UNIDAD 2: Tecnologías asociadas a Industria 4.0 y la Manufactura Inteligente.

Competencia de la unidad: Aborda las tecnologías que sustentan la industria 4.0 y la manufactura inteligente.

2.1 PILARES TECNOLÓGICOS MÁS IMPORTANTES DE LA INDUSTRIA 4.0

La industria 4.0 presenta ventajas para la creación de valor, los modelos de negocio, los servicios auxiliares y la organización del trabajo, para ellos consta de los siguientes pilares. (Sachon M., 2017)

1. Internet de las cosas

Internet de las Cosas o IoT (Internet of Things por sus siglas en inglés) es uno de los paradigmas asociados a la Industria 4.0. Hablamos de dispositivos que son capaces de captar y generar información sobre su entorno, el funcionamiento de las máquinas o los procesos de fabricación y enviar esa información de forma inalámbrica en tiempo real sin intervención humana. (Rodal Montero, 2020)

La nueva  IIoT

Según Rodal Montero (2020), "La IIoT está orientado a monitorizar máquinas y procesos de producción complejos en los que intervienen dispositivos sofisticados". Otra de las características de los dispositivos IIoT es que son más robustos en lo que se refiere a su seguridad y están integrados con diferentes sistemas operativos.

DISPOSITIVOS IOT

• Sensores: Se trata de aparatos capaces de recopilar información sobre temperatura, humedad, presión, caudal, viscosidad y otros parámetros fisicoquímicos y que tienen mucha importancia en los procesos de fabricación.
• Beacons: son pequeños aparatos que utilizan tecnología inalámbrica para transmitir información. se suelen emplear para la localización de personas u objetos en lugares cerrados en los que los GPS no tienen buena cobertura.
• PLC: es un dispositivo electrónico que se programa para realizar acciones de control automáticamente.
• SCADA: se utilizan para controlar, monitorizar y analizar distintos procesos industriales.

 2. Sistemas ciberfisicos

Un sistema ciberfísico o CPS (siglas en inglés de Cyber-Physical System) lo compone un conjunto de dispositivos que integran capacidades de computación, almacenamiento y comunicación para controlar e interactuar con un proceso físico. (Navarro, Martínez & Martínez, 2018)

Ventajas contra los sistemas embebidos 

Sistema ciberfisico	Sistema embebido
Un sistema ciberfísico supera a uno embebido respecto a capacidad, seguridad, escalabilidad, adaptabilidad, resiliencia y usabilidad, pudiendo trabajar en conjunto formando ecosistemas distribuidos y totalmente autónomos.	Un sistema embebido es un software de computación diseñado para realizar una o algunas pocas funciones dedicadas. El software está aislado y no podemos modificarlo para que ejecute otro tipo de programas que no sean los que están embebidos.

3. Cloud computing

El cloud computing o la computación en la nube es un conjunto de tecnologías que permiten el acceso remoto a software, a almacenamiento de archivos y a procesamiento de datos, generalmente por medio de Internet. (Navarro, Martínez & Martínez, 2018)

VENTAJA DE USAR CLOUD COMPUTING

El cloud computing nos permite ejecutar diferentes tipos de programas sin la necesidad de instalarlos localmente en nuestros ordenadores o dispositivos móviles gracias a la conexión a la red. Cuando utilizamos un servicio basado en cloud computing tan solo tenemos que conectarnos al servidor, introducir un usuario y contraseña, y personalizar nuestro entorno de trabajo. 

Un ejemplo simple pero reconocible de herramientas cloud computing son los servicios de correo electrónico como Gmail o Hotmail. No tenemos nada instalado en nuestro ordenador, tan solo hay que entrar en la web, introducir usuario y contraseña, y ya podemos trabajar.

Tipos de Cloud Computing 

SaaS	PaaS	IaaS
(Software as a Service o software como servicio) es el que menor nivel de implicación tiene. Hablamos de herramientas como Gmail, Dropbox y servicios similares. Alquilamos el uso de una aplicación y los usuarios se conectan a ella a través de Internet, normalmente con un explorador web.	(Platform as a Service o plataforma como servicio) es el punto donde los desarrolladores empiezan a crear sus propias aplicaciones que se ejecutan en la nube. Los servicios PaaS se alojan en la nube y los usuarios pueden acceder a ellos simplemente a través de su navegador web.	(Infrastructure as a Service o infraestructura como servicio) es un tercero quien proporciona una infraestructura de TI altamente automatizada y escalable. Esta infraestructura puede tener espacio en servidores virtuales, conexiones de red,ancho de banda o direcciones IP.

4. Big Data

Segun Navarro, Martínez & Martínez: "El big data consiste en la recolección, gestión y análisis a alta velocidad de grandes, dinámicos y heterogéneos volúmenes de datos generados por usuarios y máquinas".

