Ιndustrial internet of things optimization techniques using machine learning

Abstract

The rapid evolution of Industry 4.0 has redefined industrial environments by integrating IndustrialInternet of Things (IIoT) systems, enabling unprecedented levels of real-time monitoring, process optimization, and automation. However, this transformation also brings significant challenges, including defect detection, efficient resource allocation, cybersecurity risks, and usability concerns. This thesis addresses these critical issues by developing and implementing advanced Artificial Intelligence (AI)techniques, optimization strategies, and explainability frameworks to enhance performance, security, and reliability within IIoT ecosystems. The thesis begins in Chapter 1 with a comprehensive introduction that outlines the motivation and objectives of the research. This chapter highlights the pressing need for AI-driven solutions to address IIoT challenges while introducing the methodological approach adopted throughout the work. The research contributions, structure, and scope of the thesis are also clearly defined. In Chapter 2, the focus shifts to the foundational role of AI in IIoT ecosystems. The chapter examinesthe application of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques in industrial processes such as Smart Manufacturing (SM) and Smart Grid (SG) management. It also discusses the unique characteristics of IIoT data, such as its high volume, heterogeneity, and real-time processing requirements, emphasizing the need for tailored AI approaches to extract actionable insights. Chapter 3 presents an extensive analysis of AI models and optimization strategies for industrial environments. This chapter explores techniques like Convolutional Neural Networks (CNNs) for defect detection, hyperparameter tuning, and transfer learning for model refinement, and optimization frameworks such as Mixed-Integer Linear Programming (MILP) to streamline resource allocation. The combination of these methods ensures scalable, efficient, and accurate solutions that align with the computational constraints of IIoT systems. To bridge the gap between AI systems and human operators, Chapter 4 introduces a novel cognitive IIoT platform that integrates Explainable AI (XAI) and Human-in-the-Loop (HITL) methodologies. By enhancing the transparency and interpretability of AI-driven decisions, this platform empowers users to collaborate with AI systems effectively. Real-world applications in defect detection demonstrate how HITL mechanisms improve accuracy while fostering trust and usability for system operators. Recognizing the growing cybersecurity threats within interconnected IIoT systems, Chapter 5 addresses the need for robust security mechanisms. This chapter introduces AI-based Intrusion Detection Systems (IDS) and Trust Management Frameworks that leverage advanced models for detecting cyberattacks, mitigating vulnerabilities, and managing reputational risks. Special emphasis is placedon securing industrial protocols such as Modbus/TCP and ensuring resilience in critical infrastructure like Smart Grids.In Chapter 6, the proposed AI-driven models and frameworks are rigorously evaluated across multiple industrial use cases, including defect detection, anomaly identification, and cybersecurity applications. This chapter outlines the evaluation environments, datasets, and performance metrics used to validatethe effectiveness, scalability, and robustness of the solutions. Comparative analyses highlight the superior performance of the developed techniques over traditional approaches. Finally, Chapter 7 concludes the thesis by summarizing the key findings and contributions of the research. This chapter also outlines promising directions for future work, such as Reinforcement Learning for adaptive resource optimization, and Graph Neural Networks for network recovery mechanisms.

