Evaluation of Cognitive Architectures for Cyber-Physical Production Systems

Cyber-physical production systems (CPPS) integrate physical and computational resources due to increasingly available sensors and processing power. This enables the usage of data, to create additional benefit, such as condition monitoring or optimization. These capabilities can lead to cognition, such that the system is able to adapt independently to changing circumstances by learning from additional sensors information. Developing a reference architecture for the design of CPPS and standardization of machines and software interfaces is crucial to enable compatibility of data usage between different machine models and vendors. This paper analysis existing reference architecture regarding their cognitive abilities, based on requirements that are derived from three different use cases. The results from the evaluation of the reference architectures, which include two instances that stem from the field of cognitive science, reveal a gap in the applicability of the architectures regarding the generalizability and the level of abstraction. While reference architectures from the field of automation are suitable to address use case specific requirements, and do not address the general requirements, especially w.r.t. adaptability, the examples from the field of cognitive science are well usable to reach a high level of adaption and cognition. It is desirable to merge advantages of both classes of architectures to address challenges in the field of CPPS in Industrie 4.0

Methodology for Designing Decision Support Systems for Visualising and Mitigating Supply Chain Cyber Risk from IoT Technologies

This paper proposes a methodology for designing decision support systems for visualising and mitigating the Internet of Things cyber risks. Digital technologies present new cyber risk in the supply chain which are often not visible to companies participating in the supply chains. This study investigates how the Internet of Things cyber risks can be visualised and mitigated in the process of designing business and supply chain strategies. The emerging DSS methodology present new findings on how digital technologies affect business and supply chain systems. Through epistemological analysis, the article derives with a decision support system for visualising supply chain cyber risk from Internet of Things digital technologies. Such methods do not exist at present and this represents the first attempt to devise a decision support system that would enable practitioners to develop a step by step process for visualising, assessing and mitigating the emerging cyber risk from IoT technologies on shared infrastructure in legacy supply chain systems

Industrial agents for resilient manufacturing systems. AN I4.0 plantform for the manufacturing domain.

179 p.Este trabajo propone una plataforma para la gestión de sistemas de fabricación contextualizada en el marco de la Industria 4.0. Para ello, esta plataforma hace uso de los conceptos y normas recogidos en la Reference Architectural Model for Industrie 4.0 (RAMI 4.0), considerada la arquitectura de referencia a nivel europeo y global. Sobre esta base, la Plataforma I4.0 proporciona soporte tecnológico y metodológico para facilitar tareas como la caracterización e integración de activos a través del desarrollo del Asset Administration Shell (AAS), la entidad propuesta en RAMI 4.0 para proporcionar interoperabilidad y gestión de servicios. Además, el núcleo de la Plataforma I4.0 implementa los Infrastructure Services contemplados por RAMI 4.0 para la creación, registro y exposición de AASs en el sistema, y los extiende con funcionalidades adicionales para garantizar el estado operativo de la fábrica ante incidencias en el proceso o eventos no planificados.Esta Plataforma I4.0 ha sido diseñada para agentes industriales compatibles con el estándar FIPA. Los agentes industriales tienen una capacidad inherente para tomar decisiones de forma autónoma, lo que les permite decidir competir y/o colaborar entre sí para alcanzar sus objetivos. Además, el protocolo de comunicación Agent Communication Language (ACL) promovido por FIPA incorpora mecanismos como el uso de ontologías y performativos que facilitan la contextualización de las comunicaciones. La combinación de estas características hace que los agentes industriales sean ideales para la implementación de soluciones de Industria 4.0.Esta Plataforma I4.0 ha sido probada mediante tres escenarios de prueba definidos para evaluar su funcionamiento en condiciones normales y su respuesta en caso de fallos que afecten a los activos físicos y lógicos. Estos escenarios se han diseñado desde un enfoque genérico y posteriormente han sido particularizados para el demostrador utilizado, que recrea un entorno de fabricación mediante el uso de equipamiento industrial

