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Título
Metaverse hyperconnected for operators training within industry 5.0
Autor
Director/es
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Cita Bibliográfica
Martínez Gutiérrez, A. (2024). Metaverso hiperconectado para la formación de operarios en la industria 5.0. [Tesis doctoral, Universidad de León]
Fecha
2024-02-24
Resumen
[ES] La transformación digital está revolucionando la industria manufacturera, fomentando una convergencia
entre los mundos físico y virtual a través de los sistemas ciberfísicos (CPS). Estos
sistemas, equipados con sensores, actuadores, inteligencia y conectividad, forjan un entorno de colaboración
crucial. Sin embargo, superar los retos tecnológicos inherentes a la fusión de diversas
tecnologías asociadas a la fabricación inteligente es fundamental para lograr la virtualización industrial.
Este cambio digital ha abierto nuevas perspectivas para la simulación de procesos y la
formación de operarios, elevando la eficiencia y la colaboración en los entornos industriales.
El desarrollo de estas aplicaciones requiere virtualizar los CPS, lo que exige modelar su comportamiento
mediante la comprensión de sus respuestas a estímulos reales en el entorno físico. Así, la
virtualización se extiende más allá de los CPS para abarcar sus entornos físicos dinámicos, creando
un entorno de simulación denominado Digital Twins (DTs). Estos DTs pueden recrear numerosos
escenarios e hipótesis que replican el comportamiento real de los sistemas de forma virtual permitiendo
el análisis de diferentes condiciones operativas en el mundo virtual.
En este sentido, los DTs encuentran relevancia en contextos como el transporte industrial inteligente,
donde el entorno juega un papel fundamental a la hora de guiar la navegación de los
Robots Móviles Autónomos (AMRs). Por esta razón, en el capítulo 5, se desarrolló un DT para comparar
tiempos y trayectorias entre un vehículo autónomo virtual y uno real, obteniendo una alta
similitud. La implementación de DTs en el transporte industrial mejora la toma de decisiones para
la optimización de procesos clave críticos para el rendimiento global de la planta industrial.
Además, este entorno virtualizado incorpora posteriormente una flota de AMR para analizar
su comportamiento en entornos industriales reales. Esto permite comprender la respuesta de cada AMR de la flota utilizando diferentes algoritmos de navegación dentro de un entorno virtualizado
dinámico. En particular, el capítulo 6 analiza los algoritmos de navegación Timed Elastic Band (BET)
y Dynamic Window Approach (DWA). Además, para facilitar la comprensión de las simulaciones
realizadas, se ideó una interfaz para modificar dinámicamente los parámetros y visualizar los datos
de simulación en tiempo real.
Sin embargo, los valiosos conocimientos del DT no se integran a la perfección dentro de los
capítulos 5 y 6 en el entorno colaborativo de los procesos productivos, según el paradigma de la
Fabricación Inteligente (Smart Manufacturing, SM). Por ello, la transmisión de datos de DT y otros
activos externos a las arquitecturas industriales y protocolos de comunicaciones exigió el desarrollo
de una pasarela de interoperabilidad. Esta pasarela analiza las comunicaciones de los activos, adaptándolas
a las necesidades de hardware y software de destino, logrando lo que en esta tesis se define
como hiperconectividad entre activos heterogéneos. Esto se aplica específicamente al entorno colaborativo
industrial propuesto en el capítulo 4.
Este entorno hiperconectado facilita la convergencia de diversas tecnologías industriales en su
interior para aplicaciones polivalentes. Por ejemplo, la integración de las DT con la Realidad Virtual
(RV) ofrece una percepción más inmersiva de la virtualización de los procesos industriales, tendiendo
puentes no sólo tecnológicos sino también humanos a través de experiencias inmersivas. Esto facilita
el desarrollo de numerosas aplicaciones industriales, incluyendo la formación de operarios para
mitigar costes y riesgos en entornos reales, tal y como se estudia en el capítulo 7. En este sentido,
se demuestra que los humanos pueden aprender a manejar máquinas industriales en un entorno
virtual casi con la misma eficacia que en el mundo real.