Dimensiones de Big data las 5V

• Volumen
• Velocidad
• Variedad 
• Veracidad
• Valor

5. Ciberseguridad

Es el conjunto de prácticas, procesos y tecnologías, diseñadas para gestionar el riesgo del ciberespacio derivado del uso, procesamiento, almacenamiento y transmisión de información utilizada en las organizaciones e infraestructuras industriales, utilizando las perspectivas de personas, procesos y tecnologías. (Navarro, Martínez & Martínez, 2018)

PRINCIPALES AMENAZAS

Vulnerabilidad	Malware	Virus	Troyano	Robo de datos personales
Se trata de fallos de seguridad en programas, software y sistemas que pueden ser aprovechados por los ciberdelincuentes.	Es cualquier programa o código informático que tiene por objetivo dañar o crear un mal funcionamiento. .	Es un tipo de malware que pretende alterar el funcionamiento del ordenador sin el conocimiento de su dueño.	Un troyano o «caballo de Troya» es un tipo de malware que se camufla como software legítimo sin que seamos conscientes de su existencia.	El delincuente puede acceder a servicios personales de su víctima utilizando diferentes herramientas para descubrir sus contraseñas.

6. Realidad aumentada

A principios de los 90 se comienza a barajar un nuevo concepto que consiste en enriquecer la realidad con elementos virtuales e información mostrándola simultáneamente a través de las gafas o los dispositivos empleados. (Navarro, Martínez & Martínez, 2018)

ANTECEDENTES

En 1990, Thomas Caudell y David Mizel, dos ingenieros de la compañía Boeing, diseñan y crean un prototipo consistente en unas gafas transparentes que combinaban la detección de elementos del mundo real y el posicionamiento de la cabeza. Con esta tecnología superponen un diagrama de cableado en una posición específica en un tablero de instrumentos de un avión en el mundo real para ayudar al montaje del cableado del tablero. Los resultados de esta tecnología son presentados en la 25 Conferencia Internacional de Ciencia de Sistemas en Hawái en al año 1992, en la que es llamada Realidad Aumentada por primera vez.

2.1.1 EL INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

¿Qué es?

El «Internet de las Cosas» (IoT) hace referencia, como se ha adelantado, a una tecnología basada en la conexión de objetos cotidianos a Internet que intercambian, agregan y procesan información sobre su en- torno físico para proporcionar servicios de valor añadido a los usuarios finales. También reconoce eventos o cambios, y tales sistemas pueden reaccionar de forma autónoma y adecuada. Su finalidad es, por tanto, brindar una infraestructura que supere la barrera entre los objetos en el mundo físico y su representación en los sistemas de información. (Barrio Andrés, 2020)

Origen del termino

El término Internet de las Cosas (IoT) fue acuñado por primera vez por el pionero de la tecnología británica Kevin Ashton en una presentación que realizó en 1999 para la multinacional Procter & Gamble, donde describía un sistema en el cual los objetos en el mundo físico podrían conectarse a Internet a través de sensores para automatizar la recogida de datos, propugnando su aplicación en la cadena de suministro añadiéndoles etiquetas RFID (o identificación por radiofrecuencia, Radio Frequency Identification). (Barrio Andrés, 2020)

Características:

A) Comunicación y cooperación. Los objetos tienen la capacidad de estar conectados en red con otros, o incluso con recursos de Internet, hacer uso de los datos y servicios, así como actualizar su estado.

B) Identificación. Los objetos son identificables de forma única.

C) Direccionamiento. Los objetos pueden ser ubicados y dirigidos a través de servicios de investigación, búsqueda o nombres de dominio (como ONS, EPC Discovery Services o DNS) y, por lo tanto, remotamente interrogados o configurados.

D) Detección. Los objetos recopilan información sobre su entorno con sensores, graban, reenvían datos o reaccionan directamente sobre aquél.

E) Actuación. Los objetos contienen actuadores para manipular físicamente su entorno (por ejemplo, transformando las señales eléctricas en movimiento mecánico para abrir una ventana). Es- tos actuadores pueden utilizarse para controlar de forma remota procesos reales a través de Internet.

F) Procesamiento de información integrado. Los objetos inteligentes cuentan con una capacidad técnica de un procesador o microcontrolador, y además con espacio de almacenamiento.

G) Procesamiento de información integrado. Los objetos inteligente- tes cuentan con una capacidad técnica de un procesador o microcontrolador, y además con espacio de almacenamiento.

H) Interfaces de usuario. Los objetos y sistemas inteligentes pueden comunicarse con los usuarios de manera adecuada (directa o a distancia, por ejemplo, a través de un smartphone).

Barrio Andrés, M. (2020). Internet de las cosas (2a. ed.). Madrid, España, Editorial Reus. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/tesvb/185096?page=27.

