Abstract:
En la actualidad, la industria 4.0, impulsada por los avances tecnológicos como la Internet de la Cosas (IoT), inteligencia artificial y automatización industrial, han transformando los procesos de control y la toma de decisiones basada en datos en tiempo real. La presente tesis se centra en diseñar un monitoreo remoto de una sala de control de presión constante, haciendo uso de tecnologías de Industria Internet de la Cosas (IIoT). El objetivo principal es mejorar los reportes para la toma de decisiones basados en Análisis de Datos como Servicio (DAaaS). Para llevar a cabo la investigación, se desarrolló una arquitectura de software que interactuar entre el proceso de control de presión constante y la plataforma IIoT DAIREL. Para la validación de la investigación, se aplicó la metodología VDI (sociedad alemana de ingenieros), la directriz 2206 modela el diseño mediante matrices morfológicas, analiza los aspectos técnicos – económicos para una solución óptima; y la ingeniería de requisitos permite seleccionar y configurar elementos para la trasmisión, almacenamiento y envío de datos a la nube. Para el análisis de datos como servicio (DAaaS), se consultó datos de 30 días, donde se analizó procesos (muestras) en series de tiempo; estabilización, anomalía y la inestabilidad. Los resultados obtenidos mediante la correlación de Pearson y el suavizado exponencial de datos generó reportes basado en datos a través de la lectura, almacenamiento y consulta de datos; permitiendo la detección temprana del encendido, apagado y fallas durante su operación de la planta de control. Las conclusiones resaltan la integración de las tecnologías de la industria 4.0 en la optimización del proceso de control de presión constante. Se resalta la adaptabilidad del diseño propuesto, la cual puede ser aplicado en otros procesos de control industriales.
