Cloud Agile Manufacturing

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1 Cloud Agile Manufacturing Francisco Maciá-Pérez 1, José Vicente Berná Martínez 1, Diego Marcos Jorquera 1, Iren Lorenzo Fonseca 1 y Antonio Ferrándiz Colmeiro 1 1 Universidad de Alicante {pmacia, jvberna, dmarcos, ilorenzo, Resumen. En este trabajo se propone un nuevo paradigma de fabricación, que denominamos Fabricación Ágil en la Nube (Cloud Agile Manufacturing), y cuyo principal objetivo es que los sistemas de producción industrial puedan ofrecerse como servicio, de modo que los usuarios puedan acceder a cualquier funcionalidad disponible en la nube de fabricación (diseño de procesos, producción, gestión, integración con el negocio, virtualización de fábricas, etc.) sin conocimientos o, al menos sin necesidad de ser expertos en la gestión de los recursos que requieran. La propuesta aprovecha muchas de las ventajas que pueden ofrecer tecnologías y modelos como la Gestión de Procesos de Negocio (BPM), Cloud Computing, Arquitecturas Orientadas a Servicios (SOA) y Ontologías. Para desarrollar la propuesta se ha tomado como punto de partida la Maquinaria Industrial Semántica como Servicio (SIMaaS) que facilita la integración real de la maquinaria industrial en un entorno computacional, ofreciéndola como un servicio más de red. En el trabajo también se recoge un análisis de las ventajas e inconvenientes de la propuesta y se plantea un caso de estudio en el que un proceso de fabricación definido de forma genérica se puede desplegar en diferentes fábricas, avalando así la viabilidad de la propuesta. 1. Introducción La capacidad que Internet ha otorgado a los clientes para seleccionar los artículos de consumo que más les convienen en cada momento y a los precios que más se ajustan a sus posibilidades está impulsando a las organizaciones manufactureras a evolucionar desde los tradicionales paradigmas de producción orientados a la producción masiva hacia modelos que faciliten la personalización masiva [1] pero sin perder las ventajas de economía de escala que propocionaban los modelos clásicos. Este nuevo escenario exige a las organizaciones nuevos modelos de producción, más dinámicos y flexibles, que permitan adaptarse de forma ágil a los cambios que se producen en el entorno debido a la demanda del mercado [2] [3] sin provocar un alto impacto en los costes finales de los productos. Para dar respuesta a las exigencias de los nuevos modelos, el paradigma Business Process Management (BPM) se ha convertido en el enfoque de gestión de procesos de negocio más adecuado [1] [3] debido a que contempla el cambio continuo como una de sus principales características y a que facilita la ágil adecuación de los procesos de negocio y de las infraestructuras IT que los sustentan.

2 140 F. Maciá et al. La aplicación del paradigma BPM de forma integral resulta muy complicada en el entorno de las organizaciones manufactureras como consecuencia de la brecha conceptual y tecnológica existente entre los niveles de gestión del negocio y los de producción provocada fundamentalmente por la alta rigidez de los elementos de fabricación ubicados en los niveles inferiores de producción [4]. Ofrecer una visión de la Maquinaria Industrial como Servicio (IMaaS Industrial Machinery as a Service) [5] [6], integrada bajo un paradigma de Aquitectura Orientada a Servicios (SOA), ha resultado una propuesta exitosa para solucionar este problema, permitiendo modelar los procesos de fabricación de la maquinaria industrial como una parte más del Sistema de Gestión de Procesos de Negocio (BPMS) [3]. Al eliminar esta brecha se abre todo un abanico de posibilidades en la gestión de los procesos en las organizaciones manufactureras. Sin embargo, este abanico de posibilidades provoca que el tradicional cuello de botella existente entre los niveles de empresa y de planta se traslade ahora al dominio del modelado y gestión de procesos [7]. Para mitigar dicha carga, en [7] se propone un sistema que automatiza el modelado y la composición de procesos conforme a los objetivos estratégicos de la organización, delengando en dicho sistema su posterior despliegue y ejecución en diferentes organizaciones manufactureras. De esta forma, los procesos pueden definirse con independiencia de la estructura física de la fábrica y pueden adaptarse de forma ágil a los recursos existentes en cada momento. Para ello, la propuesta se basa en la sinergia entre el modelo IMaaS [6] junto con la incorporación de conocimiento en la definición de los procesos y servicios implicados mediante el uso de ontologías descritos en [7] [8]. Esta propuesta se denomina Maquinaria Industrial Semántica como Servicio (SIMaaS Semantic IMaaS). A partir del concepto SIMaaS se puede avanzar un paso más allá dentro del concepto de Fabricación Ágil para dar solución al problema de la externalización de los procesos de fabricación, mediante una gestión integrada de la cadena de suministro [9]. Desde el punto de vista de la gestión de procesos, los conceptos que se definen en el paradigma Cloud Computing [10] proporcionan las herramientas idóneas para desarrollar las técnicas de Gestión Integral de la Cadena de Suministro [9]. Sin embargo, este paradigma se ha definido para proporcionar soporte a elementos computacionales, dejando fuera de su ámbito la gestión de los elmentos de producción; justo el problema que ya resolvíamos con SIMaaS. Es por todo lo visto que, basándonos en el concepto de SIMaaS y Cloud Computing, en este trabajo se propone la creación de un nuevo paradigma de fabricación, que denominamos Fabricación Ágil en la Nube (Cloud Agile Manufacturing), y cuyo principal objetivo es que los sistemas de producción industrial puedan ofrecerse como servicio, de modo que los usuarios puedan acceder a cualquier funcionalidad disponible en la nube de fabricación (diseño de procesos, producción, gestión, integración con el negocio, virtualización de fábricas, etc.) sin conocimientos o, al menos sin necesidad de ser expertos en la gestión de los recursos que requieran. El paradigma propuesto toma como referencia el modelo por capas de Cloud Computing al que, de forma sintetizada, se le incorpora una capa por encima responsable de la gestión de los procesos de producción como servicio y otra capa,