Fases:

Fueron propuestas por Doug Davis, vicepresidente senior de Intel Corporation:

A) Tecnología incrustada: conocida técnicamente como embebida (del inglés embedded), incluye todos aquellos dispositivos que disponen de un ordenador incrustado como parte de ellos, entendiendo ordenador como el conjunto de microprocesador, memoria y puertos de entrada y salida, entre otros.

B) Masificación de la conectividad: esta segunda fase comprende todos los dispositivos con capacidades de conexión, que envían y reciben datos usando la nube.

C) Inteligencia: es la fase actual, que se centra en el esfuerzo del análisis de datos, usando tecnologías Big Data así como técnicas de IA (inteligencia artificial) y Machine learning (aprendizaje automático o de las máquinas).

López i Seuba, M. (2019). Internet de las cosas: la transformación digital de la sociedad. 1. Paracuellos de Jarama, Madrid, RA-MA Editorial. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/tesvb/222722?page=40.

Elementos:

A) Objetos: o cosas, son todo tipo de objetos que están conectados a Internet y entre ellos. Recopilan datos acerca de sí mismos y del entorno, disponiendo de sus capacidades de comunicación para transmitirlos.

B) Datos: generados por los objetos o cosas, proporcionan información muy útil para la toma de decisiones y la mejora de resultados si se combinan con herramientas analíticas.

López i Seuba, M. (2019). Internet de las cosas: la transformación digital de la sociedad. 1. Paracuellos de Jarama, Madrid, RA-MA Editorial. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/tesvb/222722?page=56.

PIRAMIDE DE DIKW:

(De las iniciales de las palabras inglesas data, information, knowledge y wisdom – datos, información, conocimiento y sabiduría):

Como se aprecia en la pirámide, la base del conocimiento y la sabiduría son los datos. Ellos son la materia prima que debe manipularse, procesarse, filtrarse para convertirla en información. Por si solos no servirían para nada, pero en grandes cantidades pueden, por ejemplo, mostrar tendencias de mercado. Un buen ejemplo de ello son las técnicas Big Data usadas en redes sociales o en buscadores para focalizar campañas publicitarias más adecuadamente. (López i Seuba, 2019)

2.1.2 EL CÓMPUTO MÓVIL

La computación móvil es toda aquella tecnología que permite al usurario estar conectado a una computadora sin tener la necesidad de estar conectado a una red y tener la capacidad de la utilización de esta. Permite capturar la información desde dispositivos móviles para actualizar la base de datos de una empresa, a la hora que el usuario las necesite. (CEUPE, 2020)

Campos de aplicación:

• Acceso a Internet
• Envió de Información
• Correo electrónico instantáneo (SMS,Message)
• Consulta de base de datos
• Aplicaciones (GPS)

Algunos ejemplos de dispositivos móviles son:

• Paginadores.
• Comunicadores de bolsillo.
• Sistemas de navegación de automóviles.
• Sistemas de entretenimiento.
• Teléfonos móviles.
• Organizadores y asistentes personales digitales.

2.1.3 EL CÓMPUTO EN LA NUBE Y BIG DATA

 ¿Qué es la computación en la nube?

La computación en la nube es el acceso bajo demanda, a través de Internet, a recursos informáticos — aplicaciones, servidores (servidores físicos y servidores virtuales), almacenamiento de datos, herramientas de desarrollo, capacidades de red y más — alojados en un control remoto centro de datos administrado por un proveedor de servicios en la nube (o CSP). El CSP pone estos recursos a disposición por una tarifa de suscripción mensual o los factura según su uso. (IBM, 2018)

En comparación con la TI tradicional local, y dependiendo de los servicios en la nube que seleccione, la computación en la nube ayuda a hacer lo siguiente:

·  Menores costos de TI: Cloud le permite descargar algunos o la mayoría de los costos y esfuerzos de compra, instalación, configuración y administración de su propia infraestructura local.

·  Mejore la agilidad y el tiempo de valor: Con la nube, su organización puede comenzar a usar aplicaciones empresariales en minutos, en lugar de esperar semanas o meses para que TI responda a una solicitud, compre y configure hardware de soporte e instale software.

·  Escale de manera más fácil y rentable: La nube proporciona elasticidad — en lugar de comprar el exceso de capacidad que no se usa durante los períodos lentos, puede escalar la capacidad hacia arriba y hacia abajo en respuesta a picos y caídas en el tráfico.

Según IBM (2018): "El término ‘computación en la nube’ también se refiere a la tecnología que hace que la nube funcione. Esto incluye alguna forma de infraestructura de TI virtualizada —servidores, software del sistema operativo, redes y otra infraestructura que se abstrae, utilizando un software especial, para que pueda agruparse y dividirse independientemente de los límites del hardware físico. Por ejemplo, un solo servidor de hardware se puede dividir en múltiples servidores virtuales".

