ES3052458T3 - Process and system for processing and using weighing data - Google Patents

Abstract

Se describe un proceso y un sistema para procesar y utilizar datos de pesaje. El sistema (1) comprende: un dispositivo periférico (3) diseñado para leer datos de pesaje monitorizados desde una unidad de visualización electrónica (9); varios sensores alternativos (5), incluyendo celdas de carga, diseñados para enviar señales de pesaje a la unidad de visualización electrónica (9); varios actuadores (7) diseñados para realizar acciones tras los resultados de pesaje; un sistema de pesaje (11); varios componentes operativos (13), a saber, PLC, pantallas y HMI, diseñados para recibir instrucciones de operación tras los resultados de pesaje; una capa de nube de software back-end (15), conectada comunicativamente al dispositivo periférico (3) para recibir los datos de pesaje monitorizados y diseñada para funcionar como un entorno de computación en la nube; y una capa de nube de software front-end (17) diseñada para realizar accesos externos desde el entorno y para proporcionar acceso externo a los datos de pesaje monitorizados procesados por el entorno. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

[0001] DESCRIPCIÓN

[0002] Proceso y sistema para procesar y utilizar datos de pesaje

[0003] La presente invención trata con un proceso y un sistema para procesar y utilizar datos de pesaje.

[0004] En la actualidad, el pesaje se realiza midiendo la carga a pesar mediante sensores denominados células de carga. Las células de carga son transductores electrónicos que transmiten la fuerza aplicada por la masa a medir en señales eléctricas y una o varias células de carga interconectadas crean un sistema de pesaje. Las células de carga generan una señal eléctrica en el rango de los milivoltios, que es utilizada por una unidad de visualización electrónica (EDU) para ser digitalizada y, en la mayoría de los casos, se representa en una pantalla en la EDU. La EDU también puede pasar el valor medido a un protocolo para que lo utilice un elemento superior como un controlador lógico programable (PLC) o una interfaz hombre-máquina (HMI) para desarrollar, por ejemplo, un proceso de fabricación como la mezcla de materiales con una receta de fabricación. En los últimos años, las células de carga ya han sido digitalizadas, por lo que la señal de salida de la célula de carga es leída como señal digital por la EDU o esta señal puede ser utilizada directamente por un elemento superior. En este caso, los datos medidos se utilizan para el propio proceso (materiales de envasado, materiales de dosificación para la fabricación de una receta específica, etc.). Este proceso se utiliza en la industria alimentaria, industria química, envasado de mercancías, etc. Es importante entender que el pesaje es fundamental, ya que, sin este proceso de pesaje, no es posible continuar en el proceso de fabricación. Por esta razón, es esencial mantener todo el sistema de pesaje junto con su electrónica funcionando en todo momento. Los costes de mantenimiento, revisión y puesta al día del sistema de pesaje suelen correr a cargo de especialistas externos. El coste de una parada de la producción debida a un fallo en el proceso de pesaje representa una grave pérdida para el productor.

[0005] El documento DE 102021134294 A1 divulga un dispositivo de borde y una unidad de visualización electrónica. El documento US 2008/150911 A1 divulga un dispositivo electrónico de mano, comprendiendo una carcasa que tiene una o más superficies principales; una pantalla táctil dispuesta en al menos una de las superficies principales; un procesador acoplado operativamente a la pantalla táctil.

[0006] El objeto de la presente invención es resolver los problemas de la técnica anterior mencionados anteriormente proveyendo un proceso y un sistema basado en la nube para procesar y utilizar los datos de pesaje y que monitorizan continuamente la situación técnica de cada sensor mediante la lectura de los datos producidos por la EDU. Adicionalmente, es posible leer datos de sensores alternativos como temperatura, humedad relativa, vibración, presión, concentración de gases específicos, etc. que pueden tener impacto directo o indirecto en el núcleo del proceso de pesaje.

