{"id":3,"date":"2019-04-24T10:35:40","date_gmt":"2019-04-24T10:35:40","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/?p=1"},"modified":"2019-04-24T10:35:40","modified_gmt":"2019-04-24T10:35:40","slug":"hola-mundo-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/2019\/04\/24\/hola-mundo-2\/","title":{"rendered":"Advanced Factories 2019 Industry 4.0"},"content":{"rendered":"\n

Visita a la exposici\u00f3n y congreso. <\/h2>\n\n\n\n

Barcelona, 9 – 11 \/ 03 \/ 2019<\/h2>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n.<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La universidad y la industria siempre han mantenido una estrecha relaci\u00f3n, especialmente en el caso de las titulaciones t\u00e9cnicas o ingenier\u00edas. Esta relaci\u00f3n es a\u00fan m\u00e1s importante hoy en d\u00eda, cuando los avances tecnol\u00f3gicos se suceden aceleradamente y la competitividad de las empresas depende en gran medida de su capacidad adaptaci\u00f3n. En este sentido, la industria necesita incorporar continuamente personas con la formaci\u00f3n adecuada, capaces de implementar dichos avances. Por ello, el papel de los centros educativos cobra mayor importancia como aliado de esta renovaci\u00f3n que denominamos 4\u00aa Revoluci\u00f3n Industrial.<\/p>\n\n\n\n

A d\u00eda de hoy podemos decir que la Industria 4.0 comienza a ser una realidad en mayor o menor medida en el tejido industrial mundial, incluido el espa\u00f1ol. La conveniencia de su implementaci\u00f3n ha sido puesta de relieve en las Directrices Generales de la Nueva Pol\u00edtica Industrial Espa\u00f1ola 2030<\/a>, de febrero de 2019. En ellas se apunta hacia la necesidad de mejorar la productividad y competitividad internacional de la industria espa\u00f1ola, para incrementar su aportaci\u00f3n al PIB y al empleo, haciendo especial referencia a la digitalizaci\u00f3n industrial<\/strong>como palanca que permita conseguir los objetivos anteriores, de acuerdo a los lineamientos de la Uni\u00f3n Europea. Resultar\u00eda natural que el \u00e1mbito educativo, especialmente el universitario, se alinease con dichas directrices, facilitando la formaci\u00f3n de personas que hiciesen realidad la industria del futuro. Por ese motivo, consideramos adecuada la asistencia al congreso Advanced Factories 2019, con el objetivo de conocer de primera mano el grado de implementaci\u00f3n de este nuevo paradigma, junto con los avances y experiencias de m\u00e1s de 300 empresas de diferentes tama\u00f1os, desde multinacionales a consultor\u00edas locales, en el campo de la rob\u00f3tica y la automatizaci\u00f3n industrial. <\/p>\n\n\n\n

Uno de los aspectos especialmente interesantes de Advanced Factories ha sido combinar la estructura expositiva de una feria convencional, con una agenda de m\u00e1s de 50 ponencias principales en diferentes teatros, junto con otras tantas menores de los diferentes expositores, y mesas redondas durante los tres d\u00edas de su celebraci\u00f3n. En ellas fueron expuestos tanto casos de \u00e9xito como an\u00e1lisis de la situaci\u00f3n actual de la industria y sus tendencias futuras, Todo ello nos ha permitido obtener en tiempo r\u00e9cord una amplia visi\u00f3n del estado del arte y los retos de nuestra industria. Adem\u00e1s, la tem\u00e1tica de las diferentes presentaciones ha convergido en aquellos aspectos donde la experiencia de las diferentes empresas coincide, particularmente en los factores que afectan al proceso de digitalizaci\u00f3n industrial. Estos aspectos son los que quiero exponer a continuaci\u00f3n, a modo de resumen y como hoja de ruta hac\u00eda donde se dirige la industria y, por tanto, hac\u00eda donde debemos dirigir nuestra actividad formativa. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es la Industria 4.0?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Llamamos Industria 4.0 al paradigma productivo que surge a partir de las nuevas posibilidades en el procesamiento de la informaci\u00f3n y en la capacidad de comunicaci\u00f3n entre los diferentes agentes implicados en la cadena de producci\u00f3n y consumo. Este nuevo modelo requiere adoptar competencias digitales en la gesti\u00f3n de datos, por lo que es considerado un proceso de digitalizaci\u00f3n industrial que desemboca en lo que denominaremos industria inteligente. En ella, resulta fundamental el empleo de la inteligencia artificial <\/em>en la anal\u00edtica de datos, aplicando sus resultados en la toma de decisiones y en la optimizaci\u00f3n de procesos. Todo ello en un entorno de objetos inteligentes, dotados de sensores, capacidad de procesamiento, autonom\u00eda y conectividad, constituyendo el internet de las cosas industrial<\/em>. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n emplea otros elementos como la realidad aumentada<\/em>para mejorar las habilidades de los operarios, o el llamado gemelo digital<\/em>en la simulaci\u00f3n,  optimizaci\u00f3n y aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n