3 Cloud Agile Manufacturing 141 esta vez por debajo, responsable de la maquinaria industrial. El elemento diferenciador de nuestra propuesta con respecto a otros enfoques [11] es que ha sido construido sobre el concepto ya validado de SIMaaS. De hecho, la metodología de trabajo consiste en descomponer este concepto para ir ubicando los componentes resultantes en las diferentes capas del nuevo modelo de Computación Ágil en la Nube que se propone. Para desarrollar la propuesta, en el siguiente apartado mostramos el estado actual en el ámbito de la Fabricación Ágil y del Cloud Computing; a continuación, puesto que la propuesta de Fabricación Ágil en la Nube se apoya en el concepto de Maquinaria Industrial como Servicio que hemos desarrollado en los últimos años, exponemos brevemente en qué consiste dicha propuesta; una vez establecidos los fundamentos de la investigación, en el apartado cuarto se realiza la definición del paradigma junto con un boceto del modelo por capas que se propone; en el apartado quinto se resumen los principales beneficios de la propuesta así como las posibles desventajas que puede presentar; finalmente, en el apartado sexto se presentan las principales conclusiones del trabajo, los problemas abiertos y las líneas futuras de la investigación. 2. Estado del Arte En este apartado se recogen las principales definiciones de los conceptos directamente relacionados con la propuesta, así como los trabajos más recientes en esas líneas: Fabricación Ágil (Agile Manufacturing), Computación en la Nube (Cloud Computing) y Fabricación en la Nube (Cloud Manufacturing). 2.1 Agile Manufacturing Fabricación Ágil es un término aplicado a una organización que ha creado los procesos, herramientas y capacitación que le permita responder rápidamente a las necesidades del cliente y los cambios del mercado sin dejar de controlar los costos y la calidad [12]. Un factor favorable para convertirse en un fabricante ágil ha sido el desarrollo de la tecnología de fabricación de apoyo que permite a vendedores, diseñadores y personal de producción compartir una base de datos común de zonas y productos, para compartir datos sobre las capacidades de producción y los problemas. Puesto que pequeños problemas incipientes pueden tener grandes efectos más adelante y los costes de fabricación derivados de corregir los problemas de calidad aumentan a medida que el problema se propaga, es más rentable corregir dichos problemas lo antes posible. Fabricación ágil se considera como el paso siguiente (al tiempo que se apoya) en la evolución de la metodología de producción. De acuerdo con Martin Christopher, cuando las empresas tienen que tomar decisiones, deben hacerlo en función del ciclo de pedido del cliente (COC Customer Order Cicle, es decir, el tiempo que los clientes están dispuestos a esperar) y del plazo de entrega para obtener suministros. Si

4 142 F. Maciá et al. el proveedor tiene un plazo corto, es posible la producción ajustada. Si el COC es corto, la producción ágil es beneficiosa [10]. 2.2 Cloud Computing La computación en la nube o informática en la nube o nube de conceptos, del inglés Cloud Computing, es un paradigma que permite ofrecer servicios de computación a través de Internet. El concepto de computación en la nube empezó en proveedores de servicio de Internet a gran escala, como Google, Amazon, AWS y otros que construyeron su propia infraestructura. De entre todos ellos emergió una arquitectura: un sistema de recursos distribuidos horizontalmente, introducidos como servicios virtuales de TI escalados masivamente y manejados como recursos configurados y mancomunados de manera continua. Este modelo de arquitectura fue inmortalizado por George Gilder en su artículo de octubre 2006 en la revista Wired titulado Las fábricas de información [13]. Las granjas de servidores sobre las que escribió Gilder eran similares en su arquitectura al procesamiento grid (red, parrilla), pero mientras que las redes se utilizan para aplicaciones de procesamiento técnico débilmente acoplados, este nuevo modelo de nube se estaba aplicando a los servicios de Internet. En este tipo de computación todo lo que puede ofrecer un sistema informático se ofrece como servicio, de modo que los usuarios puedan acceder a los servicios disponibles en la nube de Internet sin conocimientos (o, al menos sin ser expertos) en la gestión de los recursos que usan. Según el IEEE Computer Society, es un paradigma en el que la información se almacena de manera permanente en servidores de Internet y se envía a cachés temporales de cliente, lo que incluye equipos de escritorio, centros de ocio, portátiles, etc. Esto se debe a que, pese a que las capacidades de los PC han mejorado sustancialmente, gran parte de su potencia se desaprovecha, al ser máquinas de propósito general. Cloud Computing es un nuevo modelo de prestación de servicios de negocio y tecnología, que permite al usuario acceder a un catálogo de servicios estandarizados y responder a las necesidades de su negocio, de forma flexible y adaptativa, en caso de demandas no previsibles o de picos de trabajo, pagando únicamente por el consumo efectuado. El cambio paradigmático que ofrece computación en nube es que permite aumentar el número de servicios basados en la red. Esto genera beneficios tanto para los proveedores, que pueden ofrecer, de forma más rápida y eficiente, un mayor número de servicios, como para los usuarios que tienen la posibilidad de acceder a ellos, disfrutando de la transparencia e inmediatez del sistema y de un modelo de pago por consumo. Computación en nube consigue aportar estas ventajas, apoyándose sobre una infraestructura tecnológica dinámica que se caracteriza, entre otros factores, por un alto grado de automatización, una rápida movilización de los recursos, una elevada capacidad de adaptación para atender a una demanda variable, así como virtualización avanzada y un precio flexible en función del consumo realizado, evitando además el uso fraudulento del software y la piratería.