Servicios de computación en la nube

Según sas (2019): "IaaS (Infraestructura como servicio), PaaS (Plataforma como servicio) y SaaS (Software como servicio) son los tres modelos más comunes de servicios en la nube, y no es raro que una organización utiliza los tres". 

 

 SaaS (software como servicio)

SaaS, también conocido como software basado en la nube o aplicaciones en la nube, es un software de aplicación alojado en la nube y al que los usuarios acceden a través de un navegador web, un cliente de escritorio dedicado o una API que se integra con un sistema operativo de escritorio o móvil. En la mayoría de los casos, los usuarios de SaaS pagan una tarifa de suscripción mensual o anual; algunos pueden ofrecer precios de 'pago por uso' en función de su uso real. (sas, 2019)

Además de los beneficios de ahorro de costos, tiempo de valor y escalabilidad de la nube, SaaS ofrece lo siguiente:

• Actualizaciones automáticas: con SaaS, los usuarios aprovechan las nuevas funciones tan pronto como el proveedor las agrega, sin tener que orquestar una actualización local.
  
  
• Protección contra la pérdida de datos: debido a que SaaS almacena los datos de la aplicación en la nube con la aplicación, los usuarios no pierden datos si su dispositivo falla o se rompe.

SaaS es el principal modelo de entrega para la mayoría del software comercial actual: hay cientos de miles de soluciones SaaS disponibles, desde las aplicaciones departamentales y de la industria más enfocadas, hasta la poderosa base de datos de software empresarial y el software AI (inteligencia artificial). (sas, 2019)

PaaS (Plataforma como servicio)

Según sas (2019): "PaaS proporciona a los desarrolladores de software una plataforma bajo demanda (hardware, pila completa de software, infraestructura e incluso herramientas de desarrollo) para ejecutar, desarrollar y administrar aplicaciones sin el costo, la complejidad y la inflexibilidad de mantener esa plataforma en las instalaciones".

Con PaaS, el proveedor de la nube aloja todo (servidores, redes, almacenamiento, software del sistema operativo, middleware, bases de datos) en su centro de datos. Los desarrolladores simplemente eligen de un menú para "activar" los servidores y entornos que necesitan para ejecutar, crear, probar, implementar, mantener, actualizar y escalar aplicaciones.

Hoy en día, PaaS a menudo se basa en contenedores, un modelo de computación virtualizado un paso más allá de los servidores virtuales. Los contenedores virtualizan el sistema operativo, lo que permite a los desarrolladores empaquetar la aplicación solo con los servicios del sistema operativo que necesita para ejecutarse en cualquier plataforma, sin modificaciones y sin necesidad de middleware.

Red Hat OpenShift es un PaaS popular construido alrededor de contenedores Docker y  Kubernetes , una solución de orquestación de contenedores de código abierto que automatiza la implementación, el escalado, el equilibrio de carga y más para aplicaciones basadas en contenedores. (sas, 2019)

IaaS (Infraestructura como servicio)

IaaS brinda acceso a pedido a recursos informáticos fundamentales (servidores físicos y virtuales, redes y almacenamiento) a través de Internet mediante pago por uso. IaaS permite a los usuarios finales escalar y reducir los recursos según sea necesario, lo que reduce la necesidad de gastos de capital iniciales elevados o una infraestructura local o 'propiedad' innecesaria y la sobrecompra de recursos para adaptarse a los picos periódicos de uso. (sas, 2019)

A diferencia de SaaS y PaaS (e incluso los modelos informáticos PaaS más nuevos, como contenedores y sin servidor), IaaS proporciona a los usuarios el control de nivel más bajo de los recursos informáticos en la nube.

IaaS fue el modelo de computación en la nube más popular cuando surgió a principios de la década de 2010. Si bien sigue siendo el modelo de nube para muchos tipos de cargas de trabajo, el uso de SaaS y PaaS está creciendo a un ritmo mucho más rápido.

¿Qué es el Big Data?

Big data es un término que describe grandes volúmenes de datos difíciles de administrar, tanto estructurados como no estructurados, que inundan las empresas día a día. Pero lo importante no es solo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con los datos. Los grandes datos se pueden analizar para obtener información que mejore las decisiones y brinde confianza para realizar movimientos comerciales estratégicos. (IBM, 2018)

 

El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000 cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición ahora convencional de big data como las tres V:

Volumen.  Las organizaciones recopilan datos de una variedad de fuentes, incluidas transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, videos, imágenes, audio, redes sociales y más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más económico mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.

