Tendencias en Instrumentación y Control de Procesos

Este documento presenta las tendencias relacionadas con la Instrumentación y el Control de Procesos. Se presentan las políticas estatales que sirven de apoyo a la incorporación de estas tecnologías, por parte del Sena y de las empresas del sector industrial. A través de revisión bibliográfica se explora el grado de desarrollo a nivel mundial de este campo, y cómo se pueden implementar a nivel local. Al final del documento se enumeran algunas actividades que se pueden desarrollar en el centro de formación para facilitar a instructores y aprendices conocer las tecnologías para aplicar en negocios de economía naranja o industria 4.0

Intelligent decision support for maintenance: an overview and future trends

The changing nature of manufacturing, in recent years, is evident in industry’s willingness to adopt network-connected intelligent machines in their factory development plans. A number of joint corporate/government initiatives also describe and encourage the adoption of Artificial Intelligence (AI) in the operation and management of production lines. Machine learning will have a significant role to play in the delivery of automated and intelligently supported maintenance decision-making systems. While e-maintenance practice provides aframework for internet-connected operation of maintenance practice the advent of IoT has changed the scale of internetworking and new architectures and tools are needed. While advances in sensors and sensor fusion techniques have been significant in recent years, the possibilities brought by IoT create new challenges in the scale of data and its analysis. The development of audit trail style practice for the collection of data and the provision of acomprehensive framework for its processing, analysis and use should be avaluable contribution in addressing the new data analytics challenges for maintenance created by internet connected devices. This paper proposes that further research should be conducted into audit trail collection of maintenance data, allowing future systems to enable ‘Human in the loop’ interactions

Cyberattacks and security of cloud computing: a complete guideline

Cloud computing is an innovative technique that offers shared resources for stock cache and server management. Cloud computing saves time and monitoring costs for any organization and turns technological solutions for large-scale systems into server-to-service frameworks. However, just like any other technology, cloud computing opens up many forms of security threats and problems. In this work, we focus on discussing different cloud models and cloud services, respectively. Next, we discuss the security trends in the cloud models. Taking these security trends into account, we move to security problems, including data breaches, data confidentiality, data access controllability, authentication, inadequate diligence, phishing, key exposure, auditing, privacy preservability, and cloud-assisted IoT applications. We then propose security attacks and countermeasures specifically for the different cloud models based on the security trends and problems. In the end, we pinpoint some of the futuristic directions and implications relevant to the security of cloud models. The future directions will help researchers in academia and industry work toward cloud computing security

Cyberattacks and Security of Cloud Computing: A Complete Guideline

Cloud computing is an innovative technique that offers shared resources for stock cache and server management. Cloud computing saves time and monitoring costs for any organization and turns technological solutions for large-scale systems into server-to-service frameworks. However, just like any other technology, cloud computing opens up many forms of security threats and problems. In this work, we focus on discussing different cloud models and cloud services, respectively. Next, we discuss the security trends in the cloud models. Taking these security trends into account, we move to security problems, including data breaches, data confidentiality, data access controllability, authentication, inadequate diligence, phishing, key exposure, auditing, privacy preservability, and cloud-assisted IoT applications. We then propose security attacks and countermeasures specifically for the different cloud models based on the security trends and problems. In the end, we pinpoint some of the futuristic directions and implications relevant to the security of cloud models. The future directions will help researchers in academia and industry work toward cloud computing security

Élaboration d’une structure intégrée d’indicateurs de performance pour le pronostic des activités de chantier

