Uso de las TICs
Administración de proyectos en la industria 4.0
Pattern-Identified Online Task Scheduling in Multitier Edge Computing for Industrial IoT Services
Programación de actividades en línea en computación periférica multinivel para servicios IoT industriales
En los procesos de manufactura inteligente, la maquinaria de producción y dispositivos auxiliares, conocidos como Internet de las cosas (IoT), están conectados a una infraestructura de redes unificadas para la gestión y entrega de comandos en un proceso de producción específico. Con base en esto, los autores proponen un mecanismo de programación de actividades en línea (PIOTS) para la infraestructura de red donde se computación periférica multinivel tiene lugar, con el propósito de dar manejo a las tareas al reducir los retrasos en la asignación de las mismas. Los resultados numéricos de la simulación muestran que el mecanismo supera las soluciones existentes en cuanto al desempeño informático y la capacidad de servicio.
Este artículo fue preparado por Nhu-Ngoc Dao, Duc-Nghia Vu, Yunseong Lee , Sungrae Cho (Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea), Chihyun Cho (Samsung Electronics Co., Ltd., Seoul, Republic of Korea), y Hyunbum Kim (University of North Carolina, Wilmington, USA) para Mobile Information Systems (vol. 2018), una revista sobre teorías y/o aplicación de nuevas ideas y conceptos en el área de sistemas de información móvil vinculada a Hindawi (Reino Unido), una plataforma de revistas científicas de acceso abierto. Correo de contacto: [email protected]
SVM-Based Dynamic Reconfiguration CPS for Manufacturing System in Industry 4.0
Reconfiguración dinámica de CPS para un sistema de manufactura en la industria 4.0 basada en SVM
Los Sistemas ciber-físicos (CPS) tienen un gran potencial de aplicación de diversas áreas como medicina, salud, energía, transporte, defensa así como en la industria 4.0. Si bien se han desarrollado estudios sobre envejecimiento de los equipos y predicción de problemas combinando CPS con industria 4.0, estos no cuentan con una robustez numérica y se enfocan principalmente en la metodología CPS. Por lo tanto, es necesario estudiar la actividad de autoprotección para habilitar las funciones de autogestión, tal como la autocorrección, mediante la aplicación de CPS en el área de producción. De acuerdo con esto, los autores proponen un modelo de planta de producción y un esquema de CPS dinámico que puede predecir la ocurrencia de anomalías y autoprotección. Los resultados de la simulación muestran que el modelo detecta anormalidades de forma autónoma y se reconfigura de forma dinámica mediante la autoreparación.
Este artículo fue preparado por Hyun-Jun Shin, Kyoung-Woo Cho y Chang-Heon Oh (Korea University of Technology and Education, Chungcheongnam-do, Republic of Korea) para Wireless Communications and Mobile Computing (vol. 2018), revista enfocada en estudios sobre industrias de telecomunicaciones y redes vinculada a Hindawi (Reino Unido), una plataforma de revistas científicas de acceso abierto. Correo de contacto: [email protected]
Low-Cost Add-On Sensor and Algorithm to Help Small- and Medium-Sized Enterprises Monitor Machinery and Schedule Processe
Propuesta de sensor y algoritmo para maquinaria de control y programación de procesos en pequeñas y medianas empresas
La mayoría de las tecnologías de monitoreo de maquinaria en la industria 4.0 representan un costo elevado para las pequeñas y medianas empresas. Por otro lado, los procesos de producción son simples y pueden ser optimizados sin necesidad de sistemas complejos de programación. Por lo cual, los autores proponen el uso de sensores de bajo costo para la maquinaria de control, integrandolos con un algoritmo que puede producir resultados con mayor rapidez para el cumplimiento de múltiples objetivos y de esta manera incrementar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas.
Este artículo fue preparado por Yi-Chung Chen (National Yunlin University of Science and Technology, Yunlin, Taiwan), Kuo-Cheng Ting, Yo-Ming Chen, Don-Lin Yang, Hsi-Min Chen (Feng Chia University, Taichung, Taiwan) y Josh Jia-Ching Ying (National Chung Hsing University, Taichung, Taiwan) para Applied sciences (vol. 9, núm. 8, 2019), revista enfocada en estudios sobre ciencias aplicadas. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
