INICIA SESIÓN CON TU CUENTA

uno × 2 =

CREATE AN ACCOUNT ¿HAS PERDIDO TU CONTRASEÑA?

¿HAS PERDIDO TUS DETALLES?

¡UN MOMENTO, YA ME ACUERDO!

CREAR MI CUENTA

¿YA TIENES UNA CUENTA?
CYBERSECURITY INNOVATION HUB ES CANDIDATO A FORMAR PARTE DE LA RED EUROPEA DE DIHS.¿TE AYUDAMOS?: +34 983 548 192
  • IDIOMAS
    • English English
    • Español Español
  • Acceso usuarios

Cyberdih

Cyberdih

El ecosistema en ciberseguridad y tecnologías avanzadas de Castilla y León

+34 983 548 192
E-mail: info@cybersecuritydih.es

Cybersecurity Innovation HUB
España

Open in Google Maps
  • Inicio
  • HUB
    • Modelo de gobernanza
    • Objetivo
    • Casos de éxito
  • Servicios

    Espacios demos

    Cybersecurity Innovation Hub actúa como punto de acceso a infraestructuras que permitan a las empresas usuarias testar la adecuación de distintas tecnologías a sus actividades principales.

    Ver

    Co-desarrollo

    Actividades que relacionan empresa-cliente, en base a grupos de trabajo mixtos de los que puedan surgir proyectos con o sin financiación pública.

    Ver

    I+D+i

    Servicio de seguimiento de tendencias, mapeo de competencias en I+D y apoyo a la puesta en marcha de proyectos colaborativos.

    Ver

    Captación de profesionales

    Impulso de programas de estímulo de vocaciones y captación y retorno del talento para paliar la falta de personal especializado en el sector.

    Ver

    Emprendimiento

    Ayuda a emprendedores mediante incubadora de ideas y aceleradora de empresas.

    Ver

    Formación especializada

    Dirigida tanto a los profesionales tecnológicos como a los sectores industriales cliente en tecnologías avanzadas y ciberseguridad.

    Ver
    • Espacios demo
    • Co-desarrollo
    • I+D+i
    • Captación de profesionales
    • Emprendimiento
    • Formación especializada
  • Stakeholder
  • Noticias
  • Adhesión HUB
  • Ayudas
  • Covid 19
    • Orientación y Asesoramiento
    • Información y Recursos
  • Cyberwatching
  • Contacto
CONSULTA RÁPIDA
  • Inicio
  • Noticias generales
  • El proyecto “Detecta” presenta un modelo de mantenimiento predictivo y ciberseguro para sistemas industriales
12 mayo, 2025

El proyecto “Detecta” presenta un modelo de mantenimiento predictivo y ciberseguro para sistemas industriales

El proyecto “Detecta” presenta un modelo de mantenimiento predictivo y ciberseguro para sistemas industriales

por Cristina Prieto / lunes, 24 abril 2023 / Publicado en Noticias generales
Cyberduh - Foto Portada Innovadores

La Industria 4.0 ha acelerado la digitalización de operaciones productivas, fomentando un incremento notable de productividad para atender la economía descentralizada de la era post covid. Este cambio de paradigma hacia sistemas hiper-conectados, ha puesto a prueba la función de mantenimiento y la sostenibilidad de los procesos de fabricación con los nuevos riesgos, no sólo de aprovisionamientos de activos, de fiabilidad y mantenibilidad de muy variadas tecnologías de proceso, sino también de riesgos de ciberseguridad asociados a la convergencia de las Tecnologías de la Información y las Tecnologías Operacionales (IT/OT).

En respuesta a este nuevo paradigma, el consorcio de Detecta, formado por dos clusters (AEI Ciberseguridad y FACYL), dos centros tecnológicos (Cidaut y Funditec) y una empresa industrial (Industrias Maxi) se ha marcado como objetivo la generación de conocimiento predictivo para cubrir la necesidad de caracterizar los procesos industriales de carácter heterogéneo, incluyendo la maquinaria involucrada, de manera que se permita una detección de anomalías técnicas de forma temprana que permita no limitar la productividad en la planta industrial, disponer permanentemente de la información y conseguir una discriminación de anomalías entre eventos puramente técnicos y eventos relacionados con ciberincidentes.

Para llevar a cabo el proyecto era necesario poder establecer un entorno de laboratorio, fijado en una  máquina de mecanizado real, en este caso en Industrias Maxi. Durante la investigación se eligieron tres indicadores considerados representativos del proceso: la temperatura, la corriente y la aceleración y se creó una caracterización del proceso basado tanto en los trabajos de los operadores de la máquina, como en las labores de mantenimiento, y en la asistencia remota que se puede requerir.

