Integration of ROS and Tecnomatix for the development of digital twins based decision-making systems for smart factories

Digital twins employs simulation in conjunction with virtual environments and a variety of data coming from different plant equipment and physical systems to continuously update the digital models of the world in a feedback loop scheme to facilitate the decision-making processes. The heterogeneity of existing hardware and software requires the development of software architectures able to deal with the information exchange due to the integration and interaction of several system components and autonomous decision-making systems. In this work we propose the design and construction of a software architecture that integrates a manufacturing process simulator with the well-known robot operating system (ROS-Robot Operating System) to easily interchange information with an autonomous decision-making system. The proposal is tested with the simulator Tecnomatix and the free distribution ROS Melodic. We present an instance of software architecture for a typical complex case study of manufacturing plants and demonstrate its easy integration with an autonomous decision-making system based on the reinforcement- learning paradigm.Fil: Saavedra Sueldo, Carolina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Villar, Sebastian Aldo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: de Paula, Mariano. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Acosta, Gerardo Gabriel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentin

A methodological approach to determine strategic capabilities in industrial smes

Una forma para evaluar los problemas internos de las empresas y conocer las fuentes de sus ventajas competitivas es estudiar sus recursos y capacidades. Los recursos son la base de las capacidades, y estas se pueden desarrollar y transformar en capacidades estratégicas que llevan a la obtención de una ventaja o igualdad competitiva. En este trabajo se propone una metodología para determinar y valorar las capacidades actuales de pymes industriales de una región argentina, para después conocer su efecto competitivo. Para ello, se definen cuatro capacidades principales denominadas directiva, innovación, comercialización e integración, que a su vez se dividen en subcapacidades compuestas por recursos. Estas capacidades se evalúan para determinar si están presentes en las empresas motivo de estudio. Posteriormente se aplica el test VRIO para definir la consecuencia competitiva de las mismas. La metodología desarrollada sistematiza la evaluación de capacidades estratégicas en el marco de la teoría de recursos.One way to evaluate the internal problems of companies and to know the sources of their competitive advantages is studying its resources and capabilities. Resources are the basis of capabilities, which can be developed and converted into strategic capabilities that lead to obtain a competitive advantage or equality. This paper proposes a methodology to identify and assess the current capabilities of industrial SMEs in a region in Argentina in order to find its competitive effect. In this way, four main capabilities called management, innovation, marketing and integration are defined. At the same time, capabilities are divided into “sub-capabilities” comprised of resources. They are evaluated to determine if they are present in the companies studied. Subsequently, the VRIO test is used to define the competitive effect of the capabilities. The developed methodology systematizes the evaluation of strategic capabilities in the framework of the theory of resources

Integration of ROS and Tecnomatix for the Development of Digital Twins Based Decision-Making Systems for Smart Factories

Digital twins employs simulation in conjunction withvirtual environments and a variety of data coming from differentplant equipment and physical systems to continuously updatethe digital models of the world in a feedback loop schemeto facilitate the decision-making processes. The heterogeneityof existing hardware and software requires the developmentof software architectures able to deal with the informationexchange due to the integration and interaction of several systemcomponents and autonomous decision-making systems. In thiswork we propose the design and construction of a softwarearchitecture that integrates a manufacturing process simulatorwith the well-known robot operating system (ROS-RobotOperating System) to easily interchange information with anautonomous decision-making system. The proposal is tested withthe simulator Tecnomatix®and the freedistribution ROS Melodic.We present an instance of software architecture for a typicalcomplex case study of manufacturing plants and demonstrateits easy integration with an autonomous decision-making systembased on the reinforcement- learning paradigm

Una propuesta metodológica para la determinación de capacidades estratégicas en pymes industriales

Una forma para evaluar los problemas internos de las empresas y conocer las fuentes de sus ventajas competitivas es estudiar sus recursos y capacidades. Los recursos son la base de las capacidades, y estas se pueden desarrollar y transformar en capacidades estratégicas que llevan a la obtención de una ventaja o igualdad competitiva. En este trabajo se propone una metodología para determinar y valorar las capacidades actuales de pymes industriales de una región argentina, para después conocer su efecto competitivo. Para ello, se definen cuatro capacidades principales denominadas directiva, innovación, comercialización e integración, que a su vez se dividen en subcapacidades compuestas por recursos. Estas capacidades se evalúan para determinar si están presentes en las empresas motivo de estudio. Posteriormente se aplica el test VRIO para definir la consecuencia competitiva de las mismas. La metodología desarrollada sistematiza la evaluación de capacidades estratégicas en el marco de la teoría de recursos

Integración de ROS y Tecnomatix para el desarrollo de gemelos digitales en sistemas de manufactura flexible