5 Cloud Agile Manufacturing 143 La computación en nube es un concepto que incorpora el software como servicio, como en la Web 2.0 y otros conceptos recientes, también conocidos como tendencias tecnológicas, que tienen en común el que confían en Internet para satisfacer las necesidades de cómputo de los usuarios Capas Este modelo propone una serie de capas o componentes estratificados (ver fig. 1): Software como Servicio (Software as a Service SaaS), Plataforma como Servicio (Platform as a Service PaaS) e Infraestructuras como Servicio (Infraestructure as a Service IaaS). Fig. 1. Capas del paradigma Cloud Computing. El Software como Servicio se encuentra en la capa más alta y caracteriza una aplicación completa ofrecida como un servicio, bajo demanda, vía multitenencia. La capa central, que es la Plataforma como Servicio, es la encapsulación de una abstración de un ambiente de desarrollo y el empaquetamiento de una carga de servicios. La Infraestructura como Servicio se encuentra en la capa inferior y es un medio de proporcionar almacenamiento básico y capacidades de cómputo como servicios estandarizados en la red. Servidores, sistemas de almacenamiento, conexiones, enrutadores, y otros sistemas se concentran (por ejemplo a través de la tecnología de virtualización) para manejar tipos específicos de cargas de trabajo desde procesamiento en lotes hasta aumento de servidor o almacenamiento durante las cargas pico. 2.3 Cloud Manufacturing Pocas son las referencias a este término que debería considerarse una generalización de nuestra propuesta en la actualidad. Fundamentalmente se encuentran dos corrientes diferentes que han hecho uso del mismo. Por un lado, en [14], Thomas Friedman realiza una definición eminentemente enfocada al ámbito más empresarial del problema, centrada en sistemas para la gestión de la cadena de suministro, en la que la nube no se refiere a Internet, sino al conjunto de empresas de bajo coste, ubicadas generalmente en países emergentes, que servirían de soporte a otras empresas mayores.

6 144 F. Maciá et al. En [11], la propuesta se acerca notablemente a los planteamientos de nuestra investigación y puede ser un buen referente para comenzar a trabajar, pues se basan en la aplicación de las ideas de Cloud Computing para alcanzar sus objetivos. Sin embargo, como la mayor parte de propuestas, se focaliza mucho más en el concepto de servicios y en las capas más altas del paradigma, que en cómo conseguir que las infraestructuras sobre las que se debe sustentar (en este caso, sobre todo, la maquinaria industrial) se comporten realmente como un elemento más del sistema, integradas de forma transparente en el mismo y actuando sin la intervención de operarios. Según [11], Cloud Manufacturing (CMfg) es un modelo de computación y fabricación orientado a servicios, desarrollado a partir de los avanzados modelos de fabricación existentes (como ASP, AM, NM, MGrid) y tecnologías de información empresarial bajo el soporte de Cloud Computing, Internet of Things (IoT), virtualización y tecnologías orientadas a servicios, y tecnologías de computadores avanzadas. En los sistemas CMfg se pueden monitorizar y conectar a Internet diferentes recursos de fabricación y habilidades de forma que puedan ser gestionados y controlados empleando tecnologías IoT (como, RFID, Redes de Sensores, Sistemas embebidos). A partir de ese momento, los recursos de fabricación y habilidades se virtualizan y encapsulan dentro de diferentes Manufacturing Cloud Services (MCSs), que pueden ser accedidos, invocados y desplegados en función del conocimiento mediante el uso de tecnologías de virtualización, tecnologías orientadas a servicios y tecnologías de Cloud Computing. Teniendo en cuenta las definiciones ya existentes y que es dentro del ámbito de la fabricación ágil en el que nuestra propuesta alcanza verdadero valor y, por supuesto, con el objetivo de centrar la definición de nuestra propuesta y de no entrar en polémicas que puedan desviar la atención de los objetivos principales de la investigación, hemos decidido denominar al paradigma que proponemos Fabricación Ágil en la Nube (o Cloud Agile Manufacturing). 3. Antecedentes Puesto que el paradigma que se propone en esta investigación se apoya en la Maquinaria Industrial Semántica como Servicio o SIMaaS [7] [8], en este apartado se define este concepto de forma constructiva, partiendo de IMaaS [5] [6], y se exponen sus principales características desde el punto de vista de la investigación. 3.1 Maquinaria Industrial como Servicio (IMaaS) Maquinaria Industrial como Servicio (Industrial Machinery as a Service IMaaS) es un concepto novedoso, desarrollado para ofrecer la maquinaria industrial como un conjunto de procesos de fabricación mediante servicios. Gracias a esta visión, un ingeniero de procesos se ocupa de definir y componer sus procesos de fabricación, seleccionándolos de entre los que ofrece su maquinaria de forma que un sistema de

7 Cloud Agile Manufacturing 145 producción basado en IMaaS sea el responsable de su despliegue y ejecución, de forma automática y desatendida, sobre la maquinaria involucrada. Fig. 2. IMaaS integrada en el mapa de procesos de la organización como procesos de fabricación. IMaaS se logra a través de una serie de fases que se pueden resumir en: normalización de los procesos de fabricación para que sean compatibles con los procesos de negocio, normalización de la maquinaria industrial, tanto desde el punto de vista conceptual, como físico, para que pueda ofrecer como servicios los procesos de fabricación que puede realizar y, finalmente, la integración de todos los procesos involucrados dentro del mapa de procesos de la organización (ver fig. 2). 3.2 Semantic IMaaS (SIMaaS) Como evolución del concepto de IMaaS y con el objetivo de poder aprovechar todas sus capacidades dentro de un entorno de Fabricación Ágil, se concibe el concepto de Semantic Industrial Machinery as a Service (SIMaaS) o Maquinaria Industrial Semántica como Servicio, basado en incorporar conocimiento en la definición tanto de la maquinaria como de sus componentes y de los procesos que son capaces de desarrollar (elevando dicha definición a un nivel semántico más abstracto y definiendo las ontologías necesarias para materializarlo), logrando así un mayor grado de automatización y dinamismo en la composición de procesos de fabricación complejos. Desde el punto de vista conceptual, la propuesta se estructura en tres grandes niveles (ver fig. 3): el nivel de procesos de negocio, el más cercano al usuario final (como por ejemplo un ingeniero de procesos), en el que se definen procesos de negocio, de fabricación y de control sin hacer distinción en los mismos; a continuación se encuentra el nivel de conocimiento, en el que se realizan las

