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A Holistic DLT Architecture for Industry 4.0

Denis Ionut Stefanescu


13/12/2023

  • DIRECTORES:  Juan José Unzilla Galán y Leticia Montalvillo Mendizabal 
  • UNIVERSIDAD: UPV/EHU

RESUMEN

La cuarta revolución industrial, conocida como Industria 4.0, es un término que combina una serie de tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas (en inglés, Internet of Things (IoT)), la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data, la realidad aumentada, la robótica avanzada, la computación en la nube o la ciberseguridad para mejorar los procesos industriales de la actualidad. Por tanto, esta revolución industrial está enfocada en la digitalización y la interconexión de los procesos de producción y logística, con el objetivo prinicipal de lograr una mayor productividad.

Las fábricas que se encuentran dentro del marco de Industria 4.0, los sistemas y los procesos de producción pueden auto-optimizarse, autorregularse y autodiagnosticarse a través de la recopilación y el análisis de datos en tiempo real. Los productos también pueden comunicarse con la maquinaria para establecer por sí mismos cómo deben ser fabricados, mientras que los sistemas pueden aprender por sí mismos a mejorar la eficiencia y la calidad de la producción.

Un aspecto destacado de la Industria 4.0 es su estructura multicapa, semejante a una pirámide, a menudo referida como la pirámide industrial. En su base, los datos son generados a nivel de máquina por los dispositivos del IoT Industrial (IIoT); ascendiendo en la pirámide, los datos son homogeneizados y procesados dentro de la planta industrial y, finalmente, son utilizados para la toma de decisiones empresariales y los procesos de negocio.

La Industria 4.0 tiene el potencial de transformar la forma en que producimos bienes y servicios, lo que permitiría una mayor eficiencia, flexibilidad y personalización de los productos. Sin embargo, también plantea una serie de desafíos, como problemas de seguridad y privacidad relacionados con los datos, problemas de rendimiento y escalabilidad debido a la necesidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos, problemas de estandarización y compatibilidad debido a la necesidad de interacción de datos y sistemas heterogéneos, así como retos importantes en la ejecución de procesos automatizados y los costes asociados. Todo esto conlleva la necesidad de cambios significativos en la infraestructura y los procesos de las empresas.

Debido a los retos mencionados anteriormente, cada vez más investigadores y expertos en el ámbito han estudiado la posible aplicación de tecnologías de registro distribuido (en inglés Distributed Ledger Technologies (DLT)) en entornos industriales. Las DLTs son una tecnología que pretende revolucionar la manera en que se almacena y se comparte la información. El principal factor distintivo de las DLTs es su estructura descentralizada. A diferencia de los registros o bases de datos tradicionales, que requieren una entidad centralizada para administrar y verificar las transacciones, las DLTs permiten que la información se registre, comparta y verifique de forma segura y eficiente entre una red de participantes, eliminando la necesidad de una autoridad central. En términos generales, las DLTs funcionan a través de nodos, cada uno de los cuales almacena una copia del registro y colabora en la validación de las transacciones. Las DLT se caracterizan por su transparencia, ya que cada participante en la red puede ver todas las transacciones. Además, las DLTs ofrecen una seguridad muy alta porque cada transacción es confirmada por consenso entre los participantes en la red, y una vez que se confirma una transacción, no puede ser modificada ni eliminada. Estos aspectos hacen que las DLTs sean extremadamente difíciles de comprometer, ya que esta labor requeriría el control de la mayoría de los nodos en la red.

Las DLTs se han popularizado gracias a la tecnología blockchain, que es una forma específica de DLT. El término "blockchain" se refiere a cómo esta tecnología particular organiza los datos. En lugar de agrupar las transacciones de manera arbitraria, las transacciones en una blockchain se agrupan en bloques, que se encadenan cronológicamente. Esto crea una cadena de bloques: "blockchain".

Las blockchain heredan muchas de las características de la DLT, como la descentralización, la transparencia y la seguridad. Pero también tiene características únicas. Por ejemplo, cada bloque en la cadena contiene un resumen criptográfico del bloque anterior. Esto significa que cualquier cambio en un bloque alteraría su resumen, lo que a su vez alteraría el bloque siguiente, y así sucesivamente, invalidando toda la cadena. Esta característica hace que el blockchain sea prácticamente inalterable.

