Estudio de uso de nuevos algoritmos de Edge Computing para la generación eficiente de gemelos digitales en entornos productivos industriales

Resumen

Esta tesis doctoral se ha desarrollado en el contexto de la aparición del Internet de las cosas (IoT) y la digitalización de las empresas, situación que ha llevado a un aumento significativo en la cantidad de datos generados y recopilados. Debido a los inconvenientes, como latencia o sobrecarga de red, producidos al procesar los datos en la nube surge el concepto Edge Computing como una solución para procesar datos lo más cerca posible de la fuente de generación. La tesis se ha desarrollado en colaboración con una planta de producción de automóviles y el objetivo de la investigación ha sido mejorar el desarrollo de gemelos digitales con el fin de aumentar la calidad y eficiencia de la planta. Para ello, esta tesis doctoral se enfoca en investigar si la combinación de Edge Computing con técnicas de inteligencia artificial puede mejorar el desarrollo de gemelos digitales en los procesos de una planta de producción. Es por eso que los objetivos definidos para conseguirlo se basan en analizar el comportamiento de los recientes dispositivos que han salido al mercado de Edge Computing al procesar diferentes algoritmos de inteligencia artificial, validar la eficacia de modelos Edge en comparación con modelos más completos, y mejorar la optimización del flujo de datos en este tipo de dispositivos a través de la compresión de datos. Estos objetivos se han definido con el objetivo de reducir los tiempos de cálculo y predicción de los procesos en la industria, permitiendo respuestas más rápidas y eficientes.