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Programación Básica en Python

Introducción a Python

Python es un lenguaje interpretado, es decir, no requiere del proceso de escribir / compilar / volcar. Simplemente escribir la instrucción y listo el ordenador la “interpreta” o sea ejecuta sobre la marcha sin más complicación.

Python también es:

Esto hace que los lenguajes interpretados sean más fáciles de aprender porque nos parecen más naturales, y aunque el programa corre más lento que en los compilados, pero con la potencia actual o es tan importante.

Python no es un lenguaje diseñado para ser fácil comprometiendo su potencia. Muy al contrario la potencia y capacidad de cálculo que muestra suelen sorprender a la gente acostumbrada a otros lenguajes.

Para quienes vengáis de Arduino, C++ es un lenguaje compilado, esto significa que el compilador lee lo escrito en una primera pasada y después compila, es decir traduce a un lenguaje propio del micro de Arduino qué es lo que se vuelca y ejecuta la placa que usemos.

Hay dos versiones de Python 2 y 3, pero la versión 2 ya no tienes soporte desde el 1 de enero de 2020, aunque en Raspbian disponemos de las dos versiones. El inconveniente es que hay librerías que aún se mantienen en Python 2.

Para iniciar python se puede hacer desde consola:

  • python
  • python3

O usar el entorno gráfico con IDLE. IDLE significa Integrated DeveLopment Environment, o Integrated Development and Learning Environment.

Para instalarlo ejecutar: sudo apt-get install idle3

Dentro de la consola ya es posible ejecutar comandos.

Otra opción es usar el Thonny Python IDE incluido en Raspbian: https://thonny.org/

Práctica: Ejecutar los comandos:

  • 3.8 + 7
  • 2 * (3+5) / 4
  • “Hola.”
  • x=3
  • H=”Buenos dias”
  • print(x)
  • print(h)
  • print(H)
  • print(x,H)
  • 123 ** 1234

Python puede con grandes números mientras le quede memoria RAM, pero tu Raspberry puede quedarse un tanto bloqueada mientras calcula.

El resumen es que Python tiene una precisión ilimitadamente grande en los enteros mientras tenga recursos disponibles, un detalle sorprendente para cualquiera que este acostumbrado a programar en otros lenguajes, y una de las razones por las que Python se ha convertido en lenguaje de facto para la ciencia y especialmente para la investigaciones numéricas.

Práctica: crear un fichero llamado hello.py que saque por pantalla el texto “Hola Mundo” desde consola conectado por ssh y ejecutarlo.

Más información: Introducción a Python.

Variables y Tipos de Datos en Python

Una variable es algo parecido a un contenedor o cajón con un nombre. Una cosa es el nombre del cajón y otra su contenido y conviene entender desde ya la diferencia.

Las variables pueden tomar distintos valores e ir cambiandolo en función del programa, de la misma manera que un cajón puede ir variando su contenido sin que se mueva de sitio.

En Python no es necesario definir las variables antes de usarlas, a diferencia de C y similares. Basta con que la declares asignándole un valor.

Por ejemplo escribe directamente:

  • base = 86
  • iva = base * 0.21
  • total = base + iva
  • print (total)
  • print(base, iva, total)
  • base = input (“Dame el precio del artículo, por favor : “)
  • print(base + base * 0.21)
  • type(base)
  • print (int(base) + int(base) * 0.21)
  • iva = float(base) * 0.21
  • print (int(base) +iva)

Práctica: Hacer un programa llamado iva.py y que pida el valor del articulo y devuelva el valor con iva.

Más información: Variables y tipos en Python.

En Python existen 4 tipos diferentes de variables numéricas:

  • int Número entero con precisión fija (ℤ).
  • long Número entero en caso de sobrepasar el tamaño de un int.
  • float Número en coma flotante de doble precisión (ℝ).
  • complex Número complejo (parte real + j parte imaginaria) (ℂ)

Una función muy útil, que sirve para conocer el tipo de una variable es: type()

El tipo booleano es un tipo de variable que sólo puede contener dos valores: True y False.

Se definen como caracteres entre comillas simples ‘ o dobles “.

Tipo listas

Se definen poniendo el contenido de la lista entre corchetes, separando cada uno de los elementos mediante una coma. Cada posición de la lista puede contener elementos de distinto tipo. Además, las listas son mutables, es decir, sus elementos pueden ser modificados. En Python los elementos de una lista se numeran desde 0 hasta longitud−1.Hay numerosas funciones que pueden aplicarse a una lista.