Cloud Computing, Big Data y las Arquitecturas de Referencia de la Industria 4.0

The Industry 4.0 promotes the use of Information and Communication Technologies (ICT) in manufacturing processes to obtain customized products satisfying demanding needs of new consumers. The Industry 4.0 approach transforms the traditional pyramid model of automation to a network model of interconnected services, combining operational technology (OT) with Information Technology (IT). This new model allows the creation of ecosystems enabling more flexible production processes through connecting systems and sharing data. In this context, cloud computing and big data are critical technologies for leveraging the approach. Thus, this paper analyzes cloud computing and big data under the lenses of two leading reference architectures for implementing Industry 4.0: 1) the Industrial Internet Reference Architecture (IIRA), and 2) the Reference Architecture Model Industrie 4.0 (RAMI 4.0). A main contribution of this paper is to present a comparative analysis of IIRA and RAMI 4.0, discussing needs, benefits, and challenges of applying cloud computing and big data in the Industry 4.0.La Industria 4.0 promueve el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en los procesos de fabricación para obtener productos personalizados que satisfagan las necesidades más exigentes de los nuevos consumidores. El enfoque de Industria 4.0 transforma el modelo tradicional piramidal de automatización en un modelo de red de servicios interconectados, combinando la tecnología operacional (OT, en inglés) con la tecnología de la información (TI). Este nuevo modelo permite la creación de ecosistemas para hacer el proceso de producción más flexible mediante la conexión de sistemas y el intercambio de datos. En este contexto, la computación en la nube y el big data (grandes volúmenes de datos) son tecnologías fundamentales para implementar la Industria 4.0. Por lo tanto, este documento analiza la computación en la nube y grandes volúmenes de datos bajo las lentes de dos arquitecturas de referencia líderes para la implementación de Industria 4.0: 1) la Arquitectura de Referencia de Internet Industrial (IIRA), y 2) el Modelo de Arquitectura de Referencia Industrie 4.0 (RAMI 4.0). La contribución principal de este artículo es presentar una guía comparativa de IIRA y RAMI 4.0 y discutir las necesidades, los beneficios y los desafíos de la aplicación de computación en la nube y grandes volúmenes de datos en Industria 4.0.Facultad de Informátic

Cloud Computing, Big Data and the Industry 4.0 Reference Architectures

La Industria 4.0 promueve el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en los procesos de fabricación para obtener productos personalizados que satisfagan las necesidades más exigentes de los nuevos consumidores. El enfoque de Industria 4.0 transforma el modelo tradicional piramidal de automatización en un modelo de red de servicios interconectados, combinando la tecnología operacional (OT, en inglés) con la tecnología de la información (TI). Este nuevo modelo permite la creación de ecosistemas para hacer el proceso de producción más flexible mediante la conexión de sistemas y el intercambio de datos. En este contexto, la computación en la nube y el big data (grandes volúmenes de datos) son tecnologías fundamentales para implementar la Industria 4.0. Por lo tanto, este documento analiza la computación en la nube y grandes volúmenes de datos bajo las lentes de dos arquitecturas de referencia líderes para la implementación de Industria 4.0: 1) la Arquitectura de Referencia de Internet Industrial (IIRA), y 2) el Modelo de Arquitectura de Referencia Industrie 4.0 (RAMI 4.0). La contribución principal de este artículo es presentar una guía comparativa de IIRA y RAMI 4.0 y discutir las necesidades, los beneficios y los desafíos de la aplicación de computación en la nube y grandes volúmenes de datos en Industria 4.0.The Industry 4.0 promotes the use of Information and Communication Technologies (ICT) in manufacturing processes to obtain customized products satisfying demanding needs of new consumers. The Industry 4.0 approach transforms the traditional pyramid model of automation to a network model of interconnected services, combining operational technology (OT) with Information Technology (IT). This new model allows the creation of ecosystems enabling more flexible production processes through connecting systems and sharing data. In this context, cloud computing and big data are critical technologies for leveraging the approach. Thus, this paper analyzes cloud computing and big data under the lenses of two leading reference architectures for implementing Industry 4.0: 1) the Industrial Internet Reference Architecture (IIRA), and 2) the Reference Architecture Model Industrie 4.0 (RAMI 4.0). A main contribution of this paper is to present a comparative analysis of IIRA and RAMI 4.0, discussing needs, benefits, and challenges of applying cloud computing and big data in the Industry 4.0.Fil: Velasquez, Nancy. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; ArgentinaFil: Estevez, Elsa Clara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Pesado, Patricia Mabel. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; Argentin