[0007] El proceso y el sistema anteriores están diseñados para revolucionar los procesos de pesaje y el mantenimiento en diversas industrias. Proveyendo a los usuarios acceso a datos completos de sus sistemas de pesaje, incluidos los valores cero de las células de carga, el historial de pesaje y el tiempo de carga realizada en las células de carga, la presente invención permite a los negocios mejorar sus estrategias de mantenimiento y optimizar sus procesos de pesaje. Este planteamiento basado en los datos no sólo garantiza un mantenimiento de escalas eficiente, sino que también conduce a una mejora de la eficacia y la productividad en general para el negocio del usuario final. La presente invención se basa en tecnologías como Internet industrial de las cosas, aprendizaje automático, inteligencia artificial y analítica de big data.

[0008] Los anteriores y otros objetos y ventajas de la invención, como se desprenderá de la siguiente descripción, se consiguen con un proceso y un sistema como los reivindicados en sus respectivas reivindicaciones independientes. Las realizaciones preferidas y las variantes no triviales de la presente invención forman el sujeto de las reivindicaciones dependientes.

[0009] Se entiende que todas las reivindicaciones adjuntas forman una parte integral de la presente descripción.

[0010] Será inmediatamente obvio que se pueden hacer numerosas variaciones y modificaciones a lo que se describe (por ejemplo, relativas a forma, dimensiones, colocaciones y partes con funcionalidad equivalente) sin apartarse del ámbito de la invención, como se desprende de las reivindicaciones adjuntas.

[0011] La presente invención se describirá mejor mediante algunas realizaciones preferidas de la misma, provistas a modo de ejemplo no limitativo, con referencia a los dibujos adjuntos, en los que la figura 1 muestra un diagrama de bloques de una realización preferida del sistema de la presente invención.

[0012] Respecto a las definiciones utilizadas en la presente descripción:

[0013] Unidad de visualización electrónica (EDU): Dispositivo que alimenta el sensor y digitaliza su valor y lo representa en una pantalla como un valor numérico.

[0014] Célula de carga: Una célula de carga es un transductor que convierte una fuerza mecánica o un peso en una señal eléctrica.

[0015] Controlador lógico programable (PLC): es un ordenador industrial que ha sido robustecido y adaptado para el control de procesos de fabricación, tales como líneas de ensamblaje, máquinas, dispositivos robóticos, o cualquier actividad que requiera alta fiabilidad, facilidad de programación y diagnóstico de fallos en el proceso.

[0016] Interfaz hombre-máquina (HMI): Se refiere al diseño y desarrollo de interfaces que permiten a las personas interactuar con máquinas, como ordenadores, software y otros dispositivos digitales.

[0017] Computación en la nube: es la prestación de servicios informáticos a través de Internet, permitiendo a los usuarios acceder y utilizar recursos como almacenamiento, servidores y software bajo demanda sin necesidad de una infraestructura física o una gestión directa. Ofrece escalabilidad, rentabilidad, accesibilidad y agilidad.

[0018] Aprendizaje automático (ML): El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que consiste en entrenar algoritmos para que aprendan de los datos y hagan predicciones o tomen decisiones sin estar explícitamente programados.

[0019] Inteligencia artificial (IA): La inteligencia artificial se refiere al desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, resolver problemas y tomar decisiones. Los sistemas de IA utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en esos datos.

[0020] Internet industrial de las cosas (IIoT): se refiere a la integración de tecnologías IoT en entornos industriales, como la fabricación, la logística y la producción de energía, para mejorar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones. El IIoT permite la supervisión y el control en tiempo real de los procesos industriales y el mantenimiento predictivo, entre otros.

[0021] Producto como servicio (PaaS): es un modelo de negocio en el que una empresa provee un producto a los clientes mediante suscripción, en lugar de vender un producto único. Esto permite a los clientes acceder al producto sin tener que invertir en la infraestructura o tecnología subyacentes.