Para acceder al elemento de una lista se pone el nombre de la lista y a continuación el índice al que queremos acceder entre corchetes(si ponemos el índice con signo negativo empezará por el final de la lista). Para acceder a un rango dentro de una lista tenemos diferentes opciones:

  • Desde el inicio tomar a elementos (no incluye a):
    lista[:a]
  • Desde la posición a (incluida) tomar todos los elementos hasta el final
    lista[a:]
  • Tomar los elementos desde a hasta b (sin incluir b)
    lista[a:b]

Las listas tienen asociadas una serie de métodos que permiten una gran variedad de operaciones sobre ellas:

  • .append(), añade un elemento al final de la lista.
  • .insert(), se usa para insertar un elemento en el índice asignado.
  • .pop(), elimina y devuelve el valor en la posición del índice asignado.
  • .reverse(), reordena la lista de forma reversa.
  • .sort(), reordena la lista de forma ascendente.

Más en listas: https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#more-on-lists

Ejercicio: probar estos ejemplos de listas 

Tipo tuplas

Las tuplas son similares a las listas, se definen con paréntesis en vez de corchetes. Tienen la peculiaridad de ser inmutables.

Tipo diccionarios

Los diccionarios definen una relación uno a uno entre claves y valores y son mutables. Se definen colocando una lista separada por comas de pares clave:valor. Una vez definido, podemos acceder al valor asociado a una clave buscando por la clave. Además, podemos buscar si una determinada clave existe o no en nuestro diccionario.

Los diccionarios se definen con {}

  • .keys()
  • .values()
  • .items() – devuelve una lista de tuplas clave – valor del diccionario

zip me permite coger dos listas y hacer un diccionario: diccionario = dict(zip(lista_claves,lista_valores))

del(diccionario[‘clave’]) – borra la entrada de un diccionario

Ojo, al copiar un diccionario con ciudades_2 = ciudades, no creo una copia sino dos variables que apuntan a un mismo objeto.

id(diccionario) – me devuelve el número del puntero al diccionario

ciudades_2 = ciudades.copy() -> así tengo una copia independiente de un diccionario

Ejercicio: ejecucar algunos ejemplos con diccionarios https://recursospython.com/guias-y-manuales/diccionarios/

Ver:

Operadores aritméticos

Las diferentes operaciones aritméticas en Python son los siguientes:

  • +
  • ∗∗  – elevado
  • / – división entera
  • // – división
  • %

Operadores de asignación

Los diferentes operadores de asignación en Python son los siguientes:

  • =: Asigna a la variable del lado derecho aquello que pongamos en el lado derecho.
  • +=: Suma a la variable del lado izquierdo la variable del lado derecho.
  • −=: Resta a la variable del lado izquierdo la variable del lado derecho.
  • ∗=: Multiplica la variable del lado izquierdo por la variable del lado derecho.
  • /=: Divide la variable del lado izquierdo por la variable del lado derecho.
  • ∗∗=: Eleva la variable de la izquierda a la potencia de la variable de la derecha.
  • //=: División entera de la variable de la izquierda entre la de la derecha.
  • %=: Resto de la división de la variable de la izquierda entre la de la derecha.

Operadores relacionales

Los operadores relacionales de Python son:

  • ==: Evalúa que los valores sean iguales.
  • !=: Evalúa que los valores sean distintos.
  • <: Evalúa que el valor de la izquierda sea menor que el de la derecha.
  • >: Evalúa que el valor de la izquierda sea mayor que el de la derecha.
  • <=: Evalúa que el valor de la izquierda sea menor o igual que el de la derecha.
  • >=: Evalúa que el valor de la izquierda sea mayor o igual que el de la derecha.
  • not: negación de una variable booleana

Librerías

Python es un lenguaje pensado para ser ampliado con lo necesario y hace tiempo que se ha convertido en el pilar de la investigación en numerosos campos de ciencia y tecnología

Disponemos de infinidad de librerías que podemos usar llamando a la clausula import

La librería estándar de python incluye muchos módulos: https://docs.python.org/dev/library/index.html

Ejecutar:

  • from fractions import *
  • F1 = Fraction(2,3)
  • F2 = Fraction(3,4
  • print(F1, F2)
  • print (F1 + F2)
  • print (F1 * F2)
  • print (F1 / F2)
  • import math
  • math.factorial(4)
  • math.factorial(432)
  • import numpy
  • a = numpy.array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]))
  • print (a)
  • print (a * a)
  • from matplotlib import pyplot
  • pip install matplot lib
  • x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 100)
  • y = numpy.sin(x)
  • pyplot.plot(x, y)
  • pyplot.show()

NumPy es una extensión de Python, que le agrega mayor soporte para vectores y matrices, constituyendo una biblioteca de funciones matemáticas de alto nivel para operar con esos vectores o matrices.