Η ραγδαία εξέλιξη της Βιοµηχανίας 4.0 έχει αναδιαµορφώσει τα βιοµηχανιϰά περιβάλλοντα µέσω της ενσωµάτωσης συστηµάτων Βιοµηχανιϰού ∆ιαδιϰτύου των Πραγµάτων (Industrial Internet of Things- IIoT), προσφέροντας απαράµιλλες δυνατότητες για παραϰολούϑηση σε πραγµατιϰό χρόνο, βελτιστοποίηση διαδιϰασιών ϰαι αυτοµατοποίηση. Ωστόσο, αυτή η µεταµόρφωση επιφέρει σηµαντιϰές προϰλήσεις, όπως ανίχνευση ελαττωµάτων, ϰατανοµή πόρων, ϰυβερνοασφάλεια ϰαι χρηστιϰότητα. Η παρούσα διατριβή αντιµετωπίζει αυτές τις προϰλήσεις αναπτύσσοντας προηγµένες τεχνιϰές Τεχνητής Νοηµοσύνης (Artificial Intelligence - AI) ϰαι βελτιστοποίησης, µε σϰοπό τη βελτίωση της απόδοσης, της ασφάλειας ϰαι της αξιοπιστίας των ΙΙοΤ οιϰοσυστηµάτων. Στο Κεφάλαιο 1, παρουσιάζεται µια ολοϰληρωµένη εισαγωγή που περιγράφει το ϰίνητρο ϰαι τους στόχους της έρευνας. Καταδειϰνύεται η ανάγϰη για λύσεις βασισµένες στην Τεχνητή Νοηµοσύνηγια την αντιµετώπιση των προϰλήσεων των ΙΙοΤ ϰαι παρουσιάζεται η µεϑοδολογιϰή προσέγγιση που αϰολουϑήϑηϰε.Το Κεφάλαιο 2 επιϰεντρώνεται στον ρόλο της Τεχνητής Νοηµοσύνης στα οιϰοσυστήµατα ΙΙοΤ. Εξετάζονται οι τεχνιϰές Μηχανιϰής Μάϑησης (Machine Learning - ML) ϰαι Βαϑιάς Μάϑησης (DeepLearning - DL) ϰαι η εφαρµογή τους σε τοµείς όπως η ΄Εξυπνη Βιοµηχανία (Smart Manufacturing) ϰαι το ΄Εξυπνο ∆ίϰτυο Ηλεϰτριϰής Ενέργειας (Smart Grid). Στο Κεφάλαιο 3, αναλύονται εϰτενώς µοντέλα Τεχνητής Νοηµοσύνης ϰαι στρατηγιϰές βελτιστοποίησης για βιοµηχανιϰές εφαρµογές. Εξετάζονται τεχνιϰές όπως Συνελιϰτιϰά Νευρωνιϰά ∆ίϰτυα (Convolutional Neural Networks - CNNs) για ανίχνευση ελαττωµάτων, προσαρµογή υπερπαραµέτρων ϰαι µεταφορά µάϑησης για τη βελτίωση της αϰρίβειας ϰαι αποδοτιϰότητας των µοντέλων.Το Κεφάλαιο 4 προτείνει µια ϰαινοτόµο γνωστιϰή πλατφόρµα ΙΙοΤ, η οποία ενσωµατώνει µεϑοδολογίες Εξηγήσιµης Τεχνητής Νοηµοσύνης (eXplainable Artificial Intelligence - XAI) ϰαι Ανϑρώπου-ΣτηΡοή (Human In The Loop - HITL). Η πλατφόρµα αυτή βελτιώνει τη διαφάνεια ϰαι τη συνεργασία ανϑρώπου-µηχανής, ενισχύοντας την αξιοπιστία των αποφάσεων που λαµβάνονται από συστήµατα Τεχνητής Νοηµοσύνης. Στο Κεφάλαιο 5, αντιµετωπίζονται οι προϰλήσεις της ϰυβερνοασφάλειας στα ΙΙοΤ συστήµατα. Παρουσιάζονται λύσεις όπως Συστήµατα Ανίχνευσης Εισβολών (Intrusion Detection System - IDS) ϰαι Πλαίσια ∆ιαχείρισης Εµπιστοσύνης, τα οποία ενισχύουν την ανϑεϰτιϰότητα των διϰτύων ϰαι προστατεύουν τα βιοµηχανιϰά συστήµατα από ϰυβερνοεπιϑέσεις. Το Κεφάλαιο 6 παρέχει µια λεπτοµερή αξιολόγηση των προτεινόµενων µοντέλων ϰαι µεϑόδων σε βιοµηχανιϰά σενάρια, εστιάζοντας σε µετριϰές απόδοσης ϰαι συγϰριτιϰή ανάλυση. Τα αποτελέσµατα επιβεβαιώνουν την αποτελεσµατιϰότητα ϰαι την πραϰτιϰή εφαρµογή των προτεινόµενων λύσεων. Τέλος, στο Κεφάλαιο 7, συνοψίζονται τα βασιϰά ευρήµατα ϰαι οι συνεισφορές της διατριβής. Παράλληλα, προτείνονται µελλοντιϰές ϰατευϑύνσεις για περαιτέρω έρευνα, όπως Ενισχυτιϰή Μάϑηση ϰαι Νευρωνιϰά ∆ίϰτυα Γράφων, προϰειµένου να αντιµετωπιστούν νέες προϰλήσεις ϰαι να βελτιωϑεί η προσαρµοστιϰότητα ϰαι η διαφάνεια των ΙΙοΤ εφαρµογών. Συνοψίζοντας, η παρούσα διατριβή συµβάλλει στην προώϑηση των ΙΙοΤ συστηµάτων µέσω της ανάπτυξης λύσεων Τεχνητής Νοηµοσύνης, οι οποίες αντιµετωπίζουν ϰρίσιµες προϰλήσεις σε ϑέµατα απόδοσης, ϰυβερνοασφάλειας ϰαι διαφάνειας, υποστηρίζοντας την περαιτέρω ανάπτυξη του οιϰοδοµήµατος της Βιοµηχανίας 4.0.