[0022] Con referencia a la figura 1, el sistema (1) de la presente invención se emplea para procesar y utilizar datos de pesaje, y comprende sustancialmente:

[0023]  un dispositivo de borde (3) diseñado para leer los datos de pesaje monitorizados desde una unidad de visualización electrónica, EDU (9)

[0024]  una pluralidad de sensores alternativos (5), incluidas células de carga, conectados operativamente al dispositivo de borde (3) y diseñados para enviar señales de pesaje a la unidad de visualización electrónica (9)

[0025]  una pluralidad de actuadores (7), conectados operativamente al dispositivo de borde (3) y diseñados para realizar acciones tras los resultados de pesaje

[0026]  un sistema de pesaje (11), conectado operativamente a la unidad de visualización electrónica (9)

[0027]  una pluralidad de componentes de operación (13), concretamente, PLC, visualizadores, HMI, conectados operativamente a la unidad de visualización electrónica (9) y diseñados para recibir instrucciones de operación tras los resultados de pesaje

[0028]  una capa de software del lado del servidor en la nube (15), conectada de manera comunicativa al dispositivo de borde (3) para recibir del mismo los datos de pesaje monitorizados, y diseñada para operar como entorno de computación en la nube, concretamente, un entorno de servidores virtuales y dispositivos adicionales que se pueden desplegar en un servidor de hardware específico de la empresa o se pueden adquirir como servicio  una capa de software del lado del usuario en la nube (17), conectada de manera comunicativa a la capa de software del lado del servidor en la nube (15) y que también forma parte del entorno de computación en la nube, estando la capa de software del lado del usuario en la nube (17) diseñada para realizar accesos externos desde el entorno y proveer acceso desde el exterior a los datos de pesaje monitorizados procesados por el entorno.

[0029] En particular, la capa de software del lado del servidor en la nube (15) comprende:

[0030]  un servidor virtual del lado del servidor (19) diseñado para procesar los datos de pesaje monitorizados recibidos del dispositivo de borde (3), el servidor virtual del lado del servidor (19) comprendiendo una pluralidad de aplicaciones, concretamente aplicaciones de aprendizaje automático (23) y aplicaciones de inteligencia artificial (25), diseñadas para procesar los datos de pesaje monitorizados a través de algoritmos de aprendizaje automático para realizar tareas sobre los datos de pesaje monitorizados

[0031]  una base de datos (21) conectada operativamente al servidor virtual (19) y diseñada para almacenar los datos de pesaje monitorizados

[0032]  un núcleo de IoT (27) conectado operativamente al servidor virtual del lado del servidor (19) y conectado de manera comunicativa con el dispositivo de borde (3).

[0033] Todavía en particular, la capa de software del lado del usuario en la nube (17) comprende:

[0035]  un servidor virtual del lado del usuario (29) que comprende una aplicación web (31) y una puerta de SMS (33) y está conectado operativamente a una red externa, por ejemplo, Internet

[0036]  medios informáticos conectados operativamente a la aplicación web y a la puerta de SMS.

[0038] Preferentemente, los medios informáticos comprenden ordenadores personales, ordenadores portátiles, tabletas, teléfonos inteligentes o componentes similares.

[0040] A nivel de medición directa, el sistema (1) de la invención está compuesto por el dispositivo de borde (3), un dispositivo de hardware que es capaz de leer datos de la EDU (9), sensores alternativos (5) (células de carga incluidas) y estar conectado a actuadores (7) que podrían realizar acciones en caso necesario. Este dispositivo de borde (3) comunica la información obtenida (este procedimiento se denomina supervisión) a un entorno informático en la nube. El entorno de computación en la nube es un entorno de servidores virtuales (19, 29) y servicios adicionales (23, 25, 31) que se puede desplegar en un servidor de hardware específico de la empresa o se puede adquirir como servicio (por ejemplo, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Services (GCS), Microsoft (AZURE), etc.). Al tratarse de un servicio en la nube con acceso desde cualquier parte del mundo, es muy flexible. Los datos se envían desde el dispositivo de borde (3) a este entorno de computación en la nube a través de un servicio inalámbrico (NB-IOT, 5G, etc.). Los datos monitorizados se almacenan en la base de datos (21). Los datos se almacenan con un objetivo principal, ser capaces de obtener una visión histórica de las mediciones y aplicar algoritmos de aprendizaje automático (ML) para realizar diversas tareas sobre estos datos.