Estos módulos externos que podemos descargar e importar a nuestros programas reciben en Python el nombre de packages. Existen packages que podemos importar, más o menos estándar para lo que se te ocurra.

Python Package Index: https://pypi.org/

Más información: Imports en Python

Módulos en Python: http://research.iac.es/sieinvens/python-course/source/modulos.html

Módulos y paquetes: https://www.learnpython.org/en/Modules_and_Packages 

Diferencia entre módulos, Paquetes y librerías

Standar Library: https://docs.python.org/3/library/ 

Métodos de instalación de Paquetes:

Como instalar y usar pip: https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html

Por defecto estos gestores de paquetes buscan en https://pypi.org/

El Python Package Index o PyPI es el repositorio de software oficial para aplicaciones de terceros en el lenguaje de programación Python. Los desarrolladores de Python pretenden que sea un catálogo exhaustivo de todos los paquetes de Python escritos en código abierto. https://es.wikipedia.org/wiki/%C3%8Dndice_de_paquetes_de_Python

Para ver la ruta de los paquetes:

  • import sys
  •  print (‘\n’.join(sys.path))

Para ver los módulos instalados: pip freeze o pip list

Para actualizar ejecutar: pip install –upgrade pip

Instalar paquetes de Python: https://www.raspberrypi.org/documentation/linux/software/python.md

Sentencias condicionales

Imaginemos que queremos crear un sistema automático de riego en nuestra casa, de forma que cuando la lectura de un sensor de humedad sea menor que un cierto valor, encienda el sistema y que si la lectura es mayor que un cierto valor, lo apague. Con las herramientas que tenemos hasta ahora, esto no sería posible, para esto utilizamos la sentencia if/elif/else, que tiene la siguiente estructura:

if <expresion_booleana>:   # Solo si la condicion booleana es True, 

    bloque codigo          # el bloque de código se ejecuta

    …

elif <expresion_booleana>: # No es necesario, añade condiciones extra al conjunto.

    bloque codigo          # Se puede poner tantas como se necesiten.

    …

else:                      # No se necesario. Se ejecuta solo si

    bloque codigo          # todas las condiciones anteriores son falsas.         

    …

Nota: Es importante saber la importancia de la indentación en Python. Cuando usemos sentencias que acaben en “:” (if, for…) las líneas que estén dentro de esta sentencia irán después de un tabulador o 4 espacio, como se muestra en los ejemplos.

Ejemplo:

num = float(input(“Enter a number: “))

if num >= 0:

    if num == 0:

        print(“Zero”)

    else:

        print(“Positive number”)

else:

    print(“Negative number”)

Más información: El tipo Bool y sus operaciones.

Sentencias bucle

Anteriormente hemos visto el tipo de variable lista. Estas contenían una cierta cantidad de elementos. Imaginemos que tenemos una lista de enteros y queremos mostrar por pantalla los elementos que contiene que sean mayores que 5. Para esto, entre otras cosas, tenemos sentencias bucle.

En Python existen dos tipos estructuras de bucles:

  • Bucles for
  • Bucles while

La sintaxis de un bucle for es:

for <variable_sin_definir> in <Iterable>: # El bloque se ejecuta tantas veces 

    bloque codigo                         # como elementos tiene el iterable

    …

El blucle ejecuta un bloque de código tantas veces como esté definido. El número de veces que se recorre el bucle es equivalente al número de elementos en el iterable que se usa. La variable que se usa toma como valores los elementos del iterable de forma secuencial, un valor por cada iteración.

Los bucles for son una gran herramienta para recorrer todos los elementos de una colección.

Ejemplo:

fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”]

for x in fruits:

  print(x)

Ejemplo:

for x in range(6):

  print(x)

else:

  print(“Finally finished!”)

La sintaxis de los bucles while es:

while <condicion_boolena>:   # El bloque se ejecuta hasta que la condición es falsa.

    bloque codigo            # Antes de ejecutar asegurarse que se va a salir.

    …

El bucle while se ejecuta de forma indefinida hasta que la condición después del while sea falsa. Por lo tanto es necesario realizar un cambio dentro del bucle que finalmente hará que se vuelva la condición False.

Adicionalmente existen un par de comandos dentro de Python que sirven para tener más control sobre los bucles:

  • continue. El intérprete cuando lo lee termina de ejecutar la presente iteración y pasa a la siguiente iteración.
  • break . El intérprete cuando lo lee termina la ejecución del bucle, continuando la ejecución de las siguientes líneas.