Como condici\u00f3n previa a la digitalizaci\u00f3n, la empresa debe tener implementado el modelo LEAN. Es decir, todo el proceso productivo y de gesti\u00f3n debe estar optimizado hasta donde sea posible con los recursos disponibles. La digitalizaci\u00f3n tiene como objetivo contribuir a la mejora del modelo, escal\u00e1ndolo a una dimensi\u00f3n superior. En este sentido, el aprovechamiento de las nuevas tecnolog\u00edas de modelado, visi\u00f3n artificial, inteligencia artificial y comunicaci\u00f3n entre los diferentes procesos de planta y su entorno multiplica el rendimiento de cualquier implementaci\u00f3n industrial. <\/p>\n\n\n\n

En la presente edici\u00f3n de Advanced Factories hemos tenido la ocasi\u00f3n de asistir a la presentaci\u00f3n de las experiencias, casos reales y perspectivas de futuro en el \u00e1mbito de la Industria 4.0 de un gran n\u00famero de empresas de categor\u00eda internacional de diferentes sectores. De estas aportaciones podemos extraer importantes conclusiones y sobre todo el conocimiento de los aspectos en que deben centrarse las industrias en su actualizaci\u00f3n a las nuevas condiciones del mercado. Entre ellas, podemos destacar las siguientes, que detallaremos a continuaci\u00f3n: <\/p>\n\n\n\n

  1. Estrategias de implementaci\u00f3n digital.<\/li>
  2. Datos, anal\u00edtica e inteligencia artificial.<\/li>
  3. M\u00e1quinas interconectadas e interacci\u00f3n hombre-m\u00e1quina.<\/li>
  4. Fabricaci\u00f3n aditiva.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Estrategias de implementaci\u00f3n digital<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    No es sencillo determinar el camino a seguir en el proceso de digitalizaci\u00f3n de la empresa. \u00bfPor d\u00f3nde empezar? \u00bfCuales son los primeros pasos? Dentro de las diferentes rutas a seguir, existen determinados puntos en los que coinciden las empresas que ya han comenzado esta andadura. Entre ellos, como ya se mencion\u00f3 anteriormente, la necesidad de un sistema LEAN como punto de partida, sobre el que se ir\u00e1n a\u00f1adiendo nuevos elementos y procesos digitales. Estos cambios deben ser progresivos y con objetivos bien definidos. De este modo podremos determinar la informaci\u00f3n necesaria, y a partir de ella, la demanda de sensorizaci\u00f3n y conectividad dentro de la planta. Tanto la carencia de datos como su exceso, o un formato inadecuado, hacen imposible o mucho m\u00e1s dif\u00edcil su an\u00e1lisis posterior. Por ello, la captura de informaci\u00f3n debe responder siempre a una estrategia bien definida.<\/p>\n\n\n\n

    Un segundo aspecto en el que coinciden varias empresas es en la necesidad de un agente del cambio. Esta figura tiene como misi\u00f3n promover el proceso de implementaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas, establecer una hoja de ruta asumible por la empresa y propiciar su aplicaci\u00f3n interaccionando con las diferentes \u00e1reas de la misma. As\u00ed mismo, dado que el consenso general apunta hacia la reticencia al cambio por parte de las personas como la mayor dificultad en la transformaci\u00f3n digital, ser\u00e1 misi\u00f3n del agente del cambio hacer que dicha transformaci\u00f3n sea asumible progresivamente por los operarios.<\/p>\n\n\n\n

    Como ejemplo real de implementaci\u00f3n digital, Repsol Qu\u00edmica han tomado como pilar de su estrategia 4.0 la integraci\u00f3n de sus trabajadores con la tecnolog\u00eda. Para ello ha abordado el proceso de digitalizaci\u00f3n con una estrategia incremental, a trav\u00e9s de la integraci\u00f3n de aplicaciones que faciliten el trabajo del operario en la mejora de procesos en sus plantas de Sines, Tarragona y Puertollano. Empleando tablets con geolocalizaci\u00f3n, los operarios tienen acceso a las instrucciones y par\u00e1metros de la m\u00e1quina o proceso del punto de la planta donde se encuentren, ya sea mediante v\u00eddeos, manuales y todo tipo de documentaci\u00f3n que se descarga desde la nube corporativa. As\u00ed mismo, el dispositivo permite incluir las observaciones y los datos de su actuaci\u00f3n. Pero adem\u00e1s, desde el mismo dispositivo puede consultar el men\u00fa de la cantina, su horario, sus vacaciones, etc. Es decir, el operario se habit\u00faa al uso del dispositivo con cuestiones que son de su inter\u00e9s personal, para facilitar el empleo en su cometido.<\/p>\n\n\n\n