[0042] La invención también trata de un proceso para procesar y utilizar datos de pesaje utilizando el sistema descrito anteriormente (1); comprendiendo el proceso las etapas de:

[0044]  leer, con el dispositivo de borde (3), los datos de pesaje monitorizados desde la unidad de visualización electrónica (9)

[0045]  enviar, a través de la pluralidad de sensores alternativos (5), incluidas las células de carga, señales de pesaje del sistema de pesaje (11) a la unidad de visualización electrónica (9)

[0046]  actuar, a través de la pluralidad de actuadores (7), en función de los resultados del pesaje

[0047]  enviar a la pluralidad de componentes de operación (13), concretamente, PLC, visualizadores, HMI, instrucciones de operación en función de los resultados del pesaje

[0048]  enviar desde el dispositivo de borde (3) a la capa de software del lado del servidor en la nube (15) los datos de pesaje monitorizados

[0049]  a través de la capa de software del lado del usuario en la nube (17), realizar accesos externos desde el entorno y proveer acceso desde el exterior a los datos de pesaje monitorizados y procesados por el entorno.

[0051] En particular, en la capa de software del lado del servidor en la nube (15), comprendiendo el proceso las etapas de:

[0052]  a través del servidor virtual del lado del servidor (19), procesar los datos de pesaje monitorizados recibidos del dispositivo de borde (3) con el núcleo de IoT (27), utilizando una pluralidad de aplicaciones, concretamente aplicaciones ML (23) y aplicaciones IA (25), diseñadas para procesar los datos de pesaje monitorizados a través de algoritmos de aprendizaje automático para realizar tareas sobre los datos de pesaje monitorizados  almacenar los datos de pesaje monitorizados en la base de datos (21).

[0054] Con el uso de estas herramientas, el sistema y proceso de la invención permiten adquirir diferentes datos resultantes valiosos para los usuarios:

[0056]  Tendencias sobre comportamientos o cada célula de carga y resto de sensores para realizar un análisis para el mantenimiento predictivo. (por ejemplo, midiendo la salida de cada célula de carga en cero durante periodos más largos, se puede determinar el desplazamiento de cero y, basándose en la velocidad de este desplazamiento, determinar el momento previsto en el que la célula de carga va a alcanzar su límite de uso)

[0057]  Análisis de información mutua (MI) de cada sensor para determinar parámetros ocultos que puedan mejorar la información sobre la producción (por ejemplo, MI entre aves de corral pesadas en una granja para obtener los mejores resultados en función de la cantidad de comida y agua suministrada, concentraciones de CO<2>durante el día, temperatura y RH en el lugar, etc.)

[0058]  Algoritmos de clasificación para establecer los factores externos que influyen en la precisión de las mediciones (por ejemplo, midiendo el comportamiento de las células de carga bajo un silo se puede determinar, tras haber monitorizado suficientes muestras, si las fuerzas del viento que empujan sobre el silo son la fuente del ruido, y corregir la medición del material suministrado durante estos momentos con ráfagas de viento)

[0059]  Valor añadido al disponer de una comprobación continua del sistema y suministrar informes automatizados con los datos adquiridos (por ejemplo, los directivos de la empresa pueden disponer de informes sobre la medición continua y la notificación de anomalías fuera de rango por parte de los algoritmos de clasificación ML)

[0060]  Envío automatizado de alarmas por SMS, correo electrónico y llamadas telefónicas con avisos generados por voz mediante inteligencia artificial (IA) cuando se alcanzan hitos previstos por el ML (por ejemplo, la medición de fuerzas de los puntales en la construcción de sótanos, se puede salir de rango debido a la dilatación por temperatura de los elementos metálicos (no hay alarma) o por la presión del agua subterránea que puede ser un proceso más largo pero más peligroso, y es necesario preverlo y emitir una alarma)

[0061]  Las decisiones basadas en datos se mejoran generando series de correlaciones ocultas que sólo se pueden observar mediante una supervisión a largo plazo.