Ejemplo:

i = 1

while i < 6:

  print(i)

  if i == 3:

    break

  i += 1

Más información: Mas sobre Python for y While.

Iteradores

En Python existen diferentes estructuras que son conjuntos de elementos, son las llamadas colecciones. Este tipo de estructuras son iterables, es decir, se pueden recorrer elemento por elemento. Como veíamos antes, el bucle for itera sobre un iterable, por lo que utilizamos esta sentencia para recorrerlos. Algunos tipos de variable que son iterables son:

  • Cadena de caracteres (str)
  • Lista (list)
  • Tupla (tuple)
  • Diccionario (dict)

Además, muchas veces queremos repetir un bucle un número determinado de veces. Para esto puede ser útil la función range(n). Esta función genera un iterable que va desde 0 hasta n-1.

Más información:Iteraciones for en Python 3.

Funciones

Es muy posible que a lo largo de un programa necesitemos calcular el factorial de un número. Podemos escribir el código necesario para calcularlo en cada punto que lo necesitamos, o crear una función que podamos llamar desde cualquier punto y nos calcule el factorial de un número. 

La sintaxis para definir una función en Python es la siguiente:

def nombre_funcion(<parametro1>, <parametro2>, …): # Los parametros son opcionales

    Bloque codigo

    …

    return <valor_a_devolver> # El comando es opcional (puede devolver varios valores)

Los parámetros son las variables que se definen dentro del paréntesis, separados por comas. Son opcionales y sirven para pasarle valores a la función. Son opcionales una vez definimos la función, pero si la función está definida con n argumentos, tendremos que informarlos.

Adicionalmente puede introducirse una sentencia return que termina la ejecución de la función y devuelve el valor/objeto que está colocado justo después.

Los nombres de las funciones sigue el mismo convenio que el de las variables.

Para llamar a una función, como hemos visto antes, tenemos que escribir el nombre de la función y añadir entre paréntesis los argumentos que la funció necesita. Aunque la función no necesite argumentos, tenemos que escribir los paréntesis.

Ejemplo:

def escribe_media(x, y):

    media = (x + y) / 2

    print(f”La media de {x} y {y} es: {media}”)

    return

a = 3

b = 5

escribe_media(a, b)

print(“Programa terminado”)

Código de python (ejemplos y snippets):

Ejemplos de Python aplicados a la Industria

Ejemplos:

Ejercicio: Recoger datos meteorológicos de aemet

Aemet Open data: http://www.aemet.es/es/datos_abiertos/AEMET_OpenData

Obtener Api Key: https://opendata.aemet.es/centrodedescargas/inicio

Documentación de la API: https://opendata.aemet.es/dist/index.html?

Ejemplo programa Python: https://opendata.aemet.es/centrodedescargas/ejemProgramas?

Crear un ejemplo usando la librería requests: https://pypi.org/project/requests/ y ejecutar para logroño.

Código: https://github.com/jecrespo/Aprendiendo-RaspberryPi/blob/master/Ejercicio03-Aemet/aemet.py

Librería: https://pypi.org/project/python-aemet/

No hay librería de AEMET en Node-RED, pero podemos hacer las peticiones a la web como se ha hecho en python.

Raspberry Pi en la Industria

Dada la gran popularidad de Raspberry Pi, su uso también se ha extendido en la industria.

Artículo de Raspberry Pi en la industria: https://blog.temboo.com/raspberry-pi-iot/

  • Barato
  • Disponibilidad
  • Documentación y soporte de la comunidad

Uso de Raspberry Pi en productos comerciales: https://tecnoticias.net/2019/07/20/por-que-la-raspberry-pi-no-es-una-buena-opcion-para-productos-comerciales/

Una primera opción es usar una carcasa para carril DIN:  http://www.hwhardsoft.de/english/projects/rasppibox-open/

Comprar en: http://www.modmypi.com/raspberry-pi/cases/din-rail-mount/raspibox-open-plus-prototyping-din-rail-raspberry-pi-case/

Como montarlo: http://www.instructables.com/id/How-to-install-the-Raspberry-Pi-to-a-cap-rail/?ALLSTEPS

Uso con Codesys: https://www.instructables.com/id/Raspberry-Pi-Based-IEC-61131-3-Compatible-PLC/

Interesante módulo con salida de relés y entradas opto aisladas http://www.hwhardsoft.de/english/simplibox/io/

Panel Industrial Basado en Raspberry Pi

De industrial Shields: https://www.industrialshields.com/es_ES/industrial-panel-pc-based-on-raspberry-pi

Productos: https://www.industrialshields.com/es_ES/shop/category/hmi-and-panel-pc-panel-pc-3

