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dc.contributor.author
Velasquez, Nancy  
dc.contributor.author
Estevez, Elsa Clara  
dc.contributor.author
Pesado, Patricia Mabel  
dc.date.available
2020-11-02T21:30:16Z  
dc.date.issued
2018-12-12  
dc.identifier.citation
Velasquez, Nancy; Estevez, Elsa Clara; Pesado, Patricia Mabel; Cloud Computing, Big Data and the Industry 4.0 Reference Architectures; Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; Journal of Computer Science & Technology; 18; 3; 12-12-2018; 258-266  
dc.identifier.issn
1666-6046  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/117464  
dc.description.abstract
La Industria 4.0 promueve el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en los procesos de fabricación para obtener productos personalizados que satisfagan las necesidades más exigentes de los nuevos consumidores. El enfoque de Industria 4.0 transforma el modelo tradicional piramidal de automatización en un modelo de red de servicios interconectados, combinando la tecnología operacional (OT, en inglés) con la tecnología de la información (TI). Este nuevo modelo permite la creación de ecosistemas para hacer el proceso de producción más flexible mediante la conexión de sistemas y el intercambio de datos. En este contexto, la computación en la nube y el big data (grandes volúmenes de datos) son tecnologías fundamentales para implementar la Industria 4.0. Por lo tanto, este documento analiza la computación en la nube y grandes volúmenes de datos bajo las lentes de dos arquitecturas de referencia líderes para la implementación de Industria 4.0: 1) la Arquitectura de Referencia de Internet Industrial (IIRA), y 2) el Modelo de Arquitectura de Referencia Industrie 4.0 (RAMI 4.0). La contribución principal de este artículo es presentar una guía comparativa de IIRA y RAMI 4.0 y discutir las necesidades, los beneficios y los desafíos de la aplicación de computación en la nube y grandes volúmenes de datos en Industria 4.0.  
dc.description.abstract
The Industry 4.0 promotes the use of Information and Communication Technologies (ICT) in manufacturing processes to obtain customized products satisfying demanding needs of new consumers. The Industry 4.0 approach transforms the traditional pyramid model of automation to a network model of interconnected services, combining operational technology (OT) with Information Technology (IT). This new model allows the creation of ecosystems enabling more flexible production processes through connecting systems and sharing data. In this context, cloud computing and big data are critical technologies for leveraging the approach. Thus, this paper analyzes cloud computing and big data under the lenses of two leading reference architectures for implementing Industry 4.0: 1) the Industrial Internet Reference Architecture (IIRA), and 2) the Reference Architecture Model Industrie 4.0 (RAMI 4.0). A main contribution of this paper is to present a comparative analysis of IIRA and RAMI 4.0, discussing needs, benefits, and challenges of applying cloud computing and big data in the Industry 4.0.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/  
dc.subject
BIG DATA  
dc.subject
CLOUD COMPUTING  
dc.subject
IOT  
dc.subject
INDUSTRY 4.0  
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Cloud Computing, Big Data and the Industry 4.0 Reference Architectures  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2020-04-02T15:12:07Z  
dc.identifier.eissn
1666-6038  
dc.journal.volume
18  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
258-266  
dc.journal.pais
Argentina  
dc.journal.ciudad
La Plata  
dc.description.fil
Fil: Velasquez, Nancy. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Estevez, Elsa Clara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Pesado, Patricia Mabel. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; Argentina  
dc.journal.title
Journal of Computer Science & Technology  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://journal.info.unlp.edu.ar/JCST/article/view/1151/914  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.24215/16666038.18.e29