A Big Data perspective on Cyber-Physical Systems for Industry 4.0: modernizing and scaling complex event processing

Doctoral program in Advanced Engineering Systems for IndustryNowadays, the whole industry makes efforts to find the most productive ways of working and it already understood that using the data that is being produced inside and outside the factories is a way to improve the business performance. A set of modern technologies combined with sensor-based communication create the possibility to act according to our needs, precisely at the moment when the data is being produced and processed. Considering the diversity of processes existing in a factory, all of them producing data, Complex Event Processing (CEP) with the capabilities to process that amount of data is needed in the daily work of a factory, to process different types of events and find patterns between them. Although the integration of the Big Data and Complex Event Processing topics is already present in the literature, open challenges in this area were identified, hence the reason for the contribution presented in this thesis. Thereby, this doctoral thesis proposes a system architecture that integrates the CEP concept with a rulebased approach in the Big Data context: the Intelligent Event Broker (IEB). This architecture proposes the use of adequate Big Data technologies in its several components. At the same time, some of the gaps identified in this area were fulfilled, complementing Event Processing with the possibility to use Machine Learning Models that can be integrated in the rules' verification, and also proposing an innovative monitoring system with an immersive visualization component to monitor the IEB and prevent its uncontrolled growth, since there are always several processes inside a factory that can be integrated in the system. The proposed architecture was validated with a demonstration case using, as an example, the Active Lot Release Bosch's system. This demonstration case revealed that it is feasible to implement the proposed architecture and proved the adequate functioning of the IEB system to process Bosch's business processes data and also to monitor its components and the events flowing through those components.Hoje em dia as indústrias esforçam-se para encontrar formas de serem mais produtivas. A utilização dos dados que são produzidos dentro e fora das fábricas já foi identificada como uma forma de melhorar o desempenho do negócio. Um conjunto de tecnologias atuais combinado com a comunicação baseada em sensores cria a possibilidade de se atuar precisamente no momento em que os dados estão a ser produzidos e processados, assegurando resposta às necessidades do negócio. Considerando a diversidade de processos que existem e produzem dados numa fábrica, as capacidades do Processamento de Eventos Complexos (CEP) revelam-se necessárias no quotidiano de uma fábrica, processando diferentes tipos de eventos e encontrando padrões entre os mesmos. Apesar da integração do conceito CEP na era de Big Data ser um tópico já presente na literatura, existem ainda desafios nesta área que foram identificados e que dão origem às contribuições presentes nesta tese. Assim, esta tese de doutoramento propõe uma arquitetura para um sistema que integre o conceito de CEP na era do Big Data, seguindo uma abordagem baseada em regras: o Intelligent Event Broker (IEB). Esta arquitetura propõe a utilização de tecnologias de Big Data que sejam adequadas aos seus diversos componentes. As lacunas identificadas na literatura foram consideradas, complementando o processamento de eventos com a possibilidade de utilizar modelos de Machine Learning com vista a serem integrados na verificação das regras, propondo também um sistema de monitorização inovador composto por um componente de visualização imersiva que permite monitorizar o IEB e prevenir o seu crescimento descontrolado, o que pode acontecer devido à integração do conjunto significativo de processos existentes numa fábrica. A arquitetura proposta foi validada através de um caso de demonstração que usou os dados do Active Lot Release, um sistema da Bosch. Os resultados revelaram a viabilidade da implementação da arquitetura e comprovaram o adequado funcionamento do sistema no que diz respeito ao processamento dos dados dos processos de negócio da Bosch e à monitorização dos componentes do IEB e eventos que fluem através desses.This work has been supported by FCT – Fundação para a Ciência e Tecnologia within the R&D Units Project Scope: UIDB/00319/2020, the Doctoral scholarship PD/BDE/135101/2017 and by European Structural and Investment Funds in the FEDER component, through the Operational Competitiveness and Internationalization Programme (COMPETE 2020) [Project nº 039479; Funding Reference: POCI-01- 0247-FEDER-039479]