Velocidad.  Con el crecimiento del Internet de las cosas , los datos se transmiten a las empresas a una velocidad sin precedentes y deben manejarse de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes están impulsando la necesidad de manejar estos torrentes de datos casi en tiempo real.

Variedad.  Los datos vienen en todo tipo de formatos, desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, videos, audios, datos de cotizaciones bursátiles y transacciones financieras.

Según SAS (2019): se consideran dos dimensiones adicionales cuando se trata de big data:

Variabilidad. Además de las crecientes velocidades y variedades de datos, los flujos de datos son impredecibles: cambian con frecuencia y varían mucho. Es un desafío, pero las empresas necesitan saber cuándo algo está de moda en las redes sociales y cómo administrar las cargas máximas de datos diarias, estacionales y desencadenadas por eventos.

Veracidad. La veracidad se refiere a la calidad de los datos. Debido a que los datos provienen de tantas fuentes diferentes, es difícil vincular, combinar, limpiar y transformar datos entre sistemas. Las empresas necesitan conectar y correlacionar relaciones, jerarquías y múltiples enlaces de datos. De lo contrario, sus datos pueden salirse rápidamente de control.

2.2 EL INTERNET DE LOS SERVICIOS (IOS)

¿Qué es?

Según IBM (2018), "El Internet de los Servicios (IoS, por sus siglas en inglés) es un concepto que se refiere a la conexión y la interacción entre los diferentes servicios que se ofrecen en Internet. Se trata de un enfoque que busca integrar los servicios digitales en un sistema coherente y unificado, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la calidad y la experiencia del usuario".

El IoS se basa en la idea de que los servicios digitales pueden funcionar de manera más efectiva y eficiente si se integran entre sí. Esto significa que los servicios en línea, como las aplicaciones móviles, las redes sociales, las plataformas de comercio electrónico y los servicios financieros, pueden conectarse entre sí para ofrecer una experiencia de usuario más fluida y personalizada.

Entre las ventajas del IoS se incluyen una mayor eficiencia en la prestación de servicios, una mejor experiencia del usuario, una mayor seguridad de los datos y una reducción de los costos operativos. Además, el IoS también puede permitir la creación de nuevos servicios innovadores que no serían posibles sin una conexión entre los servicios existentes.

El Internet de los Servicios también plantea algunos desafíos, como la interoperabilidad de los diferentes sistemas y plataformas, la seguridad de los datos y la privacidad de los usuarios. Para abordar estos desafíos, se requiere una estandarización y regulación adecuadas. (IBM, 2018)

2.3 SIMULACIÓN

¿Qué es?

Simulación: Se define a la simulación, como una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital, los cuales requieren ciertos tipos de modelos lógicos y matemáticos» que describen el comportamiento de un negocio o un sistema económico (o algún componente de ellos) en periodos extensos de tiempo real". (Rodríguez Torres, 1991)

DOS CONDICIONES DE LA SIMULACIÓN

Para que se pueda aplicar el método de simulación es importante que exista un “modelo” y un “sistema”

Modelo: Para la solución de los problemas más simples y aún los más complejos es necesario centrarse en solo una porción y/o en algunas características esenciales y no en todos los detalles que se presentan en la realidad. Esta aproximación o abstracción se Llama generalmente modelo. (Rodríguez Torres, 1991)

CARACTERÍSTICA PRINCIPAL

un modelo debe ser una versión simplificada de La realidad, pero que a su vez contenga todos Los elementos y características que permitan conocer, analizar, experimentar y concluir acerca de ésta, es decir ser lo más simple posible, sin perder un nivel aceptable de confiabilidad y de poder explicativo. (Rodríguez Torres, 1991)

TIPOS DE MODELOS

Según su función:

a) Descriptivos: Son aquellos que solo proporcionan información acerca del estado de las cosas, es decir, sólo son una "imagen".

 b) Predictivos: Estos están diseñados para poder explicar y prever el comportamiento de las variables, en función a variaciones de las condiciones iniciales.

 c) Normativos: Sólo proporcionan información acerca de la "acción" recomendable ante una situación dada.

Atendiendo a su estructura

a) Icónicos: Los modelos conservan algunas de las características físicas de lo que representan.

b) Analógicos: En estos, los elementos y/o procesos de un sistema son "sustituidos" por los elementos y/o procesos de otro sistema.

c) Simbólicos: Se basan en el lenguaje simbólico (símbolos), para describir una característica inherente a un sistema.

Respecto a su tiempo

a) Estáticos: Los modelos estáticos no están capacitados para explicar cambios ocurridos a través del tiempo.

b) Dinámicos: Estos están en posibilidad de explicar el comportamiento de las variables a través del tiempo.