Sin embargo, la generación de un ecosistema virtual que replique completamente el entorno
real no sólo implica las relaciones entre humanos y máquinas, sino también entre humanos. Así,
incluir a otro humano en este entorno virtual permite interacciones y colaboraciones más realistas,
creando un espacio totalmente virtual, el metaverso industrial. Así, finalmente, el capítulo 8 evalúa
el rendimiento y la satisfacción del usuario comparando entornos reales y virtuales en actividades
colaborativas que involucran a dos humanos y un AMR, mostrando una dirección de investigación
novedosa que ayuda a desarrollar completamente los principios de la próxima revolución industrial,
la Industria 5.0.
Por estas razones, esta tesis explora especialmente la virtualización de activos industriales, superando
las barreras tecnológicas para desarrollar aplicaciones hiperconectadas dentro del paradigma
de la Industria 5.0, situando a los humanos al frente de la fábrica del futuro. [EN] The digital transformation is revolutionizing the manufacturing industry, fostering a convergence
between physical and virtual realms through Cyber-Physical Systems (CPS). These systems,
equipped with sensors, actuators, intelligence, and connectivity, forge a crucial collaborative
environment. Yet, overcoming technological challenges inherent in the merging of diverse Smart
Manufacturing-associated technologies is pivotal to attaining industrial virtualization. This digital
shift has opened novel perspectives for process simulation and operator training, elevating efficiency
and collaboration in industrial landscapes.
Developing these applications requires virtualizing the CPSs, requiring modeling their behavior
by understanding their responses to real stimuli in the physical environment. Thus, the virtualization
extends beyond CPSs to encompass their dynamic physical settings, creating a simulation
environment denominated as Digital Twins (DTs). These DTs can recreate numerous scenarios and
hypotheses that replicate the real behavior of the systems in a virtual way allowing the analysis of
different operational conditions in the virtual world.
In this sense, DTs find relevance in contexts like intelligent industrial transportation, where the
environment plays a pivotal role in guiding Autonomous Mobile Robots (AMRs) navigation. For this
reason, in Chapter 5, a DT was developed to compare times and trajectories between a virtual and
a real autonomous vehicle, yielding high similarity. Implementing DTs in industrial transportation
enhances decision-making for optimizing key processes critical for the overall performance of the
industrial plant.
Moreover, this virtualized environment later incorporates an AMR fleet to scrutinize their behavior
under real industrial settings. This allows the understanding of the response of each AMR
of the fleet using different navigation algorithms within a dynamic virtualized environment. Particularly,
Chapter 6 analyzes the Timed Elastic Band (BET) and Dynamic Window Approach (DWA)
navigation algorithms. Additionally, to facilitate the comprehension of the simulations performed,
an interface was devised to dynamically modify parameters and visualize real-time simulation data.
However, valuable DT insights aren’t seamlessly integrated within Chapters 5 and 6 into the
collaborative environment of productive processes, as per the Smart Manufacturing (SM) paradigm.
Hence, transmitting DT and other external assets data to industrial architectures and communications
protocols demanded the development of an interoperability gateway. This gateway analyzes
assets’ communications, tailoring them to destination hardware and software needs achieving what
is defined in this dissertation as the hyperconnectivity among heterogeneous assets. This specifically
applies to the industrial collaborative environment proposed in Chapter 4.
This hyperconnected environment facilitates the convergence of diverse industrial technologies
within it for multifaceted applications. For instance, integrating DTs with Virtual Reality (VR) offers
a more immersive perception of industrial process virtualization, bridging not only technological but
also human assets through immersive experiences. This facilitates the development of numerous
industrial applications, including operator training to mitigate costs and risks in real environments,
as studied in Chapter 7. In this sense, it is demonstrated that humans can learn to handle industrial
machines in a virtual environment nearly as effectively as they do in the real world.
However, the generation of a virtual ecosystem that completely replicates the real environment
not only entails the relations between humans and machines but also among humans. Thus, including
another human in this virtual environment enables more realistic interactions and collaboration,
creating a fully virtual space, the industrial metaverse. Thus, finally, Chapter 8 evaluates performance
and user satisfaction by comparing real and virtual environments in collaborative activities
involving two humans and an AMR, showing a novel research direction that helps to completely
develop the principles of the next industrial revolution, Industry 5.0.
For these reasons, this dissertation particularly explores the virtualization of industrial assets,
overcoming technological barriers to develop hyperconnected applications within the Industry 5.0
paradigm, placing humans at the forefront of the factory of the future.
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- Tesis [1354]
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