RÉSUMÉ : L’industrie de la construction est soumise à de fortes contraintes et des facteurs variables externes omniprésents. Cependant, aussi particulière qu’elle puisse être, elle se doit d’être compétitive. Les performances d’un chantier de construction sont une priorité pour les entreprises. Pour cela, il lui faut en tout temps adapter ses manières de faire. Les entreprises de construction peinent à augmenter leur productivité comme le font la majorité des domaines manufacturiers. Ayant pris du retard par rapport à l’automatisation et la numérisation, ces deux éléments sont maintenant vus comme des clés de sa modernisation. On la retrouve en effet à la fin du classement concernant l’adoption de ces technologies, comparativement au secteur de l’agriculture ou de la pêche (Barbosa et al., 2017). Les nouvelles technologies issues de l’industrie 4.0 offrent notamment un fort potentiel pour moderniser cette industrie (Oesterreich & Teuteberg, 2016). Cette dernière vise à collecter et connecter les données en temps réel dans l’objectif d’aider la prise de décision. Cette maîtrise propose une méthode pour améliorer les processus de suivi et de gestion de la performance sur les chantiers de construction. La solution présentée dans ce mémoire est une structure intégrée d’indicateurs de performance permettant l’élaboration d’un pronostic de réussite d’une activité d’exécution. De façon spécifique, cette structure intègre les concepts de l’industrie 4.0. Cette solution s’inscrit donc parfaitement dans le besoin grandissant d’amélioration de la performance de cette industrie à la productivité stagnante. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé l’approche DRM (Design Research Methodology) proposée par Blessing et Chakrabarti (2009). Cette méthode est connue pour la mise en place de modèles empiriques ancrés dans la pratique. Cette étude s’appuie à la fois sur les processus d’un partenaire industriel et sur la littérature. L’objectif étant l’amélioration du suivi et de la gestion de performance, une revue de littérature sur ces trois notions sera effectuée. Les observations chez l’entreprise partenaire et la littérature nous permettront ensuite de définir les critères de performances sur lesquels agir. Puis, dans cette même démarche soutenue par l’approche DRM, nous utiliserons à la fois la littérature et des cas réels de l’entreprise partenaire pour établir le modèle de données et les technologies nécessaires à l’acquisition de ces données. Enfin, nous étudierons l’applicabilité des résultats de cette étude dans le cas de l’entreprise partenaire. À notre connaissance, la littérature scientifique n’aborde pas de façon intégrée l’identification des indicateurs de performance et les technologies requises pour les capter. Ces indicateurs n’étant pas identifiés, ils ne sont donc pas générés et mis à jour, faute de capacité à le faire. Pour répondre à ce manquement, la présente recherche met en place une structure intégrée d’indicateurs de performance pour le pronostic de succès des activités d’exécution. La structure repose sur quatre notions : les indicateurs, les données nécessaires à leur création, les outils pour acquérir ces données et enfin, les connexions entre tous ces indicateurs pour former un pronostic de succès sur l’activité observée. Le pronostic de succès se base sur les concepts de l’industrie 4.0. Le pronostic apportera aux utilisateurs une vision en temps réel de la probabilité de succès non pas du projet complet, mais de la tâche ou lot de tâches observé. Ce pronostic est un outil cherchant à établir une probabilité d’occurrence d’un résultat. Il permet donc une visibilité à court terme et moyen terme de la santé des activités. Toutes ces données étant mises à jour en temps réel.----------ABSTRACT : The construction industry is subject to strong constraints and omnipresent external variable factors. However, as particular as it may be, it must be competitive. The performance of a construction site is a priority for companies. Hence, it must at all times adapt its ways of doing things. Construction companies are struggling to increase their productivity as most manufacturing sectors do. Having fallen behind automation and digitization, these two elements are now seen as one of the keys to its modernization. It can be found at the end of the ranking for the adoption of these technologies, comparable to the agriculture or fishing sector (Barbosa et al., 2017). In particular, new technologies from industry 4.0 offer great potential for modernizing this industry (Oesterreich & Teuteberg, 2016). The latter aims to collect and connect data in real time in order to support decision-making This mastery proposes a method to improve performance monitoring and management processes on construction sites. The solution presented in this paper is an integrated structure of performance indicators allowing the development of a prognosis for the success of an execution activity. Specifically, this structure integrates the concepts of industry 4.0. This solution is therefore perfectly in line with the growing need to improve the performance of this aging industry. To achieve this objective, we used the DRM (Design Research Methodology) approach proposed by Blessing and Chakrabarti (2009). This method is known for the implementation of empirical models that are rooted in practice. This study is therefore based on both the processes of an industrial partner and the literature. As the objective is to improve performance monitoring and management, a literature review on these three concepts will be carried out. Observations at the partner company and in the literature will then enable us to define the performance criteria on which to act. Then, in the same approach supported by the DRM approach, we will use both the literature and real cases of the partner company to establish the given model and the technologies needed to acquire this data. Finally, we will study the applicability of the results of this study to the partner company. To our knowledge, the scientific literature does not address in an integrated way the identification of performance indicators and the technologies required to capture them. As these indicators are not identified, they are not generated and updated due to a lack of capacity to do so. To address this shortcoming, this research sets up an integrated structure of performance indicators for the prognosis of success of enforcement activities. The structure is based on four concepts: indicators, the data necessary for their creation, the tools to acquire this data and finally, the connections between all these indicators to form a prognosis of success on the observed activity. The prognosis of success called "success indicators" is based on industry concepts 4.0. The prognosis will provide users with a real-time view of the probability of success not of the complete project, but of the task or batch of tasks observed. This prognosis is a tool that seeks to establish a probability of occurrence of an outcome. It therefore provides short and medium-term visibility of the health of the activities. All this data is updated in real time