Utilizing the Internet of Things to promote energy awareness and efficiency at discrete production processes: Practices and methodology

El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.

Securing implementations of feedback-shift-register-based ciphers using compiler optimizations and co-processors

Los algoritmos basados en registros de desplazamiento con realimentación (en inglés FSR) se han utilizado como generadores de flujos pseudoaleatorios en aplicaciones con recursos limitados como los sistemas de apertura sin llave. Se considera canal primario a aquel que se utiliza para realizar una transmisión de información. La aparición de los ataques de canal auxiliar (en inglés SCA), que explotan información filtrada inintencionadamente a través de canales laterales como el consumo, las emisiones electromagnéticas o el tiempo empleado, supone una grave amenaza para estas aplicaciones, dado que los dispositivos son accesibles por un atacante. El objetivo de esta tesis es proporcionar un conjunto de protecciones que se puedan aplicar de forma automática y que utilicen recursos ya disponibles, evitando un incremento sustancial en los costes y alargando la vida útil de aplicaciones que puedan estar desplegadas. Explotamos el paralelismo existente en algoritmos FSR, ya que sólo hay 1 bit de diferencia entre estados de rondas consecutivas. Realizamos aportaciones en tres niveles: a nivel de sistema, utilizando un coprocesador reconfigurable, a través del compilador y a nivel de bit, aprovechando los recursos disponibles en el procesador. Proponemos un marco de trabajo que nos permite evaluar implementaciones de un algoritmo incluyendo los efectos introducidos por el compilador considerando que el atacante es experto. En el campo de los ataques, hemos propuesto un nuevo ataque diferencial que se adapta mejor a las condiciones de las implementaciones software de FSR, en las que el consumo entre rondas es muy similar. SORU2 es un co-procesador vectorial reconfigurable propuesto para reducir el consumo energético en aplicaciones con paralelismo y basadas en el uso de bucles. Proponemos el uso de SORU2, además, para ejecutar algoritmos basados en FSR de forma segura. Al ser reconfigurable, no supone un sobrecoste en recursos, ya que no está dedicado en exclusiva al algoritmo de cifrado. Proponemos una configuración que ejecuta múltiples algoritmos de cifrado similares de forma simultánea, con distintas implementaciones y claves. A partir de una implementación sin protecciones, que demostramos que es completamente vulnerable ante SCA, obtenemos una implementación segura a los ataques que hemos realizado. A nivel de compilador, proponemos un mecanismo para evaluar los efectos de las secuencias de optimización del compilador sobre una implementación. El número de posibles secuencias de optimizaciones de compilador es extremadamente alto. El marco de trabajo propuesto incluye un algoritmo para la selección de las secuencias de optimización a considerar. Debido a que las optimizaciones del compilador transforman las implementaciones, se pueden generar automáticamente implementaciones diferentes combinamos para incrementar la seguridad ante SCA. Proponemos 2 mecanismos de aplicación de estas contramedidas, que aumentan la seguridad de la implementación original sin poder considerarse seguras. Finalmente hemos propuesto la ejecución paralela a nivel de bit del algoritmo en un procesador. Utilizamos la forma algebraica normal del algoritmo, que automáticamente se paraleliza. La implementación sobre el algoritmo evaluado mejora en rendimiento y evita que se filtre información por una ejecución dependiente de datos. Sin embargo, es más vulnerable ante ataques diferenciales que la implementación original. Proponemos una modificación del algoritmo para obtener una implementación segura, descartando parcialmente ejecuciones del algoritmo, de forma aleatoria. Esta implementación no introduce una sobrecarga en rendimiento comparada con las implementaciones originales. En definitiva, hemos propuesto varios mecanismos originales a distintos niveles para introducir aleatoridad en implementaciones de algoritmos FSR sin incrementar sustancialmente los recursos necesarios. ABSTRACT Feedback Shift Registers (FSR) have been traditionally used to implement pseudorandom sequence generators. These generators are used in Stream ciphers in systems with tight resource constraints, such as Remote Keyless Entry. When communicating electronic devices, the primary channel is the one used to transmit the information. Side-Channel Attack (SCA) use additional information leaking from the actual implementation, including power consumption, electromagnetic emissions or timing information. Side-Channel Attacks (SCA) are a serious threat to FSR-based applications, as an attacker usually has physical access to the devices. The main objective of this Ph.D. thesis is to provide a set of countermeasures that can be applied automatically using the available resources, avoiding a significant cost overhead and extending the useful life of deployed systems. If possible, we propose to take advantage of the inherent parallelism of FSR-based algorithms, as the state of a FSR differs from previous values only in 1-bit. We have contributed in three different levels: architecture (using a reconfigurable co-processor), using compiler optimizations, and at bit level, making the most of the resources available at the processor. We have developed a framework to evaluate implementations of an algorithm including the effects introduced by the compiler. We consider the presence of an expert attacker with great knowledge on the application and the device. Regarding SCA, we have presented a new differential SCA that performs better than traditional SCA on software FSR-based algorithms, where the leaked values are similar between rounds. SORU2 is a reconfigurable vector co-processor. It has been developed to reduce energy consumption in loop-based applications with parallelism. In addition, we propose its use for secure implementations of FSR-based algorithms. The cost overhead is discarded as the co-processor is not exclusively dedicated to the encryption algorithm. We present a co-processor configuration that executes multiple simultaneous encryptions, using different implementations and keys. From a basic implementation, which is proved to be vulnerable to SCA, we obtain an implementation where the SCA applied were unsuccessful. At compiler level, we use the framework to evaluate the effect of sequences of compiler optimization passes on a software implementation. There are many optimization passes available. The optimization sequences are combinations of the available passes. The amount of sequences is extremely high. The framework includes an algorithm for the selection of interesting sequences that require detailed evaluation. As existing compiler optimizations transform the software implementation, using different optimization sequences we can automatically generate different implementations. We propose to randomly switch between the generated implementations to increase the resistance against SCA.We propose two countermeasures. The results show that, although they increase the resistance against SCA, the resulting implementations are not secure. At bit level, we propose to exploit bit level parallelism of FSR-based implementations using pseudo bitslice implementation in a wireless node processor. The bitslice implementation is automatically obtained from the Algebraic Normal Form of the algorithm. The results show a performance improvement, avoiding timing information leakage, but increasing the vulnerability against differential SCA.We provide a secure version of the algorithm by randomly discarding part of the data obtained. The overhead in performance is negligible when compared to the original implementations. To summarize, we have proposed a set of original countermeasures at different levels that introduce randomness in FSR-based algorithms avoiding a heavy overhead on the resources required.