Comprar: https://www.industrialshields.com/es_ES/shop/product/touchberry-pi-10-1-raspberry-pi-4b-1478?category=3

Guia de Usuario: https://www.industrialshields.com/web/content?model=ir.attachment&field=datas&id=137792&

UPS y RTC shield: https://www.industrialshields.com/es_ES/shop/product/raspberry-pi-ups-and-rtc-shield-584?search=raspberry

Módulos de Entradas y Salidas

Web: http://developer.opto22.com/pi/

Uso con Node-RED: http://developer.opto22.com/nodered/general/

UniPi

Unipi: https://www.unipi.technology/ 

Productos: https://www.unipi.technology/products

Revolution Pi

Web: https://revolution.kunbus.com/

Productos: https://revolution.kunbus.com/revolution-pi-series/

Comprar: https://revolution.kunbus.de/shop/en/

HW industrial basado en Raspberry Pi: https://hardwaresfera.com/noticias/hardware/raspberry-pi-crean-los-modulos-kunbus-basados-en-una-compute-module-3-para-iot-y-para-industria/

Iono Pi/Strato

Web: https://www.sferalabs.cc/

Unidades de control: https://www.sferalabs.cc/strato/

Módulos de entrada y salida: https://www.sferalabs.cc/iono-pi/

Artículo: https://www.open-electronics.org/iono-pi-a-raspberry-pi-based-plc/

Rex controls (Software)

No solo hay HW industrial basado en Raspberry Pi, sino software industrial para Rpi. Amplia gama de dispositivos soportados.

Usar raspberry Pi como scada y programación tipo ladder:

Otros Módulos

Hat: https://www.digikey.es/es/articles/techzone/2018/jan/build-a-low-cost-industrial-controller-with-the-raspberry-pi-3

OpenPLC en Raspberry Pi: https://www.openplcproject.com/getting-started-rpi

Getting Started Open PLC: https://www.openplcproject.com/getting-started

Raspberry Din: https://whitebream.com/raspberry-din.shtml

Extensión Raspberry Pi: https://www.elektor.com/pixtend-v1-3-kit-full-version, comprar https://www.amazon.es/PiXtend-L-Extension-Board-programmable/dp/B07GNDJY68

Alternativa a Raspberry Pi

Además de usar Raspberry Pi en la industria como un PLC o autómata, también se está usando como un servidor de aplicaciones: broker MQTT, Node-RED, Base de Datos, ejecución de scripts, etc…

Como alternativa a este uso de Raspberry Pi, se puede usar un servidor con un Sistema Operativo Linux o incluso Windows en las propias instalaciones o un servidor dedicado, un VPS, un servidor cloud o incluso en un contenedor (Docker). Puede tener aplicaciones:

  • Mosquitto
  • BBDD (InfluxD, MongoDB)
  • Grafana
  • Node-red
  • Otros servicios automatizados…

Por ejemplo recoger datos modbus usando una Raspberry Pi o un servidor:

Presentación del Curso Raspberry Pi y Node-RED en la Industria Conectada

Título: “Introducción a Raspberry Pi y Node-RED para uso en la Industria Conectada”

Motivación

En la industria conectada, cada vez se está haciendo más popular el uso de Node-RED debido a su estabilidad, continuo desarrollo y aportaciones externas que haga de ella una herramienta de programación utilizada para conectar dispositivos de hardware, APIs y servicios de internet.

Dado que la mayoría de dispositivos IoT para industria 4.0 posibilitan realizar un programa de control con la herramienta de Node-Red, el dominio de dicha herramienta permitirá a una empresa explorar y ampliar las soluciones que ofrece.

Raspberry Pi es un ordenador de placa reducida, ordenador de placa única u ordenador de placa simple (SBC) de bajo costo muy popular en el la industria conectada y con gran apoyo de la comunidad. Es el complemento perfecto para Node-RED en el entorno de trabajo.

Este curso es una introducción práctica para aprender a manejar Raspberry Pi y para aprender a programar en en entorno de IoT/Industria 4.0/digitalización incluso para quien no está familiarizado con la programación por código.

Este curso surge de diversas conversaciones con gente de empresas, alumnos de los cursos de Arduino y especialmente personal del Think TIC en los últimos años donde se ha habla de la necesidad de que las pequeñas y medianas empresas puedan acceder a las ventajas de soluciones IoT o Industria 4.0 con herramientas sencillas de usar y de bajo coste.

