Resumen
En los últimos años, han proliferado numerosas soluciones de Industria Conectada 4.0, gracias
en parte al impulso que se le ha dado desde la Administración Pública.1 Así, por ejemplo, existen
proyectos para desarrollar tecnologías de realidad aumentada para el mantenimiento y la
formación industrial, herramientas de modelado avanzado para fabricación aditiva, o
plataformas de análisis BigData de datos industriales. Sin embargo, las soluciones desarrolladas
son demasiado específicas para un problema concreto de una industria o las plataformas
propuestas son demasiado generalistas no siendo adaptables fácilmente a las industrias. A esto
cabe añadir que la mayoría de estas soluciones se han limitado a un análisis descriptivo de los
datos para detectar anomalías o conocer los modos óptimos de operación, pero pocas
soluciones dan soporte en la toma de decisiones y utilizan modelos predictivos que evolucionen
y se adapten a los procesos en el tiempo. Por lo tanto, la industria necesita una plataforma
horizontal que sirva indistintamente a los diferentes sectores verticales, pero lo suficientemente
cercana a estos como para permitir optimizar sus procesos sin grandes inversiones o desarrollos
particulares, y que incorpore los últimos avances en Big Data, fog/edge computing y Deep
learning convirtiéndola en un sistema inteligente con capacidad de predicción y decisión.
El proyecto PLATINUM nace bajo este contexto y su meta final es la mejora de la productividad
industrial a través de una plataforma horizontal basada en 3 pilares fundamentales: 1) nuevas
capacidades para la optimización de la producción y el OEE (overall equipment effieciency)
mediante computación social; 2) maximización de la disponibilidad de recursos y anticipación a
fallos gracias al mantenimiento predictivo; 3) seguridad aplicada a los procesos y el ámbito
industrial (HART, ProfiBus, etc.). Así mismo, plantea la particularización de estas soluciones para
el sector manufacturero mediante la participación activa de una maderera.
