Tesis doctoral
| Título | Performance assessment of mobile networks in Industry 4.0 |
| Estado | Finalizado |
| Autor | David Segura Ramos |
| Director/es | Raquel Barco Moreno , Emil Jatib Khatib |
| Universidad | Universidad de Málaga |
| Centro | Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación |
| Departamento | Ingeniería de Comunicaciones |
| Fecha lectura | 12-12-2024 |
| Archivo |
El mundo está experimentando actualmente una profunda transformación
digital en diversos sectores socioeconómicos, un cambio que a menudo se
denomina revolución digital. En el contexto del sector industrial, la llegada de
la cuarta revolución industrial, comúnmente conocida como Industria 4.0,
está transformando las fábricas en fábricas inteligentes. Esta revolución se
refiere a la tendencia actual de automatización e integración de mecanismos
de intercambio de datos en los procesos de fabricación, haciendo así más
flexibles, robustos y eficientes los procesos de producción y distribución.
Para lograr este objetivo, la Industria 4.0 se apoya en diferentes tecnologías
facilitadoras como la integración de sistemas ciberfísicos (Cyber-Physical
Systems, CPS), el uso del internet de las cosas (Internet of Things, IoT),
la computación en la nube, la Inteligencia Artificial (IA), la robótica y el
análisis de Big Data.
Con la integración de estas tecnologías facilitadoras en la fábrica, surgen
nuevas aplicaciones y casos de uso que aportan movilidad y flexibilidad,
como módulos reorganizables en las líneas de producción, vehículos guiados
automatizados (Automated Guided Vehicles, AGVs), robots autónomos o
soluciones para trabajadores conectados. Estas aplicaciones y casos de uso
plantean nuevos retos para su correcto funcionamiento, como los requisi-
tos de comunicaciones de baja latencia, alta fiabilidad y alto rendimiento.
Para adaptarse a los retos lanzados por los nuevos servicios y casos de uso
contemplados en una fábrica inteligente, la quinta generación (5G) de redes
móviles se perfila como una tecnología habilitadora de esta transformación.
Esta tesis aborda la integración de la red celular 5G en el escenario industrial,
mediante la evaluación y mejora del rendimiento de la red para
diferentes casos de uso de Industria 4.0 implicados en una fábrica inteligente.
En concreto, esta tesis se ha dividido en tres partes donde se abordan
diferentes técnicas y optimizaciones de la red 5G.
La primera parte se centra en la evaluación del rendimiento de la red para
servicios críticos. Estos servicios, como la comunicación de los AGV, re-
quieren requisitos de baja latencia y alta fiabilidad en la red. En esta parte,
la atención se centra en la evaluación de la latencia. Por un lado, se realiza
un estudio de las numerologías introducidas en 5G en términos de latencia.
Por otro lado, se realiza una evaluación empírica y una comparación de la
escalabilidad de la red con diferentes tecnologías en un entorno industrial.
La segunda parte se centra en el desarrollo de algoritmos de optimización
de la red. En primer lugar, se propone un algoritmo dinámico para la
activación de la duplicación de paquetes (Packet Duplication, PD) cuando
se utiliza la conectividad dual (Dual Connectivity, DC). Este algoritmo se
centra en el aumento de la fiabilidad para los servicios críticos, minimiz-
ando al mismo tiempo el desperdicio de recursos radio. En segundo lugar, se
estudia la calidad de servicio (Quality of Service, QoS) con diferentes con-
figuraciones de Network Slicing (NS) para los diferentes perfiles de tráfico
involucrados dentro de un centro de distribución.
La tercera parte de esta tesis se ha centrado en la evaluación de los dispositivos
IoT celulares (Cellular IoT, CIoT) en la red 5G. En particular, se ha
evaluado el rendimiento de las diferentes optimizaciones propuestas en el
estándar para reducir la sobrecarga de se ̃nalización en la transmisión de datos
de los dispositivos CIoT. Además, se ofrece un análisis en profundidad
de la seguridad de la optimización de la transmisión temprana de datos
(Early Data Transmission, EDT), analizando sus principales vulnerabilidades
y proporcionando un conjunto de recomendaciones para fabricantes e
investigadores.
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