Curso: https://www.larioja.org/thinktic/es/cursos-eventos/proximos-cursos-eventos/curso-introduccion-raspberry-pi-node-red-uso-industria-cone

En anteriores cursos he introducido qué es IoT con el uso de tecnologías libres y en el Arduino Day 2017 se hizo una presentación de IoT con Arduino y un taller:

Además en 2018 se hizo la primera versión del curso de IoT: https://www.aprendiendoarduino.com/cursos/curso-iot-open-source-2018/

Y en 2019 la segunda versión del curso de IoT: https://www.aprendiendoarduino.com/cursos/curso-iot-open-source-2019/

Gracias a la herramientas libres/Open Source es posible democratizar el IoT y la industria 4.0. Antes se necesitaba muchísimo dinero no solo en HW y licencias de SW, sino en consultores que hacen un diseño a medida y realizan la integración de los sistemas, ahora no solo el SW libre y el HW libre y barato, sino que la comunidad da soporte a las dudas, hace documentación y tutoriales, así como librerías para facilitar el trabajo.

Muchas empresas no dan el salto de digitalización porque la inversión inicial puede ser muy alta al necesitar contratar a una empresa externa o herramientas profesionales, pero quién mejor que el personal de la propia empresa que es quien mejor conoce los procesos internos, gracias a la tecnología abiertas, es posible con una pequeña inversión económica y una formación centrada en la digitalización de los procesos.

Propuesta Formativa

Este curso está diseñado para que cualquier trabajador cualificado de una empresa pueda hacer una prueba de concepto de Industria Conectada aplicado al sector en que trabaje, usando tecnologías libres y pueda ver resultados rápidos y con una inversión económica mínima.

El curso se basa en la programación mediante Node-RED que es una programación por flujos usando bloques..

Este curso está enfocado a profesionales cualificados de diversos sectores que deseen hacer una aplicación de IoT en sus empresas y pueda montar un piloto de IoT en sus instalaciones.

En resumen, quiero plasmar en este curso mi experiencia de uso de Industria Conectada en un entorno profesional, especialmente en el inicio donde partiendo de varias pruebas de concepto nos dimos cuenta del valor que podemos aportar con la digitalización de procesos en la empresa con una pequeña inversión económica.

  • Raspberry Pi es un ordenador de placa reducida, ordenador de placa única u ordenador de placa simple (SBC) de bajo costo desarrollado en el Reino Unido por la Raspberry Pi Foundation. Se ha convertido en un hardware muy popular debido a su bajo coste y gran potencia ampliamente utilizado en proyectos IoT e Industria conectada.
  • Node-RED es una herramienta de programación que se utiliza para conectar dispositivos de hardware, APIs y servicios de internet. Adecuado para los equipos dedicados al Internet de las cosas Industrial( IIoT) y personal dedicado al diseño y prueba de soluciones para la comunicación de equipos de planta con aplicaciones de IT. Dado que la mayoría de dispositivos IoT para industria 4.0 posibilitan realizar un programa de control con la herramienta de Node-Red, el dominio de dicha herramienta permitiría al equipo IIoT explorar y ampliar las soluciones que ofrece a la empresa que lo use.

Objetivo

El objetivo de este curso es que el alumno obtenga un conocimiento de la placa Raspberry Pi basada en linux y sea capaz de instalar, configurar y realizar proyectos sencillos usando Node-RED y la programación visual mediante flujos, para su uso en entornos de Industria 4.0.

Al finalizar el curso el alumno será capaz de:

  • Conocer el HW Raspberry Pi
  • Instalar Raspbian
  • Conocer comandos básicos de Linux
  • Conocer de forma básica el lenguaje de programación Python
  • Instalar Node-RED en diversas plataformas
  • Conocer el protocolo MQTT e instalar un broker
  • Configurar y usar de forma segura Node-RED
  • Usar la programación de flujos de forma eficiente
  • Hacer debug de los programas Node-RED
  • Instalar y utilizar nodos
  • Configurar un dashboard
  • Integrar Node-RED con servicios de terceros

Requisitos

Para la realización de este curso no es necesario ningún conocimiento previo. Es recomendable un conocimiento medio de Inglés puesto que gran parte de la documentación está en Inglés.

Metodología

El curso es principalmente práctico donde se empieza a instalar, configurar y usar una Raspberry Pi para posteriormente, programar una serie de retos usando Node-RED instalado en Raspberry Pi interactuando en nodos remotos basados en placas ESP8266 con diferentes shields, que hacen de nodos “tontos” conectados con protocolo MQTT. También desde Node-RED se interactuará con aplicaciones de terceros.

La duración total del cursos es de 28 horas.

Los recursos utilizados para la realización de este curso son:

Además están disponibles otros recursos para ampliar información:

Es posible interactuar en el curso mediante:

Para realizar las prácticas de este curso se usará el material disponible en el Think TIC que veremos a fondo en un apartado posterior.

