Quantum Computation in Industry 4.0 Cyber-Physical Systems

Resumen

El diseño estratégico de las organizaciones en un entorno donde la complejidad aumenta constantemente, como en los sistemas ciberfísicos típicos de la Industria 4.0, es un proceso lleno de incertidumbres. Los líderes se ven obligados a tomar decisiones que afectan a otras unidades organizativas sin tener la certeza de que sus decisiones sean las correctas. Hasta la fecha, los algoritmos genéticos y redes bayesianas eran capaces de calcular el estado de alineación de los procesos industriales medido a través de ciertos indicadores clave de rendimiento (KPI) para asegurar que los líderes de la Industria 4.0 toman decisiones alineadas con los objetivos estratégicos de la organización. Sin embargo, el coste computacional de estos algoritmos aumenta exponencialmente con el número de KPIs. El objetivo principal de esta tesis es desarrollar algoritmos cuánticos que permitan realizar diseños estratégicos de organizaciones industriales complejas en tiempo real y su implementación práctica. Para ello hemos demostrado que los circuitos cuánticos pueden mejorar los resultados de los algoritmos genéticos y redes bayesianas a la hora de optimizar ciertos procesos industriales complejos. Hemos desarrollado algoritmos que permiten resolver casos prácticos sencillos de cadenas de mando y dependencia en procesos industriales. Como objetivo último hemos implementado el desarrollo teórico basado en principios cuánticos en un dispositivo que permite discernir en tiempo real la necesidad de modificar un proceso industrial por la presencia de errores de producción y conseguir una interface intuitiva para las personas que lo utilicen. La metodología que hemos utilizado a lo largo de la investigación parte del desarrollo de circuitos cuánticos espejo de los procesos industriales que se pretenden diseñar de una manera óptima. Los datos que van a permitir validar los algoritmos cuánticos se han obtenido de una serie de sensores instalados en varios equipos industriales con los que ha sido posible diseñar diferentes casos de estudio. Para la integración de las simulaciones cuánticas en los equipos industriales hemos utilizado sensores Radio Frequency Identification basados en computación de bajo coste en un Raspberry Pi y para conseguir interfaces que puedan ser fácilmente interpretables. ----------ABSTRACT---------- The strategic design of organizations in an environment where complexity is constantly increasing, as in the cyber-physical systems typical of Industry 4.0, is a process full of uncertainties. Leaders are forced to make decisions that affect other organizational units without being certain that their decisions are the right ones. To date, genetic algorithms and Bayesian networks were able to calculate the alignment status of industrial processes measured through certain key performance indicators (KPIs) to ensure that Industry 4.0 leaders make decisions aligned with the organization’s strategic objectives. However, the computational cost of these algorithms increases exponentially with the number of KPIs. The main objective of this thesis is to develop quantum algorithms that enable real-time strategic designs of complex industrial organizations and their practical implementation. To this end, we have demonstrated that quantum circuits can improve the results of genetic algorithms and Bayesian networks when optimizing certain complex industrial processes. We have developed algorithms that allow solving simple practical cases of chains of command and dependence in industrial processes. As a final objective we have implemented the theoretical development based on quantum principles in a device that allows to discern in real time the need to modify an industrial process due to the presence of production errors and to achieve an intuitive interface for the people who use it. The methodology we have used throughout the research is based on the development of quantum mirror circuits of the industrial processes to be designed in an optimal way. The data that will allow validation of the quantum algorithms have been obtained from a series of sensors installed in various industrial equipment with which it has been possible to design different case studies. For the integration of quantum simulations in industrial equipment we have used Radio Frequency Identification sensors based on low cost computing on a Raspberry Pi and to achieve interfaces that can be easily interpreted.