Los gemelos digitales emplean la simulación en conjunto con una variedad de datos provenientes de diferentes equipos y sistemas físicos de planta, para mantener actualizados continuamente sus modelos digitales del mundo en un esquema de retroalimentación en un entorno virtual que facilita la toma de decisiones. La heterogeneidad de hardware y software existente requiere del desarrollo de arquitecturas de software para que los diversos componentes se integren e interactúen mediante el intercambio de información. En este trabajo se propone el diseño y construcción de una arquitectura de software que integra un simulador de procesos de manufactura con el sistema operativo de robots (ROSRobot Operating System). La propuesta se prueba con el simulador Tecnomatix de Siemens® y la distribución libre ROS Melodic. Se presenta una instancia de la arquitectura de software para un caso de estudio complejo típico de plantas de manufactura y se demuestra su fácil integración con un sistema autónomo de toma de decisiones

Optimización y control del flujo de materiales en procesos de producción flexibles utilizando aprendizaje profundo

Industry 4.0, currently on the rise, demandsincreasing flexibility and adaptation of production systems tochanging products demands and external factors. The adaptationof the production systems implies frequent and often abruptchanges in the configurations of the shop floors and consequentlythe movement of materials must be re-planned. Materialhandlingis significant in terms of operative costs and times and it doesnot add value to the end products. It is desired to optimize theperformance of the system based onthe degree of movements,buffer usage and waiting times, such that the combinationof these minimizes the impact on the process costs. Machinelearning algorithms incombination with powerful computationalsimulators can be mutually leveraged to give rise to solvethese kinds of real-world problems, typical of smart factories.In this work, for the optimization approach, we develop aclosed-loop decision-making system with a deep reinforcementlearning algorithm based on a discrete-event simulation modelfor material handling. In addition, our proposed approach usesthe communication architecture Simulai, which allows interfacinga computational discrete-event simulator and the proposed deep learning-based decision-making algorithm. The functionality ofour proposal is evidenced through the obtained results and anoptimal solution for the problem stated is reached, proving thatan intelligent agentcan collaborate in making multiple decisionsfor smart factories

Una propuesta metodológica para la determinación de capacidades estratégicas en pymes industriales

Una forma para evaluar los problemas internos de las empresas y conocer las fuentes de sus ventajas competitivas es estudiar sus recursos y capacidades. Los recursos son la base de las capacidades, y estas se pueden desarrollar y transformar en capacidades estratégicas que llevan a la obtención de una ventaja o igualdad competitiva. En este trabajo se propone una metodología para determinar y valorar las capacidades actuales de pymes industriales de una región argentina, para después conocer su efecto competitivo. Para ello, se definen cuatro capacidades principales denominadas directiva, innovación, comercialización e integración, que a su vez se dividen en subcapacidades compuestas por recursos. Estas capacidades se evalúan para determinar si están presentes en las empresas motivo de estudio. Posteriormente se aplica el test VRIO para definir la consecuencia competitiva de las mismas. La metodología desarrollada sistematiza la evaluación de capacidades estratégicas en el marco de la teoría de recursos

ROS-based architecture for fast digital twin development of smart manufacturing robotized systems

In the current era of Industry 4.0, smart manufacturing systems seek to achieve a high level of flexibility and efficiency. This can be achieved by means of incorporating a high degree of automation and autonomous robotized systems along with efficient decision-making systems capable to reconfigure the system tasks in real-time according to the external demands and perturbations. For the fast development of the digital twins of manufacturing plants that include some robotic devices, it is advantageous to use discrete-event simulators, for production process modeling, and the existing virtual environments of the robots and automatic devices. This work proposes the design and construction of software architecture capable of integrating discrete-event process simulators with the well-known Robot Operating System (ROS) allowing easily interchange information between the factory components for fast digital twin development of robotized manufacturing systems. In addition, our proposal allows for a straightforward integration between the digital twin with an autonomous decision-making system. The proposed ROS-based architecture is tested using different discrete-event simulators and the free distribution ROS Melodic. Finally, we present an instance of software architecture for a typical complex case study of manufacturing plants and demonstrate its easy integration with an autonomous decision-making system.Fil: Saavedra Sueldo, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires | Universidad Nacional del Centro de la Pcia.de Bs.as.. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires.; ArgentinaFil: Perez Colo, Ivo. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires | Universidad Nacional del Centro de la Pcia.de Bs.as.. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires.; ArgentinaFil: de Paula, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires | Universidad Nacional del Centro de la Pcia.de Bs.as.. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires.; ArgentinaFil: Villar, Sebastian Aldo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Acosta, Gerardo Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires | Universidad Nacional del Centro de la Pcia.de Bs.as.. Centro de Investigaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Sede Olavarria del Centro de Investifaciones En Fisica E Ingenieria del Centro de la Provincia de Buenos Aires.; Argentin