Toda la documentación será on-line con el objetivo de mantenerla actualizada y no con un documento físico que se queda obsoleto rápidamente. Después de finalizar el curso toda la documentación on-line seguirá estando disponible de forma pública.

Todo el material entregado es en préstamo y debe cuidarse al máximo, a la hora del montaje de las prácticas se seguirán las instrucciones para evitar dañar los componentes.

Toda la documentación está liberada con licencia Creative Commons.

Reconocimiento – NoComercial – CompartirIgual (by-nc-sa): No se permite un uso comercial de la obra original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.

Aprendiendo Arduino by Enrique Crespo is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional License.

Organización del curso

El curso tiene una duración total de 28 horas. El curso se celebra del 2 al 11 de marzo de 2020 de Lunes a Viernes en horario de 17.30 a 21.00. Se hará un descanso de 10-15 minutos aproximadamente a mitad de la sesión.

Al principio de la clase se verán durante 10-15 minutos temas relacionados con Arduino propuestos por los alumnos o que hayan surgido durante la clase en https://aprendiendoarduino.wordpress.com/2020/02/24/saber-mas-curso-raspberry-pi-y-node-red/

Contenido del Curso

Toda la documentación del curso y el código usado es libre y accesible desde https://www.aprendiendoarduino.com/cursos/introduccion-a-raspberry-pi-y-node-red-para-uso-en-la-industria-conectada/

Contenido

  • Qué es Raspberry Pi
  • HW Raspberry Pi
  • GPIO
  • Instalación Raspbian
  • Conceptos básicos de Linux
  • Programación Básica en Python
  • Instalación de Node-RED
  • Instalación de Mosquitto
  • Protocolo MQTT
  • Configurar y securizar Node-RED y Mosquitto
  • Programación Node-RED
  • Debug Node-RED
  • Nodos Node-RED
  • Dashboard Node-Red
  • Integración con Servicios de Terceros

Presentaciones

  • ¿Nombre?
  • ¿Sector Industria de aplicación?
  • ¿Experiencia con Linux y/o Node-RED?
  • ¿Qué te gustaría aprender en este curso?

Contacto

Para cualquier consulta durante el curso y en cualquier otro momento mediante email: aprendiendoarduino@gmail.com

Twitter @jecrespo: https://twitter.com/jecrespom
Y más información sobre el curso y el autor: http://www.aprendiendoarduino.com/acerca-de/

Saber más Curso Raspberry Pi y Node-RED

Curso “Introducción a Raspberry Pi y Node-RED para uso en la Industria Conectada“: https://www.aprendiendoarduino.com/cursos/introduccion-a-raspberry-pi-y-node-red-para-uso-en-la-industria-conectada/

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Día 1: “Presentación del Curso”

Raspberry Pi es un ordenador de placa reducida, ordenador de placa única u ordenador de placa simple (SBC) de bajo costo desarrollado en el Reino Unido por la Raspberry Pi Foundation. Se ha convertido en un hardware muy popular debido a su bajo coste y gran potencia ampliamente utilizado en proyectos IoT e Industria conectada.

Node-RED es una herramienta de programación que se utiliza para conectar dispositivos de hardware, APIs y servicios de internet. Adecuado para los equipos dedicados al Internet de las cosas Industrial( IIoT) y personal dedicado al diseño y prueba de soluciones para la comunicación de equipos de planta con aplicaciones de IT. Dado que la mayoría de dispositivos IoT para industria 4.0 posibilitan realizar un programa de control con la herramienta de Node-Red, el dominio de dicha herramienta permitiría al equipo IIoT explorar y ampliar las soluciones que ofrece a la empresa que lo use.

Día 2: “Raspbian y Linux”

Noticias Industria Conectada: https://sie.fer.es/esp/Servicios/Comunicacion/Sala_Prensa/Archivo_fotografico/Primera_plataforma_integrada_datos_desarrollada_JIG_Digital_junto_5_empresas_vitivinicolas/webDoc_28268.htm

Raspberry Pi con SSD: https://www.youtube.com/watch?v=gp6XW-fGVjo&t=11s

Encuesta Node-RED 2019: https://nodered.org/about/community/survey/2019/

PLCs con node-red:

Configurar remote.it en Raspberry Pi: sudo connectd_installer

Día 3: “Python”

Hoja de préstamo de material

Raspberry Pi como punto de acceso: https://www.raspberrypi.org/documentation/configuration/wireless/access-point.md

Wibeee:

Arquitectura IoT: https://aprendiendoarduino.wordpress.com/2018/11/11/arquitecturas-iot/