System architectures for Industrie 4.0 applications

Industrie 4.0 principles demand increasing flexibility and modularity for automated production systems. Current system architectures provide an isolated view of specific applications and use cases, but lack a global, more generic approach. Based on the specific architectures of two EU projects and one German Industrie 4.0 project, a generic system architecture is proposed. This system architecture features the strengths of the three isolated proposals, such as cross-enterprise data sharing, service orchestration, and real-time capabilities, and can be applied to a wide field of applications. Future research should be directed towards considering the applicability of the architecture to other equal applications.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Cloud Computing, Big Data y las Arquitecturas de Referencia de la Industria 4.0

The Industry 4.0 promotes the use of Information and Communication Technologies (ICT) in manufacturing processes to obtain customized products satisfying demanding needs of new consumers. The Industry 4.0 approach transforms the traditional pyramid model of automation to a network model of interconnected services, combining operational technology (OT) with Information Technology (IT). This new model allows the creation of ecosystems enabling more flexible production processes through connecting systems and sharing data. In this context, cloud computing and big data are critical technologies for leveraging the approach. Thus, this paper analyzes cloud computing and big data under the lenses of two leading reference architectures for implementing Industry 4.0: 1) the Industrial Internet Reference Architecture (IIRA), and 2) the Reference Architecture Model Industrie 4.0 (RAMI 4.0). A main contribution of this paper is to present a comparative analysis of IIRA and RAMI 4.0, discussing needs, benefits, and challenges of applying cloud computing and big data in the Industry 4.0.La Industria 4.0 promueve el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en los procesos de fabricación para obtener productos personalizados que satisfagan las necesidades más exigentes de los nuevos consumidores. El enfoque de Industria 4.0 transforma el modelo tradicional piramidal de automatización en un modelo de red de servicios interconectados, combinando la tecnología operacional (OT, en inglés) con la tecnología de la información (TI). Este nuevo modelo permite la creación de ecosistemas para hacer el proceso de producción más flexible mediante la conexión de sistemas y el intercambio de datos. En este contexto, la computación en la nube y el big data (grandes volúmenes de datos) son tecnologías fundamentales para implementar la Industria 4.0. Por lo tanto, este documento analiza la computación en la nube y grandes volúmenes de datos bajo las lentes de dos arquitecturas de referencia líderes para la implementación de Industria 4.0: 1) la Arquitectura de Referencia de Internet Industrial (IIRA), y 2) el Modelo de Arquitectura de Referencia Industrie 4.0 (RAMI 4.0). La contribución principal de este artículo es presentar una guía comparativa de IIRA y RAMI 4.0 y discutir las necesidades, los beneficios y los desafíos de la aplicación de computación en la nube y grandes volúmenes de datos en Industria 4.0.Facultad de Informátic

Semantic-Driven Architecture for Autonomic Management of Cyber-Physical Systems (CPS) for Industry 4.0

International audienceToday we are living a new industrial revolution, which has its origin in the vertiginous deployment of ICT technologies that have been pervasively deployed at all levels of the modern society. This new industrial revolution, known as Industry 4.0, evolves within the context of a totally connected Cyber-Physic world in which organizations face immeasurable challenges related to the proper exploitation of ICT technologies to create and innovate in order to develop the intelligent products and services of tomorrow's society. This paper introduces a semantic-driven architecture intended to design, develop and manage Industry 4.0 systems by incrementally integrating monitoring, analysis, planning and management capabilities within autonomic processes able to coordinate and orchestrate Cyber-Physical Systems (CPS). This approach is also intended to cope with the integrability and interoperability challenges of the heterogeneous actors of the Internet of Everything (people, things, data and services) involved in the CPS of the Industry 4.0