8 146 F. Maciá et al. definiciones necesarias para que un razonador semántico pueda realizar una correlación entre las tareas definidas en el nivel de procesos de negocio y las que debe realizar finalmente una maquinaria industrial en particular; y en último lugar se encuentra el nivel de fabricación, en el que se han ubicado las Fábricas IMaaS, es decir, fábricas creadas con maquinaria industrial capaz de ofrecer su funcionalidad como procesos de fabricación mediante servicios. Fig. 3. Propuesta conceptual del Sistema basado en IMaaS Semántico o SIMaaS. En la figura 4 se puede observar un esquema que representa un posible escenario de integración para SIMaaS. La propuesta se basa en Internet como mecanismo de interconexión de todos los subsistemas que se pueden agrupar, bajo un modelo SOA, en: un sistema de de información en el que se encuentra la base de conocimiento con las definiciones semánticas y que actúa como registro UDDI (Universal Description Discovery and Integration); un sistema de gestión de procesos al que se le han incorporado los elementos básicos para dar soporte a las definiciones semánticas cuyo rol es ser consumidor de servicios (en este caso, procesos de fabricación); y un entorno de fabricación compuesto por un conjunto de fábricas basadas en recursos de fabricación SIMaaS, capaces de entender las tareas que se les asignen especificadas en BPEL (Business Process Execution Language), que actúan como proveedores de servicios.

9 Cloud Agile Manufacturing 147 Fig. 4. Propuesta de Entorno de Fabricación basado en SIMaaS. 4. Cloud Agile Manufacturing Nuestra propuesta de Cloud Agile Manufacturing consiste en un paradigma de fabricación en el que todo lo que puede ofrecer un sistema de producción industrial se ofrece como servicio, de modo que los usuarios puedan acceder a todos los servicios disponibles en la nube de fabricación sin conocimientos (o, al menos sin ser expertos) en la gestión de los recursos que usan. El concepto se desarrolla sobre las tecnologías de Internet y se basa ampliamente en el paradigma de Computación en la Nube. Siguiendo sus principios, la infraestructura tecnológica incorpora el Software como Servicio (SaaS) y otros conceptos relacionados, combinándolos con nuestra propuesta de Maquinaria Industrial Semántica como Servicio (SIMaaS) [7] [8], para ofrecer capacidades de Fabricación Ágil y Gestión de la Cadena de Suministro (Supply Chain Management SCM), confiando en los recursos que Internet ofrece para ello. Así pues, también se puede definir Cloud Agile Manufacturing desde este punto de vista como un nuevo modelo de prestación de servicios de fabricación, infraestructuras y tecnología que permite al usuario acceder a un catálogo de servicios estandarizados y responder a las necesidades de su negocio, de forma flexible y adaptativa, en caso de demandas no previsibles o de picos de trabajo, pagando únicamente por el consumo efectuado. El cambio paradigmático que ofrece fabricación ágil en la nube es la base del potencial incremento del número de servicios basados en la producción industrial sobre Internet. Esto genera beneficios tanto para los fabricantes (constituidos en proveedores de servicios de fabricación), que pueden ofrecer de forma más rápida y eficiente un mayor número de servicios, como para los usuarios (consumidores de servicios), que tienen la posibilidad de acceder a ellos disfrutando de la transparencia e inmediatez del sistema, de una gestión integral y unificada de su cadena de sumistro y de un modelo de pago por consumo.

10 148 F. Maciá et al. Fabricación Ágil en la Nube consigue aportar estas ventajas apoyándose en una infraestructura tecnológica dinámica que se caracteriza, entre otros factores, por un alto grado de automatización, una rápida movilización y alto grado de aprovechamiento de los recursos, una elevada capacidad de adaptación para atender a una demanda variable, así como virtualización avanzada de maquinaria industrial, fábricas, sistemas de producción y un precio flexible en función del consumo realizado. 4.1 Capas o Componentes El paradigma propuesto se puede estructurar fácilmente en capas siguiendo los principios establecidos por Cloud Computing, pero haciendo especial hincapié en el concepto de Fabricación o Proceso como Servicio e incorporando el concepto de Maquinaria como Servicio. La solución que se propone en esta investigación (sintetizada en la figura 5) se desarrolla mediante una metodología que consta de cinco grandes etapas: (1) definir las dos nuevas capas para gestionar los nuevos conceptos que se incorporan y que caracterizarán el nuevo paradigma (capa PraaS y capa ImaaS en la fig. 5) e incorporarlas al modelo tradicional de Cloud Computing; (2) estudiar en profundidad el concepto de Maquinaria Industrial Semántica como Servicio (SIMaaS); (3) descomponerlo en capas según los niveles en los que fue concebido: desde los niveles mecánico y hardware hasta los de servicios y procesos; (4) redistribuir dichos niveles entre las capas establecidas para Cloud Agile Manufacturing según su naturaleza y funcionalidad; y (5) redefinir las capas existentes en el modelo tradicional (SaaS, PaaS, IaaS) de forma que se acomoden a los nuevos servicios y actores implicados en cada una de ellas. Fig. 5. Capas del paradigma Cloud Agile Manufacturing. Como puede observarse en la figura 5, la mayor parte de las capas intermedias corresponden al paradigma Cloud Computing y, aunque se tendrán que volver a definir para ajustarse a las características del nuevo paradigma (tal y como se recoge en la etapa 5 de la metodología antes expuesta), en lo esencial, tendrán una