A partir de esa caracterización se comenzaron a registrar datos que dieron lugar a un histórico en el que, aplicando algoritmos de Inteligencia Artificial, se pueden identificar patrones y empezar a predecir posibles anomalías de comportamiento y sus causas. Se trata de una metodología dividida en dos partes: por un lado, el tratamiento de los datos (procesado, tratado, clasificado, etc.), y por otro el desarrollo del propio modelo de Inteligencia Artificial que, a partir de esa parte clasificada, se entrena y valida, contando con las observaciones del experto de Industrias Maxi, indicando por ejemplo sin el proceso ha sido normal o ha intervenido algún condicionante.

Todo este proceso se ha realizado en un breve tiempo: durante 88 días se han tomado alrededor de 7 millones de registros, quedando después del procesado en 1 millón de registros, siendo estos los utilizados para el entrenamiento y la validación de los modelos.

Los resultados obtenidos coinciden con los valores que se asemejan mucho a los que estableció como criterio límite el experto, lo que indica que el modelo está utilizando correctamente las variables y establece buenos umbrales, por lo tanto, es confiable.

Al finalizar el proyecto se ha obtenido una plataforma a través de la que se alerta al experto de que ha habido una incidencia, y el operario debe intervenir para revisarla y actuar se la manera oportuna. Actualmente el sistema continúa su proceso de aprendizaje y detecta algunas “falsas alertas”, que, en palabras de José Félix Ovejero, responsable de fabricación e IT en Industrias Maxi, “estamos hablando de unos sistemas que son tremendamente caros y que deben tener una alta disponibilidad; prefiero recibir alguna falsa alerta antes de pasar desapercibido un fallo real. Se trata de ir entrenando al sistema para que aprenda a disgregar lo que es bueno y lo que no lo es”.

Conclusiones

Con el enfoque llevado a cabo durante el proyecto se ha obtenido un dataset de registros de una máquina supervisados por operadores y por expertos del proceso; se han identificado anomalías correspondientes a programas de mecanizado, se ha tenido la posibilidad de tener ese histórico, analizarlo, buscar patrones y empezar a predecir posibles anomalías de comportamiento, en un tiempo inferior a cuatro meses.

De cara a futuro, esta investigación supone que una empresa que lleve un registro habitual de datos puede obtener una caracterización de un proceso que aporte resultados con una fiabilidad muy interesante desde el punto de vista de un aprendizaje supervisado por el operador; lo cual es importante para las pequeñas empresas porque no necesita de una gran inversión ni de gran tiempo de puesta en marcha, unas de las barreras más habituales para la puesta en marcha de este tipo de procesos.

 

Ver reportaje en Innovadores de El Mundo

 

Detecta es un proyecto financiado por el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, llevado a cabo por las entidades AEI Ciberseguridad, FACYL, Cidaut, Funditec e Industrias Maxi.

0
  • Tweet
Etiquetado bajo: #MINCOTUR, Detecta

What you can read next

Aclaración sobre ERTES
Medidas urgentes extraordinarias – COVID-19
Regulación del permiso retribuido recuperable

BUSCAR

ETIQUETAS

Consejos Financiación Formación Guías Herramientas Legal Noticias Recursos
catyber

CONSULTA RÁPIDA

¿Tienes alguna duda sobre el HUB y no sabes a quién preguntar?
Nosotros podemos ayudarte. Rellena el formulario que aparece a continuación con tu consulta:

ACTVIDADES Y SERVICIOS

  • Actividades y servicios
  • Espacios demo
  • Co-desarrollo
  • I+D+i
  • Captación de profesionales
  • Emprendimiento
  • Formación especializada

NAVEGACIÓN

  • Inicio
  • HUB
  • Actividades y servicios
  • Stakeholder
  • Eventos y noticias
  • Contacto

Textos legales

  • Política de Cookies
  • Política de privacidad
  • Aviso legal
  • Español

Contacto

Campus Miguel Delibes. Edificio CTTA.
Paseo de Belén, 9A. Módulo 310.
Tel.: +34 983 548 192
47011 Valladolid

secretaria@aeiciberseguridad.es
info@aeiciberseguridad.es

Abrir en  Google Maps

  • Política de Cookies
  • Política de privacidad
  • Aviso legal
  • SOCIALÍZATE
Cyberdih

© 2024 Todos los derechos reservados. Lea nuestra política de privacidad

SUBIR
Utilizamos cookies propias y de terceros para realizar el análisis de la navegación de los usuarios y mejorar nuestros servicios.
Si continúa navegando, consideramos que acepta su uso. Puede obtener más información, o bien conocer cómo cambiar la configuración, pulsando en Más información
Aceptar