A Wireless Charging System Applying Phase-Shift and Amplitude Control to Maximize Efficiency and Extractable Power

Wireless power transfer (WPT) is an emerging technology with an increasing number of potential applications to transfer power from a transmitter to a mobile receiver over a relatively large air gap. However, its widespread application is hampered due to the relatively low efficiency of current Wireless power transfer (WPT) systems. This study presents a concept to maximize the efficiency as well as to increase the amount of extractable power of a WPT system operating in nonresonant operation. The proposed method is based on actively modifying the equivalent secondary-side load impedance by controlling the phase-shift of the active rectifier and its output voltage level. The presented hardware prototype represents a complete wireless charging system, including a dc-dc converter which is used to charge a battery at the output of the system. Experimental results are shown for the proposed concept in comparison to a conventional synchronous rectification approach. The presented optimization method clearly outperforms state-of-the-art solutions in terms of efficiency and extractable power.

Modeling the Real-Time Use of Reserves in the Joint Energy and Reserve Hourly Scheduling of a Pumped Storage Plant

This paper studies the impact that different approaches of modeling the real-time use of the secondary regulation reserves have in the joint energy and reserve hourly scheduling of a price-taker pumped-storage hydropower plant. The unexpected imbalance costs due to the error between the forecasted real-time use of the reserves and the actual value are also studied and evaluated for the different approaches. The proposed methodology is applied to a daily-cycle and closed-loop pumped-storage hydropower plant. Preliminary results show that the deviations in the water volume at the end of the day are important when the percentage of the real-time use of reserves is unknown in advance, and also that the total income in all approaches after correcting these deviations is significantly lower than the maximum theoretical income.

Train scheduling and rolling stock assignment in high speed trains

The Train Timetabling Problem (TTP) has been widely studied for freight and passenger rail systems. A lesser effort has been devoted to the study of high-speed rail systems. A modeling issue that has to be addressed is to model departure time choice of passengers on railway services. Passengers who use these systems attempt to travel at predetermined hours due to their daily life necessities (e.g., commuter trips). We incorporate all these features into TTP focusing on high-speed railway systems. We propose a Rail Scheduling and Rolling Stock (RSch-RS) model for timetable planning of high-speed railway systems. This model is composed of two essential elements: i) an infrastructure model for representing the railway network: it includes capacity constraints of the rail network and the Rolling-Stock constraints; and ii) a demand model that defines how the passengers choose the departure time. The resulting model is a mixed-integer programming model which objective function attempts to maximize the profit for the rail operator