11 Cloud Agile Manufacturing 149 funcionalidad muy similar a la original, por lo que (sobre todo por motivos de espacio) no vamos a volver a definirlas en este documento. Según esto, las capas más novedosas son, precisamente, la primera (Fabricación como Servicio o PraaS) y la última (Maqinaria Industrial como Servicio o IMaaS), por lo que dedicaremos el resto del apartado para definirlas sucintamente Fabricación como Servicio El concepto PraaS ya está definido en algunos contextos muy concretos de Cloud Computing y, desde el punto de vista funcional, será muy similar a las propuestas existentes. Sin embargo, desde el punto de vista aplicado, la filosofía que hay detrás de nuestro trabajo va mucho más allá de las actuales definiciones. La diferencia fundamental es que, en la actualidad, el objetivo de este nivel se centra en la gestión y organización de procesos, pero no en su despliegue, ejecución y control. De esta forma, una vez definidos los procesos, el sistema no puede asegurar que se ejecutarán (pues la nube no contempla realmente los aspectos físicos, mecánicos y eléctricos de la maquinaria industrial) sobre una maquinaria industrial determinada, ni tendrá acceso al resultado de dicha ejecución. En nuestra propuesta, una vez seleccionada la maquinaria industrial y definidos los procesos, se pueden desplegar y ejecutar sobre la nube (que sí contempla la maquinaria industrial en todas sus dimensiones) de forma transparente, lo que quiere decir que el sistema tendrá que orquestar todos los recursos de fabricación que precise para lograrlo Maquinaria Industrial como Servicio Basado en el Concepto de SIMaaS [7] [8] se define esta capa, de forma que la Maquinaria Industrial quede incorporada a la nube como infraestructura y recursos de fabricación de forma análoga a cómo lo hacen las infraestructuras TI a través de la capa IaaS. La principal tecnología aplicada a su diseño será la virtualización. En este caso, virtualización de maquinaria sencilla, de maquinaria compleja, de secciones de fábricas, de fábricas o de conjuntos de fábricas. Por supuesto, cada una de ellas puede ser definida por separado para, posteriormente, ser combinada en la definición de algún conjunto virtual de mayor embergadura. Además de la virtualización de fábricas, esta capa debe encargarse del aprovechamiento de los recursos de producción, por lo que debe proporcionar características de adaptación dinámica a los cambios (como picos de demanda), optimización del uso de los recursos balanceando la carga de trabajo entre los mismos y acceso a métricas de calidad, control de procesos y estado de los recursos, materias primas y productos elaborados. 4.2 Modelos de Nube de Fabricación Siguiendo el paradigma de Cloud Computing, se puede distinguir tres tipos de nubes de fabricación ágil: públicas, privadas e híbridas. Las nubes públicas se manejan por terceras partes, y los trabajos de muchos clientes diferentes pueden estar mezclados en las fábricas (virtuales), en los

12 150 F. Maciá et al. servidores, en los sistemas de almacenamiento y en otras infraestructuras de la nube. Los usuarios finales no conocen qué trabajos de otros clientes pueden estar realizándose en las mismas fábricas, incluso en las mismas máqinas. En este tipo de nube, el usuario final, básicamente, sólo se ocupa de editar sus procesos y realizar un seguimiento de los mismos. Las nubes privadas son una buena opción para las compañías que necesitan alta protección de la información y edición a niveles inferiores (al de procesos) de los servicios que ofrece la nube: definición de servicios propios, de los recursos computacionales y de producción, de las máqinas o, incluso, de las fábricas. Las nubes privadas están en una infraestructura bajo demanda manejada por un solo cliente que controla qué proesos desea ejecutar y dónde. Son propietarios de la fábrica, de las TI y pueden decidir qué usuarios están autorizados a utilizar la infraestructura. Las nubes híbridas combinan los modelos de nubes públicas y privadas. Cada cliente es propietario de unas partes y comparte otras, aunque de una manera controlada. Las nubes híbridas pueden ser la clave para lograr un aprovisionamiento externo de forma escalada y bajo demanda, pero añaden la complejidad de determinar cómo distribuir los procesos y tareas a través de estos ambientes diferentes. Las empresas pueden sentir cierta atracción por la promesa de una nube híbrida, pero esta opción, al menos inicialmente, estará probablemente reservada a aplicaciones simples sin condicionantes, que no requieran de ninguna sincronización o precisen de maquinaria muy especializada o cara en momentos muy puntuales. 5. Beneficios e Inconvenientes de la Propuesta En este apartado se analiza de forma crítica los beneficios e inconvenientes que puede presentar esta propuesta y se recogen algunas de las controversias más extendidas. Algunos de los principales beneficios son una extrapolación de los logrados por el paradigma Cloud Computing (ver figura 6) y pueden resumirse en: la escalabilidad y la economía de escala, el abanico de elecciones y la agilidad para gestionar los cambios, el encapsulamiento de la gestión del cambio o el estar construido sobre la nueva generación de arquitecturas. Pero concretando más estos beneficios para el caso de la fabricación ágil, encontramos que el nuevo paradigma presenta grandes y potenciales expectativas. Entre las más relevantes, tanto desde un punto de vista técnico y tecnológico como desde un punto de vista organizativo y conceptual, podemos destacar las siguientes: - Un enfoque basado totalmente en Cloud Agile Manufacturing permite: aprovechar los recursos de fabricación de la organización, que en la actualidad no pasa de entre el 15% y el 20%, hasta alcanzar el 40% del aprovechamiento que se logra en entornos como las TI; y no precisa invertir en maquinaria industrial y, por lo tanto, reduce el capital invertido, el riesgo y el tiempo de inicio del negocio. - El aprovechamiento de los recursos junto con los modelos de prestación de servicios se traduce inmediatamente en un abaratamiento de los costes para todos los actores implicados: un fabricante que presta servicios de fabricación