La primera y más famosa aplicación del blockchain es el Bitcoin, una criptomoneda que revolucionó el concepto de dinero digital al proporcionar una plataforma descentralizada y segura para las transacciones financieras. Sin embargo, desde la invención de Bitcoin, el blockchain ha encontrado muchas más aplicaciones, desde contratos inteligentes hasta el seguimiento de la cadena de suministro, demostrando su potencial para transformar diversos sectores de la economía y la sociedad.

Es por esto que, en los últimos años, cada vez más investigadores y expertos han estudiado la posibilidad de implementar la tecnología blockchain u otras DLTs en entornos de Industria 4.0. Aunque las ventajas de estas tecnologías son claras a la hora de resolver los retos presentes en la industria del futuro, su implantación no está exenta de numerosos retos propios.

Un reto importante que surge es el hecho de lograr implementar una arquitectura basada en DLTs que cubra todo el proceso del dato, empezando por el momento en el cual este se genera a nivel de máquina, siguiendo por su posterior procesamiento y homogeneización a nivel de planta, y finalizando con su explotación para lógicas de negocio a nivel externo, donde abundan las colaboraciones entre empresas muy diferentes. Además, las DLT existentes poseen numerosos retos de rendimiento y escalabilidad que dificultan su implementación a nivel de máquina, donde se generan grandes cantidades de datos que necesitan ser procesados de forma ágil. A nivel de planta, nos encontramos con el hecho de que las DLT necesitan mecanismos avanzados de interoperabilidad, siendo este un aspecto que en la actualidad no está lo suficientemente avanzado. A la hora de explotar los datos a nivel de negocio, se deben implementar mecanismos que permitan la realización de contratos digitales seguros y automatizados, así como otros mecanismos que garanticen la privacidad del dato en entornos donde existen interacciones entre numerosas empresas distintas. Finalmente, también es importante tomar en cuenta los costes asociados a las tecnologías DLT, ya que estas pueden acarrear costes importantes a la hora de validar transacciones, o costes en términos de energía a la hora de realizar dicha validación.

Por tanto, esta tesis se centra en diseñar una arquitectura DLT integral para la Industria 4.0 que aborde de manera efectiva los principales desafíos presentes en dicho ámbito, y que cubra todo el proceso, desde que el dato se genera a nivel de máquina, hasta que se procesa y explota a nivel de negocio. Esta arquitectura pretende crear un entorno seguro y resistente a manipulaciones para los datos, preservando su privacidad e integridad, buscando garantizar una eficiente estandarización de datos, promover una integración idónea entre sistemas diversos, y respaldar procesos automatizados a través de contratos inteligentes mejorados con capacidades de acceso a datos fuera de la red. Al mismo tiempo, esta propuesta se concibe

para proporcionar una solución escalable capaz de gestionar los altos volúmenes de datos en tiempo real generados dentro de la Industria 4.0, considerando además el impacto medioambiental, la eficiencia energética y los costes asociados de las DLTs. Por tanto, el alcance de esta arquitectura se extiende desde la generación de datos en las máquinas hasta su procesamiento y utilización para fines comerciales.

Para dar respuesta a los problemas mencionados anteriormente y cumplir los objetivos de la tesis, se han realizado varias contribuciones.

Primero se examina el ámbito de la Industria 4.0 que sirva como escenario de partida de la tesis. Este escenario se estructura siguiendo el modelo de la pirámide de automatización, comúnmente utilizado en el sector de la manufactura, y se divide en cuatro etapas que simbolizan distintos grados de operaciones industriales. El escenario definido se define como una evolución de la pirámide de automatización que dé respuesta a los nuevos retos relacionados con la Industria 4.0 y las tecnologías disruptivas que forman parte de ella, siendo en este caso principalmente las DLTs.

Primero se encuentra el nivel de máquina, extraído de las etapas de campo y control de la pirámide de automatización. En este nivel, se busca la optimización de componentes industriales, como máquinas y sensores, con el fin de mejorar su rendimiento y eficacia, así como su integración con sistemas de control.

Después se presenta el nivel de línea de producción, inspirado en el nivel de supervisión de la pirámide de automatización. En este nivel, se persigue el mejoramiento de las líneas de producción en su totalidad, coordinando múltiples elementos para reducir tiempos muertos y garantizar la máxima productividad y calidad del producto.