[0063] La estructura de computación en la nube se divide entre el backend, donde tiene los datos almacenados y el procesamiento de datos con las herramientas de IA y ML, y el frontend, donde hay un acceso a Internet y el servidor web, que da acceso de los datos procesados al cliente. El cliente obtiene los datos monitorizados y los resultados de los datos procesados a través de un panel de control. Cada cliente tiene un cuadro de mandos específico en función de los datos medidos, el tipo de datos procesados, etc. Este proceso es un producto como servicio (PaaS) suministrado con pagos periódicos de mantenimiento de la infraestructura, procesamiento de datos y otros servicios de programación que el cliente pueda requerir. Esta flexibilidad de despliegue del software, que se puede actualizar al instante a medida que el cliente lo utiliza a través de un navegador web, es una de las principales ventajas frente a los paquetes de software estándar.

Claims (8)

1. REIVINDICACIONES

1. Sistema (1) para procesar y utilizar datos de pesaje, comprendiendo el sistema (1):

- un dispositivo de borde (3) diseñado para leer datos de pesaje monitorizados desde una unidad de visualización electrónica (9)

- una pluralidad de sensores alternativos (5), incluyendo células de carga, conectados operativamente al dispositivo de borde (3) y diseñados para enviar señales de pesaje a la unidad de visualización electrónica (9)

- una pluralidad de actuadores (7), conectados operativamente al dispositivo de borde (3) y diseñados para realizar acciones tras los resultados del pesaje

- un sistema de pesaje (11), conectado operativamente a la unidad de visualización electrónica (9)

- una pluralidad de componentes de operación (13), concretamente, PLC, visualizadores, HMI, conectados operativamente a la unidad de visualización electrónica (9) y diseñados para recibir instrucciones de operación tras los resultados del pesaje

- una capa de software del lado del servidor en la nube (15), conectada de forma comunicativa al dispositivo de borde (3) para recibir de él los datos de pesaje monitorizados, y diseñada para operar como entorno de computación en la nube, concretamente, un entorno de servidores virtuales y dispositivos adicionales que se pueden desplegar en un servidor de hardware específico de la empresa o se pueden adquirir como servicio - una capa de software del lado del usuario en la nube (17), conectada de manera comunicativa a la capa de software del lado del servidor en la nube (15) y que también forma parte del entorno de computación en la nube, estando la capa de software del lado del usuario en la nube (17) diseñada para realizar accesos externos desde el entorno y proveer acceso desde el exterior a los datos de pesaje monitorizados procesados por el entorno.

2. Sistema de acuerdo con la reivindicación 1, en el que la capa de software del lado del servidor en la nube (15) comprende:

- un servidor virtual del lado del servidor (19) diseñado para procesar los datos de pesaje monitorizados recibidos desde el dispositivo de borde (3), el servidor virtual del lado del servidor (19) comprendiendo una pluralidad de aplicaciones, concretamente aplicaciones de aprendizaje automático (23) y aplicaciones de inteligencia artificial (25), diseñadas para procesar los datos de pesaje monitorizados a través de algoritmos de aprendizaje automático para realizar tareas sobre los datos de pesaje monitorizados

- una base de datos (21) conectada operativamente al servidor virtual (19) y diseñada para almacenar los datos de pesaje monitorizados

- un núcleo de IoT (27) conectado operativamente al servidor virtual del lado del servidor (19) y conectado de manera comunicativa con el dispositivo de borde (3).

