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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
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