El tercer nivel es el de planta, alineado con el nivel de Management Execution System (MES) de la pirámide de automatización. Aquí, el objetivo es mejorar la eficiencia de las plantas industriales completas, administrando desde los datos de las líneas de producción hasta la utilización de recursos y la disminución de desechos.

Finalmente, el nivel de consorcio, basado en el nivel Enterprise Resource Planning (ERP) de la pirámide, explora la posibilidad de unir varias plantas industriales en un consorcorcio de negocios de la Industria 4.0. Este nivel promueve una mayor colaboración, el intercambio de datos y la optimización de recursos.

Como siguiente paso, en esta tesis se realiza una revisión sistemática de la literatura (en inglés Systematic Literature Review (SLR)) sobre la utilización de arquitecturas DLT en aplicaciones relacionadas con el IoT, con especial enfoque en la Industria 4.0. En vista de las restricciones de rendimiento y escalabilidad de las DLT en situaciones que involucran dispositivos con recursos limitados, gran parte de la investigación se ha centrado en los trabajos actuales que se han enfocado en desarrollar soluciones que sean eficaces en estas condiciones. La SLR analiza en profundidad dichas arquitecturas, resaltando sus características y evaluaciones.

Específicamente, el estudio se enfoca en retos como la seguridad, la privacidad, la eficiencia y la escalabilidad. Mientras que destaca los beneficios de usar DLTs, como la descentralización, la persistencia y la posibilidad de auditoría para mejorar la seguridad y la escalabilidad de IoT, el estudio también reconoce las dificultades para implementar DLTs en entornos con recursos

limitados, subrayando la importancia de las arquitecturas ligeras que sean compatibles con los entornos donde abundan los dispositivos IoT.

Este estudio otorga a esta tesis una base para el desarrollo de una arquitectura integral basada en DLTs que pueda superar las limitaciones de las arquitecturas existentes y aprovechar las oportunidades de investigación no exploradas aún, teniendo en cuenta todo el ciclo de vida de los datos, no solo la porción relativa a las máquinas y dispositivos IoT.

Finalmente, como aportaciones clave de esta tesis, se presenta una arquitectura de múltiples capas basada en DLTs, que ha sido diseñada para mejorar la gestión de datos y la seguridad en un escenario de Industria 4.0. La arquitectura se estructura en tres capas distintas, dispuestas sistemáticamente a lo largo del proceso industrial, desde la operación de la maquinaria hasta las decisiones empresariales de alto nivel.

La primera capa, "Data Source Layer", se ubica a nivel de línea de producción. Se encarga de los datos generados por los dispositivos industriales. La función principal de esta capa es capturar, almacenar y gestionar los datos en tiempo real, asegurando la integridad de los datos y proporcionando un registro inviolable de las actividades a nivel de máquina.

La segunda capa, "Bridge Layer", se sitúa a nivel de planta. En esta capa se realiza el agregado de los datos de la primera capa y facilita la comunicación y el intercambio de datos entre diferentes líneas de producción dentro de una planta. De este modo, contribuye a la creación de un ecosistema de fabricación más integrado y eficiente.

La tercera capa, "Business Layer", opera a nivel de consorcio o negocio. Esta capa es responsable del procesamiento, análisis y gestión de datos procedentes las plantas industriales de cada actor. Apoya las decisiones empresariales estratégicas y ayuda a obtener las percepciones pertinentes. Además, garantiza la seguridad, la privacidad y la trazabilidad de los datos, permitiendo que los miembros del consorcio y los interesados externos ejecuten acuerdos automáticos con la máxima confianza posible.

Finalmente, la arquitectura se valida en diferentes entornos, tanto simulados como en un entorno más realista, dando respuesta a un caso de uso real que se desarrolla con la colaboración del centro tecnológico IKERLAN junto a la empresa industrial Fagor Automation.

Por tanto, la arquitectura propuesta en este capítulo desarrolla un sistema integral, seguro y eficiente para el manejo de datos que cubre todo el ecosistema industrial. Esta integración facilita una comunicación e intercambio de información fluidos, dando lugar a un entorno de fabricación más interconectado y seguro, que da respuesta a los retos fundamentales de la Industria 4.0 y facilita la adpoción de ésta en las empresas.

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