Sistema de sonido en múltiples habitaciones con Raspberry Pi: https://www.balena.io/blog/diy-raspberry-pi-multi-room-audio-system

Día 4: “Raspberry Pi GPIO”

Fallo script aemet. Aumento de la seguridad por defecto en openssl version 1.1.1:

Datos de consumo eléctrico Iberdrola:

APIs i-de:

Open Weather Map:

Fiware:

FogFlow Generic Enabler es un marco de trabajo de ejecución distribuido para dar soporte a las aplicaciones dinámicas flujos de procesamiento sobre nubes y edges. https://www.nec.com/en/global/techrep/journal/g18/n01/180110.htm

Wirecloud Generic Enabler ofrece una potente plataforma de mashup web que facilita el desarrollo de dashboards operacionales que son altamente personalizables por los usuarios finales. https://wirecloud.readthedocs.io/en/stable/

Perseo Generic Enabler introduce el Procesamiento de Eventos Complejos (CEP) definido mediante una sistema basado en reglas, que le permite disparar eventos que envían peticiones HTTP, correos electrónicos, tweets, SMS, mensajes, etc.

Día 5: “MQTT”

Raspberry Pi Imager: https://www.raspberrypi.org/blog/raspberry-pi-imager-imaging-utility/

Utilidad para configurar una Raspberry Pi: https://www.pibakery.org/

Ayuda en python: help() y dir()

Ejecutar un programa en el inicio en Raspberry Pi: https://www.dexterindustries.com/howto/run-a-program-on-your-raspberry-pi-at-startup/

Librería para DHT11: https://pypi.org/project/Adafruit-DHT/

Alternativas a Node-RED:

  • Crosser: https://crosser.io/
  • Splunk es un software para buscar,monitorizar y analizar macrodatos generados por máquinas de aplicaciones, sistemas e infraestructura IT a través de una interfaz web. Splunk captura, indexa y correlaciona en tiempo real, almacenando todo en un repositorio donde busca para generar gráficos, alertas y paneles fácilmente definibles por el usuario. https://www.splunk.com/es_es#
  • https://n8n.io/ n8n is a free Node-based source-available Workflow Automation Tool. It can be self-hosted, easily extended, and so also used with internal tools.
  • https://www.iobroker.net/ ioBroker is an integration platform for the Internet of Things, focused on Smart home, Building Automation, Smart Metering, Ambient Assisted Living, Process Automation…
  • https://logitek.es/opc_router/ The OPC Router is one of the leading data hubs and OPC gateways in the Industry 4.0. As an OPC UA client the OPC Router connects various systems
  • https://sitewhere.io/en/ SiteWhere es una plataforma de habilitación de aplicaciones de código abierto de fuerza industrial para Internet de las cosas (IoT). Proporciona una infraestructura basada en microservicios para múltiples inquilinos que incluye las características clave requeridas para construir e implementar aplicaciones de IoT.
  • https://thingsboard.io/ ThingsBoard Open-source IoT Platform Device management, data collection, processing and visualization for your IoT solution.

Día 6: “Programación Node-RED”

MQTT Clean Session: http://www.steves-internet-guide.com/mqtt-clean-sessions-example/

MQTT broker escalable: https://vernemq.com/

Arduino Day La Rioja 2020:

M5Stick:

Día 7: “Debug Node-RED”

Entender QoS y Persistencia en MQTT

Configuración mosquitto: https://mosquitto.org/man/mosquitto-conf-5.html

Topic restriction: http://www.steves-internet-guide.com/topic-restriction-mosquitto-configuration/

ACL en mosquitto con auth plugin: https://gist.github.com/TheAshwanik/7ed2a3032ca16841bcaa

Brokers gratuitos en la nube:

sudo -i: https://unix.stackexchange.com/questions/309986/how-to-use-sudo-with-the-i-option

Demo M5stick: https://github.com/jecrespo/Curso-Node-RED/tree/master/demo-m5stick

Demo Camara mqtt: https://github.com/jecrespo/Curso-Node-RED/tree/master/demo-camara-mqtt

Nodo Image Output: https://flows.nodered.org/node/node-red-contrib-image-output

Node-RED y cámara Raspberry Pi: https://randomnerdtutorials.com/node-red-with-raspberry-pi-camera-take-photos/

Día 8: “Ejemplos Node-RED”

Aquí no acaba el curso: https://aprendiendoarduino.wordpress.com/2017/06/26/y-aqui-no-acaba-el-curso-2/

MQTT V5.0:

Node-RED Gratuitos en la nube:

Curso Node-RED Developer (Próximamente)

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