3. Sistema de acuerdo con la reivindicación 1 o 2, en el que la capa de software del lado del usuario en la nube (17) comprende:

- un servidor virtual frontal (29) que comprende una aplicación web (31) y una puerta de SMS (33) y está conectado operativamente a una red externa, por ejemplo, Internet

- medios informáticos conectados operativamente a la aplicación web y a la puerta de SMS.

4. Sistema de acuerdo con la reivindicación 3, en el que los medios informáticos comprenden ordenadores personales, ordenadores portátiles, tabletas o teléfonos inteligentes.

5. Sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que los datos de pesaje monitorizados, tras ser procesados, proveen uno o más de los siguientes resultados:

- Tendencias sobre comportamientos o cada célula de carga y resto de sensores para realizar un análisis para el mantenimiento predictivo

- Análisis de la información mutua (MI) de cada sensor para determinar los parámetros ocultos que pueden mejorar la información sobre la producción

- Algoritmos de clasificación para determinar los factores externos que influyen en la precisión de las mediciones - Valor añadido al disponer de una comprobación continua del sistema y suministrar informes automatizados con los datos adquiridos

- Envío automatizado de alarmas por SMS, correo electrónico y llamadas telefónicas con consejos generados por voz mediante inteligencia artificial al alcanzar hitos predichos por el aprendizaje automático

- Las decisiones basadas en datos se mejoran generando series de correlaciones ocultas que sólo se pueden observar mediante una supervisión a largo plazo.

6. Proceso para procesar y utilizar datos de pesaje mediante el sistema (1) de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, comprendiendo el proceso las etapas de:

- leer, con el dispositivo de borde (3), los datos de pesaje monitorizados desde una unidad de visualización electrónica (9)

- enviar, a través de una pluralidad de sensores alternativos (5), incluyendo células de carga, señales de pesaje del sistema de pesaje (11) a la unidad de visualización electrónica (9)

- actuar, a través de la pluralidad de actuadores (7), en función de los resultados del pesaje

- enviar a la pluralidad de componentes de operación (13), concretamente, PLC, visualizadores, HMI, instrucciones de operación en función de los resultados de pesaje

- enviar desde el dispositivo de borde (3) a la capa de software del lado del servidor en la nube (15) los datos de pesaje monitorizados

- a través de la capa de software del lado del usuario en la nube (17), realizar accesos externos desde el entorno y proporcionar acceso desde el exterior a los datos de pesaje monitorizados y procesados por el entorno.

7. Proceso de acuerdo con la reivindicación 6, que comprende, en la capa de software del lado del servidor en la nube (15), las etapas de:

- a través del servidor virtual del lado del servidor (19), procesar los datos de pesaje monitorizados recibidos del dispositivo de borde (3) con el núcleo de IoT (27), utilizando una pluralidad de aplicaciones, concretamente aplicaciones de aprendizaje automático (23) y aplicaciones de inteligencia artificial (25), diseñadas para procesar los datos de pesaje monitorizados a través de algoritmos de aprendizaje automático para realizar tareas sobre los datos de pesaje monitorizados

- almacenar los datos de pesaje monitorizados en la base de datos (21).

8. Proceso de acuerdo con las reivindicaciones 6 o 7, en el que los datos de pesaje monitorizados, una vez procesados, proveen uno o más de los siguientes resultados:

- Tendencias sobre comportamientos o cada célula de carga y resto de sensores para realizar un análisis para el mantenimiento predictivo

- Análisis de la información mutua (MI) de cada sensor para determinar los parámetros ocultos que pueden mejorar la información sobre la producción

- Algoritmos de clasificación para determinar los factores externos que influyen en la precisión de las mediciones - Valor añadido al disponer de una comprobación continua del sistema y suministrar informes automatizados con los datos adquiridos

- Envío automatizado de alarmas por SMS, correo electrónico y llamadas telefónicas con consejos generados por voz mediante inteligencia artificial al alcanzar hitos predichos por el aprendizaje automático

- Las decisiones basadas en datos se mejoran generando series de correlaciones ocultas que sólo se pueden observar mediante una supervisión a largo plazo.