadas en una red IIoT como las desplegadas en los proyectos de ciudades inteligentes, o smart cities. En este caso, se ha contribuido a la creación de una red Cloud-Edge basada completamente basada en microservicios en la región de Badajoz, España. Esta red cuenta con 175 nodos Edge destinados a digitalizar y promocionar el turismo en la región. A diferencia de las arquitecturas monolíticas, las ventajas de la utilización de un Cloud open-source, openBalena, y un sistema operativo, balenaOS, basados en contenedores docker es que la red desplegada es fácilmente escalable, ya que no existen problemas de dependencias ni versiones, debido a su modularidad se pueden actualizar fácilmente los distintos componentes sin afectar al resto, lo que aumenta la fiabilidad y la seguridad. Además, permite la orquestación de servicios a través de la creación de flotas de dispositivos y la configuración adoptada proporciona acceso remoto a los diferentes nodos Edge para solucionar cualquier imprevisto sin necesidad de desplazarse a cada ciudad o pueblo donde se encuentran desplegados. Sin embargo, no todo son ventajas a la hora de trabajar con componentes virtualizados. La transferencia de datos entre contenedores y la interacción con el ususario se vuelven más complicadas, siendo necesario integrar elementos en el sistema operativo y configuraciones para asegurar un arranque correcto y poder conseguir la interacción con el ususario y la gestión del contenido de los terminales deseadas. Además, como trabajo en desarrollo se presenta otro proyecto real destinado a la creación de un gemelo digital, o Digital Twin, del campus principal de la Universidad de Murcia. En este proyecto, como aportación personal, se han integrado analíticas, datos de sensores, datos del entorno y datos abiertos, para construir modelos de Machine Learning (ML) capaces de predecir con una alta precisión la ocupación de los edificios y aulas del campus, proporcionando a su vez un primer esbozo de la detección de anomalías en este contexto. Esta Tesis Doctoral presenta distintas soluciones soportadas por una arquitectura Clou-Edge adaptada a la demanda de las redes IIoT actuales. Las contribuciones abarcan distintos ámbitos dentro del IIoT, enfocándose mayoritariamente en proporcionar soluciones sostenibles y del mundo real en la industria y las smart cities. Más concretamente, en la mejora de la HRI para conseguir procesos productivos ágiles y con alto volumen de producción, y en la orquestación de servicios que permite un despliegue autónomo y gestión centralizada de la red de nodos.
Author: Roda Sánchez, Luis
Language: English
Topic: IoT and Edge/Fog Computing
Subfield: Computer Networks and Communications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7199942270