Contribución a la transformación digital Industria 4.0 y sus tecnologías habilitadoras

[SPA] La Unión Europea avanza hacia la cuarta revolución industrial, conocida como Industria 4.0 (I4.0), la cual aprovecha las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) para transformar las fábricas tradicionales en Fábricas Inteligentes. Estos entornos utilizan tecnologías facilitadoras esenciales (TFE) dentro de los sistemas ciberfísicos, impulsando decisiones basadas en datos en tiempo real. Los principales objetivos de la I4.0 son aumentar la flexibilidad de la fabricación, lograr la personalización masiva, mejorar la calidad de los productos y procesos e impulsar la productividad. Esta tesis doctoral presenta una visión general de las diferentes TFE de la I4.0 junto con las diferentes iniciativas públicas para fomentar la I4.0, la transformación digital y la transición ecológica en varios países. En este contexto, se han analizado los resultados de varios proyectos europeos Erasmus + en los que ha estado trabajando el candidato. Las tecnologías clave exploradas en esta investigación incluyen la Internet de las Cosas, Computación en la nube, Big Data, visión artificial, realidad extendida (RX), simulación, ciberseguridad, fabricación aditiva, robótica colaborativa y sensórica. La tesis enfatiza la necesidad de reformas educativas para abordar estas tecnologías, centrándose en los planes de estudios de Educación y Formación Profesional (EFP) y educación superior para preparar a los futuros trabajadores para la I4.0. Además, la tesis presenta soluciones para la formación en tecnologías I4.0 en diferentes sectores económicos, destacando la importancia del liderazgo digital y la distinción entre digitalización y transformación digital. Este enfoque integral pretende fomentar una cultura de la innovación que impulse el crecimiento y la ventaja competitiva en la era digital. La tesis también explora el uso de la RX como una potente herramienta para la EFP. En función de las necesidades educativas (y de la destreza de los formadores en el uso de la tecnología), se sugieren diferentes itinerarios tecnológicos. La combinación de estas tecnologías permitirá a los profesores desarrollar con éxito simulaciones de formación. Además, la tesis explora cómo utilizar la RX para promover la economía circular y la inclusión social en las empresas. Las tecnologías XR se emplean para crear experiencias de aprendizaje inmersivas, que permitan a estudiantes y trabajadores adquirir competencias esenciales para la era digital. Se presta especial atención al sector del mueble y la madera, reflejo de la investigación que el candidato ha llevado a cabo durante una década en el Centro Tecnológico de la Madera y el Mueble. No obstante, los resultados pueden transferirse fácilmente a otros sectores manufactureros. Por último, la tesis sugiere tecnologías emergentes para futuras líneas de investigación, como la Inteligencia Artificial Generativa, la Realidad Mixta o las Tecnologías Cuánticas. Estas TFE pueden incluirse en tendencias a seguir como la Industria 5.0, que hace hincapié en las soluciones centradas en el ser humano, la sostenibilidad y la resiliencia.[ENG] The European Union is advancing towards the fourth industrial revolution, known as Industry 4.0 (I4.0), which leverages Information and Communication Technologies (ICT) to transform traditional factories into Smart Factory scenarios. These environments utilize Key Enabling Technologies (KET) within Cyber-Physical Systems, driving decisions based on real-time data. The primary objectives of I4.0 are enhancing manufacturing flexibility, achieving mass customization, improving product and process quality, and boosting productivity. This thesis provides an overview of the various KETs integral to I4.0, along with the initiatives by policymakers to foster I4.0, digital transformation, and green transition across several countries. In this context, the results of several Erasmus+ projects, in which the candidate participated, are analyzed. Key technologies explored in this research include IoT, Cloud Computing, Big Data, Machine Vision, Extended Reality (XR), Simulation, Cybersecurity, Additive Manufacturing, Collaborative Robotics, and Sensorics. The thesis emphasizes the necessity of educational reforms to incorporate these technologies into Vocational Education and Training (VET) and higher education curricula, preparing future workers for the demands of I4.0. Furthermore, the thesis presents solutions for training in I4.0 technologies across different economic sectors, highlighting the importance of digital leadership and distinguishing between digitization, digitalization, and digital transformation. This comprehensive approach aims to foster a culture of innovation, driving growth and competitive advantage in the digital era. A significant focus is placed on the use of XR as a powerful tool for VET. Depending on educational needs and trainers’ proficiency with technology, various technological pathways are suggested. The integration of these technologies enables teachers to develop effective training simulations. Additionally, the thesis explores the application of XR to promote circular economy and social inclusion within enterprises. XR technologies are utilized to create immersive learning experiences, enabling students and workers to acquire essential skills for the digital age. Special attention is given to the Furniture and Wood sector, reflecting the candidate's decade-long research at the Technological Centre of Wood and Furniture. However, the results are transferable to other manufacturing sectors. Lastly, the thesis suggests emerging technologies for future investigation, such as Generative Artificial Intelligence, Mixed Reality, and Quantum Technologies. These KETs are aligned with trends like Industry 5.0, which emphasizes human-centric solutions, sustainability, and resilience.

Author

• Cañavate Cruzado, Gregorio

• Industria 4.0
• Transformación digital
• Tecnologías habilitadoraS
• Tecnologías de la información y la comunicación (TIC)
• Automatización

Identifier

hdl:10317/17608

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.upct.es:10317/17608