13 Cloud Agile Manufacturing 151 obtendrá ingresos por emplear máquinas que tendría desocupadas y un fabricante que acceda a dichos servicios se ahorrará los costes de adquisición y mantenimiento de maquinaria muy costosa, especializada o que sólo precise de forma puntual. - Así mismo, y de forma lateral, el modelo facilita un uso eficiente de la energía pues se tiene un control mucho más exhaustivo del funcionamiento de la maquinaria. - Los sistemas desarrollados bajo el paradigma de Cloud Agile Manufacturing pueden adaptarse con mayor facilidad, velocidad y con menores costes a las necesidades del mercado, incluso afrontar cambios drásticos en las formas de fabricación o en los productos fabricados y, sobre todo, permite abordar modelos de negocio novedosos para la explotación tanto de servicios como de productos. - Desde el punto de vista de la organización, el paradigma facilita enormemente la externalización y la gestión integrada de la cadena de suministro, de forma que cada organización involucrada en el desarrollo de un producto pueda centrarse en aquéllos aspectos en los que es especialista. - También facilita la especialización de los fabricantes que pueden tener maquinaria cara o fábricas complejas para desarrollar determinados productos o subproductos para otros fabricantes. - Finalmente, Cloud Agile Manufacturing permite una integración fácil, por no decir casi inmediata, de aplicaciones y procesos tanto dentro de una organización como entre diferentes organizaciones que deseen colaborar. Fig. 6. Ventajas y desventajas del paradigma Cloud Computing en el que se basa la propuesta. Sin embargo, algunos de los inconvenientes, también extrapolados de los que más preocupa a la comunidad Cloud Computing en la actualidad, son (fig. 6) los de seguridad, pérdida del control (de infraestructuras, servicios, gestión), dependencia de

14 152 F. Maciá et al. un fabricante, tecnología, dificultad para migrar a otras plataformas o nubes, y pérdida de fiabilidad. Además de las posibles desventajas, existe en la actualidad, posiblemente por lo novedoso de la propuesta, una controversia abierta con este modelo y con estrategias similares en las que las TI cobran mucho protagonismo y adquieren una relevancia que hasta el momento estaba relegada a otros sectores más cercanos al plano eléctrico, mecánico o, incluso, electrónico. Sin embargo, este tipo de propuestas, a pesar de las evidentes e importantes carencias que todavía presenta fruto precisamente de su novedad son imparables, al igual que lo han sido en otros ámbitos tanto económicos como sociales, pues los beneficios que aportan las nuevas tecnologías son incuestionables hoy en día, por no decir que imprescindibles en determinados sectores, como es el caso que nos ocupa de la fabricación ágil. 6. Caso de Estudio Con el fin de estudiar la viabilidad de la propuesta, así como para ilustrarla de forma más clara, en este apartado se presenta un sistema de fabricación en el que los ingenieros de proceso diseñan los procesos de fabricación de forma independiente a la fábrica en la que se realizará la transformación, dejando al sistema que elabore un detallado mapa de procesos de fabricación concretado a una fabrica o conjunto de recursos de fabricación especificados posteriormente. Por el momento sólo se modela semánticamente el procesamiento sobre la materia prima y las rutas que debe seguir para ser procesada. Según esto, el sistema es el responsable de orquestar y componer un proceso final en el que automáticamente se calcule el camino que debe seguir la materia prima por la fábrica e incorporar los procesos auxiliares necesarios para que la máquina mueva la materia prima por dicho camino. Esto permite al ingeniero de procesos modelar en función de las políticas establecidas y objetivos de negocio desde el nivel de empresa. Para ello, la ontología propuesta recoge la información referente los diferentes tipos de maquinara existente en el nivel de planta junto con sus características (como: posición, número de sensores, tipos de herramientas, etc.); se establece que cada máquina tiene una serie de servicios asociados, los cuales implementan procesos de fabricación; y se define una clasificación jerárquica de los diferentes procesos de fabricación. En la figura 7 se muestra una estructura simplificada de la ontología implementada, la cual consta de tres clases principales como son: servicio, proceso y maquinaria, y las relaciones semánticas entre estas clases o conceptos. Además, se ha extendido esta ontología mediante el lenguaje de reglas lógicas, definiéndose una serie de reglas lógicas que permiten establecer relaciones y generalizaciones entre diferentes conceptos. En concreto, estas reglas se han usado para poder establecer las conexiones (caminos físicos), ya sean directas o indirectas, entre las diferentes máquinas de una planta de fabricación concreta. Así, si una máquina está conectada a través de su eje X o su eje Y a otra máquina y ésta, a su vez, está conectada a una tercera máquina, entonces existe al menos una conexión entre la primera máquina y la tercera. Como se verá en la composición de procesos, estas reglas permiten calcular de forma rápida las posibles máquinas conectadas. Estos

15 Cloud Agile Manufacturing 153 razonamientos se realizan sobre la ontología, permitiendo separar las estrategias de negocio de la implementación de una herramienta software concreta. Fig. 7. Ontología diseñada para el caso de estudio propuesto. A partir del proceso funcional definido por el ingeniero de procesos de forma genérica e independientemente de las infraestructuras de la fábrica donde vaya a ser desplegado, el sistema compondrá de forma automática el proceso final dependiente de la infraestructura de la fábrica. Para ello, en primer lugar, el sistema extrae la información referente al tipo de procesos y a su secuencia de ejecución. En segundo lugar, una vez obtenida dicha información, se realiza el razonamiento sobre la ontología para obtener qué máquinas llevan a cabo dichos procesos, y a través de qué servicios son implementados. A partir de la información obtenida de las máquinas se realiza una búsqueda de los posibles caminos para componer dicho proceso final. Finalmente, se traslada el proceso modelado a nivel abstracto a un formato ejecutable a partir de las ontologías definidas para cada planta (ABox) estableciendo la relación entre los procesos modelados y los servicios que implementarán dichos procesos (ver diagrama de secuencia en Fig. 8). 6.1 Implementación de la Arquitectura El sistema de información (SI) engloba todos los elementos y recursos que utilizan el resto de sistemas de la organización para llevar a cabo las actividades de negocio o de empresa. Entre los elementos que engloba se encuentra el registro UDDI, implementado con el servidor juddi v2.0, que almacena la información de los documentos WSDL y BPEL que describen las funcionalidades y procesos de negocio de la organización y permite localizar de forma dinámica los servicios ofrecidos por la maquinaria y su consumo de forma desacoplada. Por otro lado, el SI contiene la ontología de conceptos (TBox) implementada mediante el lenguaje OWL-DL (Ontology Web Language Description Logic), y extendida con el lenguaje de reglas SWRL (Semantic Web Rule Language).