SISTEMA: es una serie de elementos que forman una actividad, un procedimiento o un plan de procesamiento que buscan una meta o metas comunes, mediante la manipulación de datos, energía o materia, en una referencia de tiempo, para proporcionar información, energía o materia". (Rodríguez Torres, 1991)

 

METODOLOGÍA DE LA SIMULACIÓN

Una vez definido el concepto de simulación, sistema y modelo, brevemente se describirán las fases de la simulación. Esencialmente la metodología incluye las siguientes etapas:

DEFINICIÓN Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA: En forma general se debe especificar la información que se pretende obtener, las hipótesis que se van a probar o los efectos con los cuales se va a experimentar. La determinación específica de estos aspectos permitirá no perder de vista el objeto de la investigación y establecer los alcances de esta.

CONCEPTUALIZACIÓN DEL SISTEMA: se debe considerar una segunda etapa, en la cual se hace el proceso de abstracción de La realidad para conceptualizar la porción de ésta, como un sistema. Esto permitirá comprender cabalmente los procesos y/o mecanismos básicos de funcionamiento. (García Jacobo, 2020) 

1.4.3 FORMULACIÓN DE UN MODELO MATEMÁTICO. la siguiente etapa es la formulación de un modelo matemático, que relacione las variables endógenas del sistema con las exógenas.

1.4.4 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. Posterior a la formulación del modelo matemático que describe al sistema, es necesario estimar los valores de los parámetros de dicho modelo y comprobar la importancia estadística de tas estimaciones. Para ello se tomará como base las observaciones extraídas de La realidad.

1.4.5 EVALUACIÓN DEL MODELO. Se hace necesario realizar una evaluación del modelo, es decir, ponerlo a prueba. Si el modelo no pasa satisfactoriamente esta evaluación, lo más conveniente es retomar el proceso desde su primera etapa.

1.4.6 FORMULACIÓN DEL PROGRAMA DE COMPUTADORA. La formulación de un programa de computadora para experimentos de simulación, requiere esencialmente de 3 aspectos:

1) EL programa de computadora,

2) Información de entrada y condiciones iniciales y

3) La generación de datos.

1.4.7 VALIDACIÓN

Existen dos pruebas para hacer la validación:

• Primero; comparar los valores simulados de las variables endógenas o de salida y los datos históricos conocidos, si es que éstos existen.
• Segundo; determinar la exactitud que tienen las predicciones del modelo de simulación respecto al comportamiento del sistema real en otros periodos.

DISEÑO EXPERIMENTAL

Es una prueba o seria d pruebas en las cuales se inducen cambios deliberados con las variables de entrada de un sistema, para mejorar el rendimiento de un proceso de manufactura. (García Jacobo, 2020) 

1.4.9 ANÁLISIS DE DATOS. Una vez obtenidos Los datos de La simulación, éstos se deben analizar por alguno de los dos métodos siguientes:

• Análisis de la varianza: utilizando pruebas, comparaciones, análisis muestreos etc.
• Análisis de regresión: es un conjunto de técnicas para el análisis de datos que utiliza las propiedades numéricas de los niveles de los factores cuantitativos.

VENTAJAS

a) La simulación permite estudiar y/o experimentar con sistemas, cuyo grado de complejidad es muy variado.

b) Es posible y/o deseable utilizar la simulación para comprobar o verificar las soluciones analíticas.

d) La simulación permite visualizar en los sistemas, los efectos inducidos por alteraciones estructurales y/o funcionales, sin afectar al sistema real.

e) La simulación es un auxiliar muy valioso para el proceso de planeación de cualquier organización.

DESVENTAJAS

a) Generalmente, para su uso se requieren más recursos económicos y tiempo.

b) No existe una certeza absoluta sobre los resultados obtenidos.

c) Es necesario dar un "mantenimiento" continuo al modelo, para que no se

2.7 SOFTWARE DE SIMULACIÓN

DELMIA QUEST. Trata de un simulador del hábitat que posee una conexión entre dispositivos o sistemas gráficos, donde se pueden dibujar modelos, puede integrar dibujos CAD en 2D y 3D. Permite examinar los datos mediante gráficos establecidos directamente sobre el modelo o exportarlos a Microsoft Excel.

WITNESS. Tiene una conexión gráfica que permite entender y optimizar los procesos. Es un programa que nos permite ver desarrollos de alternativas. 

ARENA. Software de propósito de simular sistemas de fabricación y de servicios. En su versión básica se concentra en el modelado de procesos de negocios (bussines process) con la versione estándar y profesional se pueden simular todo tipo de entorno, conteniendo sistemas continuos.

FlexSim. Es un software de simulación proyectado para eventos discretos y continuos; Aprueba realizar el modelamiento y la ejecución del modelo en 3D, lo que simplifica identificar posibles cuellos de botella u otros vestigios a simple vista.