16 154 F. Maciá et al. Fig. 8. Diagrama de secuencia. Para implementar el sistema de fabricación IMaaS se han diseñado dos plantas industriales, con diferentes características, tanto físicas como tecnológicas, con las que se validará esta funcionalidad de la propuesta presentada. Ambas fábricas han sido implementadas por la empresa STAUDINGER GMHB, conforme a las especificaciones definidas por el grupo de investigación. Estas fábricas están compuestas por una serie de máquinas industriales a escala, las cuales son controladas, a través del protocolo DCOM, por el controlador (ICPDAS I-7055D) que trabaja a través del protocolo RS-485. En el caso de la fábrica 1 (Fig. 9a) el control de la maquinaria industrial se lleva a cabo por el dispositivo embebido XPORT. Este dispositivo se ha adaptado para trabajar con el protocolo RS-485, y actúa como middleware entre los elementos de fabricación y el sistema de gestión de procesos de fabricación. En este dispositivo se ha implementado un motor SOAP para dispositivos con recursos limitados gracias al servidor Web que incorpora el dispositivo embebido, que permite ofertar como Servicios Web los procesos y actividades proporcionados por la maquinaria (Tabla 1). Sobre el motor SOAP se ha implementado un pequeño motor BPEL que es capaz de orquestar y ejecutar los servicios sobre la maquinaria industrial. Además, se han implementado otras funcionalidades SOA, como por ejemplo, la publicación dinámica de los servicios en un registro UDDI v2.0. En la planta industrial 2 (Fig. 9b) el control se lleva a cabo con otro tipo de dispositivo embebido como middleware, en este caso basado en un dispositivo MOXA, que ofrece algunas ventajas sobre el XPORT, entre ellas: mayor memoria y capacidades de cómputo que permiten, por ejemplo, implementar completamente la arquitectura SOA. De esta forma se dispone de dos fábricas completamente diferentes en organización física y en dispositivos. El sistema de gestión de procesos de negocio (BPMS) ha sido implementado como plug-ins para la plataforma Eclipse v La herramienta de modelado de procesos

17 Cloud Agile Manufacturing 155 se ha realizado a partir de algunas modificaciones sobre el plug-in BPMN Modeler. Para la transformación de BPMN a BPEL se ha utilizado una modificación propia del plug-in BPMN2BPEL y, finalmente, se ha creado un plug-in para el despliegue de documentos BPEL y WSDL sobre los dispositivos embebidos. El sistema de modelado semántico extrae la información del diagrama BPMN, el cual está especificado en lenguaje XML, y se la facilita al razonador, implementado con la herramienta PELLET, que es capaz de trabajar sobre ontologías OWL-DL con extensiones de reglas SWRL. A partir del modelo completo del proceso se realiza su compilación. Este módulo de compilación (Service compositor) hace uso de un mapeado entre un subconjunto de las posibles estructuras de un diagrama en notación BPMN y la correspondencia de estas estructuras en el lenguaje WS-BPEL. Tabla 1. Procesos ofrecidos por la maquinaria industrial involucrada en el experimento. Name Arguments Description Conveyor Belt (CB) MoveToSensor Direction:INT{1,-1} Sensor:INT{0-N} Stop:BOOL Move the piece to until indicated sensor. MoveToEnd Direction:INT{1,-1} Move the piece to the end of the belt. Turntable:Conveyor Belt (TT) TurnMove Direction:INT{1,-1} Turn the table and expedite the piece Rail Carriage:Conveyor Belt (RC) Transport Machine Tool (MT) Direction:INT{1,-1} InputDirection:INT OutputDirection:INT Get a piece, transport and expedite it. Process Time:INT Move the tool out and down, process the piece and move the tool up and in. Machine Multi Tool:Machine Tool (MMT) ProcessWithTool Tool:INT{0-2} Time:INT Process the piece with the indicated tool. El proceso Service Compositor también se basa en los razonamientos realizados con PELLET para extraer la información referente a los servicios que implementan determinados procesos. 6.2 Diseño de los Experimentos Para validar la propuesta se ha diseñado un conjunto de experimentos sobre la implementación de un prototipo descrito en los apartados anteriores. Estos experimentos se pueden sintetizar en: modelar un proceso con un conjunto limitado de operaciones de fabricación sobre una determinada materia prima; diseñar dos plantas industriales diferentes pero capaces de desarrollar dichas operaciones (pero con diferente maquinaria y diferente estructura física); desplegar el proceso abstracto

18 156 F. Maciá et al. con las operaciones sobre ambas fábricas; y finalmente, verificar su correcta ejecución. Fig. 9. Propuesta de Entorno de Fabricación basado en SIMaaS. Para ello, las pruebas consisten en lograr de manera automática, a partir de un diagrama de un proceso funcional, dos procesos que se ajusten a las características de las dos plantas industriales (Fig. 9a y 9b) construidas, todo ello gracias a los razonamientos realizados sobre la ontología que contiene la información de dichas plantas. Más concretamente, se ha introducido en la herramienta de modelado un diagrama, en notación BPMN, que represente un proceso funcional a desarrollar en cualquiera de las fábricas disponibles, para posteriormente realizar una composición automática del proceso en función de la fábrica elegida para desplegar el proceso a partir del modelado completo. Una vez se dispone del modelado del proceso completo, se realiza el descubrimiento automático de los servicios y se traduce el proceso a un lenguaje ejecutable como es BPEL, intentando minimizar la interacción del usuario en este proceso, logrando que sólo deba preocuparse por facilitar los parámetros de los servicios involucrados en el proceso funcional. El proceso funcional diseñado para el experimento corresponde con el mostrado en la figura 10a Este proceso consta de tres subprocesos realizados de manera secuencial: el taladrado, el pulido y el lijado. Por simplicidad se entiende que cuando se realizan estos tres procesos sobre una materia el proceso acaba. Sin embargo, en un entorno real, el proceso finalizaría cuando se sacara la materia de la cadena de procesado. 6.3 Análisis de los Resultados En la fábrica 1 (Fig. 9a), la máquina que realiza el proceso de taladrado es la identificada como MT2, la máquina que realiza el proceso de pulido es la identificada como MT1, y la que realiza el proceso de pintado es la identificada como MT3.

19 Cloud Agile Manufacturing 157 Con la información contenida en el diagrama funcional se ha realizado la composición del proceso completo a partir de la ontología que contiene la instanciación de la planta 1. Se han realizado una serie de razonamientos sobre la ontología, lo que ha permitido saber qué servicios implementan los procesos especificados, qué máquinas ofertan esos servicios y qué posibles caminos se pueden establecer ente esas máquinas. Como resultado se ha obtenido un proceso completo compuesto por un total de 18 procesos, de los cuales 3 pertenecen al proceso funcional y 15 procesos han sido identificados e introducidos automáticamente. En este caso, son procesos asociados al desplazamiento de la materia a través de las diferentes máquinas, los identificados de manera automática. A partir del proceso completo modelado se ha realizado la traducción a un lenguaje ejecutable, en concreto a una hoja BPEL, como se ha explicado en la sección anterior. De esta forma se han descubierto automáticamente los 18 servicios asociados a los 18 procesos del proceso modelado, en una relación uno a uno, estos 18 servicios suman un total de 28 parámetros, de los cuales tan solo 3 parámetros corresponden a los servicios relacionados con el proceso funcional. Es decir, 25 de los parámetros implicados en el proceso completo han sido seleccionados automáticamente a partir de la especificación en la ontología de la planta industrial 1. Estos parámetros se corresponden a la invocación de 8 servicios (8 parámetros) llamados MoveToEnd ofertados por diferentes cintas transportadoras (CB), 2 servicios (2 parámetros) TurnMove, ofertados por las mesas de giro (TT), 2 servicios Transport (6 parámetros) ofertados por el rail de carga (RC1), 3 servicios MoveToSensor (9 parámetro) que sitúan la materia en la posición que pueda ser procesada por las máquinas herramienta, 3 servicios llamados Process (3 parámetros) ofertados por las máquinas herramientas (MT) para realizar las transformaciones de la materia prima. En la figura 10 se puede apreciar la diferente complejidad entre modelar procesos funcionales de forma genérica (Fig. 10.a) y modelar proceso en función de la planta en la que se vayan a desplegar (Fig. 10b). De la misma forma, se ha calculado automáticamente el proceso completo para la fábrica 2 (Fig. 9b) a partir del mismo proceso funcional. En este caso los procesos son llevados a cabo por otras maquinas, la máquina MT1 implementa el proceso Taladrado, la máquina MT2 implementa el proceso Pulido y la maquina MT4 implementa el proceso Pintado. Para la planta 2 se ha obtenido un proceso compuesto por 15 subprocesos, de los cuales, 3 pertenecían al proceso funcional y 12 han sido identificados e introducidos de manera automática. Este proceso modelado en notación BPMN ha sido traducido automáticamente al lenguaje BPEL, identificándose de manera automática 15 servicios implicados en el proceso. Estos 15 servicios suman un total de 25 parámetros distribuidos de la siguiente forma; 6 servicios MoveToEnd (6 parámetros), 1 servicio TurnMove (1 parámetro), 2 servicios Transport(6 parámetros), 3 servicios MoveToSensor (9 parámetros) y 3 servicios Process (3 parámetros). De estos parámetros, 22 han podido ser calculados a partir de la información contenida en la ontología, mientras que los tres parámetros asociados a los servicios Process han tenido que ser facilitados por el usuario en tiempo de compilación.

20 158 F. Maciá et al. Con las pruebas realizadas se ha visto que se logra un elevado grado de automatismo en la composición y posterior traducción de los procesos modelados con este sistema. En concreto, se ha logrado una automatización del 100% en el descubrimiento de servicios, una automatización del 89,28% en el cálculo de parámetros necesarios para la invocación de los servicios en el caso de la planta 1 y del 88% en el caso de la planta 2, una automatización en la composición de los procesos de fabricación del 83,3% en el caso de la planta 1 y del 80% en el caso de la planta 2. Fig. 10. Comparación entre el proceso funcional propuesto (a) y el proceso completo desplegado para la planta 1 (b). Estos resultados representan una gran disminución en las labores de modelado y posterior despliegue de procesos, ya que se ha conseguido un gran nivel de automatización, lo que implica un gran nivel de abstracción a la hora de desarrollar estas labores. 7. Conclusiones En este artículo se ha presentado un nuevo paradigma de fabricación denominado Fabricación Àgil en la Nube. Este paradigma está basado en Internet y, sobre todo, en el concepto de Cloud Computing. Para asegurar la viabilidad práctica de la propuesta, se ha desarrollado sobre el concepto de Maquinaria Industrial Semántica como Servicio (SIMaaS) que permite ofrecer los recursos de un elemento de producción como procesos de fabricación mediante arquitecturas orientadas a servicios. Los sistemas desarrollados bajo este paradigma proporcionan grandes beneficios para los fabricantes que precisen desplegar modelos de fabricación ágil.

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