García Jacobo, F. (2020). Diseño de un modelo de simulación de eventos discretos, para la mejora en la línea de producción de tejido industrial sección C, en la empresa guantes internacionales. [Tesis para obtener el grado de maestro en manufactura avanzada]. CIATEQ, A.C.

2.4 REALIDAD AUMENTADA

Según Pulido (2018): "La realidad aumentada es un tipo de tecnología que permite usar capas de elementos virtuales sobre imágenes reales. Ofrece experiencias interactivas al usuario a partir de una combinación de la dimensión virtual y física, por medio de dispositivos digitales como los teléfonos inteligentes."

La tecnología de realidad aumentada complementa la realidad con elementos digitales adicionales. Es decir, el contenido generado por computadora se superpone a la realidad y entonces la realidad «aumenta».

A principios de los 90 comienza a barajar un nuevo concepto que consiste en enriquecer la realidad con elementos virtuales e información mostrándola simultáneamente a través de gafas o los dispositivos empleados.

 Antecedentes

 En 1990, Thomas Claudell y David Mizel, dos ingenieros de la compañía Boeing diseñan y crean un prototipo que consiste en unas gafas transparentes que combinan la detección de elementos del mundo real y el posicionamiento de la cabeza. Está tecnología sería presentada en la 25 Conferencia Internacional de Ciencia y Sistemas dónde fue llamada Realidad aumentada por primera vez.

Virtual Fixtures fue un proyecto desarrollado por Louis Rosemberg en 1992 en laboratorios Armstrong de la fuerza aérea de Estados Unidos, y es considero el primer sistema de realidad aumentada inmerso.

Knolewdge base Augmented Reality for Maintenance Asistence un software desarrollado por la universidad de Columbia que utilizaba un HDM para presentar el manual de usuario de forma tridimensional sobre las impresoras.

En 1993 el contratista militar LORAL en conjunto con el United States Army Simulation realiza la primera demostración en el Training Technology Center sistemas de entrenamiento con sistemas de realidad aumentada incorporados para ayudar en el aprendizaje de los simuladores. 

A finales de los 90's aparece un nuevo concepto de realidad aumentada, la realidad aumentada espacial o SAR, consistente en qué los elementos virtuales que complementan a los objetos en el mundo real no están limitados a un usuario en concreto y por lo tanto no se muestran en unas gafas o en un dispositivo independiente.

Características

N.P	Concepto	Definición
1	Superposición del mundo real y digital	La realidad aumentada aumenta el mundo real a través de capas adicionales de información digital proyectada en ella; combina el mundo físico con elementos virtuales superposicionados.
2	Tiempo real	Una de las características principales de la realidad aumentada es la visión del mundo físico en tiempo real. Los elementos aumentan o se mejoran mediante entradas generadas por una computadora, que pueden ir desde sonido y gráficos hasta imágenes multimedia y GPS.
3	Interacción 3D	La realidad virtual es una combinación entre el mundo real y el virtual; en tiempo real se interactúa con elementos 3D de objetos virtuales y reales.

Corporation, M. (s. f.). ¿Qué es la realidad aumentada (AR)? | Microsoft Dynamics 365. https://dynamics.microsoft.com/es-es/mixed-reality/guides/what-is-augmented-reality-ar

Desventajas

• Es costosa: El uso de esta herramienta requiere de equipos tecnológicos  especializados los cuales tienen un gran costo de adquisición, por lo que no todas las empresas pueden aprovechar esta tecnología.
• Puede causar accidentes: El uso de esta tecnología puede afectar la percepción del usuario al mantener sus ojos centrados en otra realidad.
• Problemas de confidencialidad: La recopilación de datos de los usuarios puede causar problemas legales para las marcas.

Tipos de realidad aumentada

Tipo	Definición
Realidad aumentada basada en proyección	Este tipo de realidad aumentada proyecta imágenes digitales sobre objetos físicos en un espacio físico real. Puede ser o no interactivo y se utiliza para crear una proyección de objetos que se ven en profundidad
Realidad aumentada basada en reconocimiento	Funciona con un código QR que puede ser escaneado y activa una imagen a través de la cámara de un dispositivo. Por ejemplo, es la que se utiliza para reconocer obras de arte en los museos.
Realidad aumentada basada en la ubicación	Se basa en GPS, acelerómetro, brújula digital y otras tecnologías para identificar la ubicación de un dispositivo con alta precisión. Está disponible para la mayoría de los usuarios de dispositivos móviles.
Realidad aumentada basada en la superposición	Utiliza el reconocimiento de objetos para reemplazar un objeto completo o una parte de él con una vista aumentada. Por ejemplo, los médicos pueden utilizar esta tecnología para superponer la vista de rayos X de alguna parte del cuerpo del paciente en la imagen real, lo que les proporcionará una mejor comprensión del daño a los huesos.
Realidad aumentada basada en esquemas	Usa el reconocimiento de objetos para proyectar imágenes que no pueden ser visualizadas en el mundo real por diferentes condiciones

 Corporation, M. (s. f.). ¿Qué es la realidad aumentada (AR)? | Microsoft Dynamics 365. https://dynamics.microsoft.com/es-es/mixed-reality/guides/what-is-augmented-reality-ar

¿Cómo funciona la realidad aumentada?

La realidad aumentada crea una experiencia inmersiva para todos sus usuarios. Aunque las formas de AR más comunes son a través de gafas o la lente de una cámara, el interés en AR está creciendo y las empresas están presentando más tipos de lentes y hardware en el mercado. (Moreno, 2021)

Hay cinco componentes significativos de AR:

• Inteligencia artificial. La mayoría de las soluciones de realidad aumentada necesitan inteligencia artificial (IA) para funcionar, lo que permite a los usuarios completar acciones mediante indicaciones de voz. AI también puede ayudar a procesar información para la aplicación AR.
• Software de realidad aumentada. Estas son las herramientas y aplicaciones utilizadas para acceder a AR. Algunas empresas pueden crear su propia forma de software AR.
• Procesamiento. Necesitará capacidad de procesamiento para que la tecnología AR funcione, generalmente aprovechando el sistema operativo interno del dispositivo.
• Lentes. Necesitarás una lente o una plataforma de imagen para ver el contenido o las imágenes. Cuanto mejor sea la calidad de la pantalla, más realista parecerá la imagen.
• Sensores. Los sistemas AR necesitan digerir datos sobre su entorno para alinear los mundos real y digital. Cuando la cámara captura información, la envía a través de software para el procesamiento.

DOCUMENTOS E INFORMACIÓN ADICIONAL

Simulación:

FLEXSIM - Ingeniería Industrial y Simulación Video 1

FLEXSIM - Ingeniería Industrial y Simulación Video 2 

Pilares Tecnológicos e Industria 4.0:

Industria 4.0: la 4ta revolución industrial Video 3

Pilares de la industria 4.0 Documento 1

Big data, internet de las cosas y realidad aumentada:

¿Qué es la realidad aumentada? Video 4

Big data e internet de las cosas Documento 2

BIBLIOGRAFÍA

1. Navarro, F. Martínez, A. y Martínez, J. M. (2018). Realidad virtual y realidad aumentada: desarrollo de aplicaciones. Paracuellos de Jarama, Madrid, RA-MA Editorial. Recuperado de  https://elibro.net/es/ereader/tesvb/185096?page=20. 

2. Barrio Andrés, M. (2020). Internet de las cosas (2a. ed.). Madrid, España, Editorial Reus. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/tesvb/185096?page=20.

3. López i Seuba, M. (2019). Internet de las cosas: la transformación digital de la sociedad. 1. Paracuellos de Jarama, Madrid, RA-MA Editorial. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/tesvb/222722?page=57.

4. CEUPE. (2020). Aplicaciones móviles: tipos, ventajas e inconvenientes. CEUPE magazine. Recuperado de: https://www.ceupe.com/blog/aplicaciones-moviles-tipos-ventajas-e-inconvenientes.html

5. Instituto Tecnológico de Zacatecas. (2017). Unidad 1: Introducción a los dispositivos móviles. Recuperado de: http://mapaches.itz.edu.mx/~ralmanza/uno.html

6. Rodríguez Torres, F. (1991). Técnicas y modelos de simulación de sistemas. México, México: Instituto Politécnico Nacional. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/tesvb/72173?page=11.

7. García Jacobo, F. (2020). Diseño de un modelo de simulación de eventos discretos, para la mejora en la línea de producción de tejido industrial sección C, en la empresa guantes internacionales. [Tesis para obtener el grado de maestro en manufactura avanzada]. CIATEQ, A.C.

8. Pulido, F. N. (c. 2018). Realidad virtual y Realidad Aumenta. Recuperado 1 de mayo de 2023, de https://elibro.net/es/ereader/tesvb/72173?page=11.

9. Corporation, M. (s. f.). ¿Qué es la realidad aumentada (AR)? | Microsoft Dynamics 365. https://dynamics.microsoft.com/es-es/mixed-reality/guides/what-is-augmented-reality-ar

10. Moreno, J. (2023, 20 enero). Qué es la realidad aumentada y 20 ejemplos de uso exitoso en empresas. Blog.hubspot. Recuperado 1 de mayo de 2023, de https://blog.hubspot.es/service/ejemplos-realidad-aumentada

11. IBM. (15 de Junio de 2018). IBM Cloud computing. Obtenido de https://www.ibm.com/cloud/learn/cloud-computing

12. sas. (23 de Mayo de 2019). sas Big Data. Obtenido de https://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html