    Otras industrias han abordado la mejora de sus procesos a partir del an\u00e1lisis inteligente de los datos existentes. En la industria siderometal\u00fargica y mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, se ha encontrado que el consumo energ\u00e9tico en los procesos de fundici\u00f3n puede reducirse m\u00e1s de un 10% optimizando ciertos elementos. Este resultado supone una reducci\u00f3n de costes de m\u00e1s de medio mill\u00f3n de euros anuales por planta, lo cual da una idea de la rentabilidad y posibilidades de extrapolaci\u00f3n a otros procesos. <\/p>\n\n\n\n

    Finalmente mencionaremos el uso del llamado gemelo digital<\/em>como estrategia de implementaci\u00f3n del modelo 4.0. Se trata de realizar una r\u00e9plica digitalizada de un determinado proceso para simular su comportamiento sin afectar a la producci\u00f3n. Para comprobar su grado de similitud con el proceso real, se compara con el hist\u00f3rico de datos acumulados. Una vez se considera el modelo fiable, se realizan sobre \u00e9l la simulaci\u00f3n de futuras mejoras en la planta. De este modo, la utilizaci\u00f3n de modelos digitales se ha ido expandiendo desde la c\u00e9lula de producci\u00f3n a la completa representaci\u00f3n de plantas industriales. As\u00ed mismo, el gemelo digital tiene una funci\u00f3n did\u00e1ctica en la formaci\u00f3n del personal de operaciones. Estos usos, adem\u00e1s de minimizar los costes, gracias a la detecci\u00f3n de errores en fase de desarrollo, permiten adquirir habilidades a los empleados sin poner en riesgo su integridad ni las instalaciones. <\/p>\n\n\n\n

    Datos, anal\u00edtica e inteligencia artificial<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    En la Industria 4.0 los equipos aportan datos de manera continua, indicando el estado de los diferentes elementos de las l\u00edneas de producci\u00f3n. Estos datos, cuyo volumen puede ser ingente, son procesados por los sistemas de inteligencia artificial que extraen la informaci\u00f3n \u00fatil y encuentran las relaciones entre los mismos. Ello permite crear una relaci\u00f3n armoniosa entre las m\u00e1quinas y las personas, que utilizan estos resultados para respaldar sus decisiones y promover nuevas l\u00edneas de pensamiento, con el objetivo \u00faltimo de mejorar la productividad y la calidad.<\/p>\n\n\n\n

    En este contexto, tanto a la hora de adquirir los datos como en las acciones que resultan de su an\u00e1lisis, la conectividad entre los diferentes elementos de la industria es un elemento fundamental. Los algoritmos inteligentes se utilizan, adem\u00e1s de en la cadena de producci\u00f3n, en el resto de las \u00e1reas de la industria, como son la distribuci\u00f3n o la predicci\u00f3n de la demanda. La nube es el nexo de uni\u00f3n entre todas las fuentes de datos a la que se hayan conectados. Por ello, el cloud computing<\/em>es otro elemento fundamental en el control industrial 4.0. De este modo, se combina el conocimiento obtenido a trav\u00e9s de la inteligencia artificial con la conectividad entre los diferentes agentes del proceso productivo. Sus aplicaciones son infinitas y el grado de explotaci\u00f3n de sus posibilidades es a\u00fan incipiente.<\/p>\n\n\n\n

    Entre sus usos m\u00e1s extendidos se encuentra el mantenimiento de equipos e instalaciones. Uno de los mayores costes industriales est\u00e1 relacionado con las paradas por mantenimiento. Evitar paradas no programadas u optimizar las acciones a realizar durante las paradas obligatorias son algunos de los usos m\u00e1s importantes del an\u00e1lisis de datos. Dicho an\u00e1lisis determina el ciclo de vida de los equipos y sus elementos, de modo que es posible anticipar una reposici\u00f3n o una reparaci\u00f3n durante una parada si dicho an\u00e1lisis as\u00ed lo determina.<\/p>\n\n\n\n

    As\u00ed mismo, otras muchas industrias manufactureras han adoptado el modelo de calidad 4.0<\/em>en el que el an\u00e1lisis de los datos emitidos por los equipos, operadores y procesos se revela como un elemento clave para la detecci\u00f3n prematura de de desviaciones de la calidad. Cuando ese an\u00e1lisis se complementa con herramientas de inteligencia artificial, el potencial de predicci\u00f3n se eleva exponencialmente, interpretando los cambios de variabilidad hist\u00f3ricos como paso previo a la no conformidad.<\/p>\n\n\n\n

    Por otro lado, debemos destacar que sin la adecuada sensorizaci\u00f3n de la planta no es posible ning\u00fan proceso inteligente. De este modo, la mejora en los sensores es un elemento fundamental en la Industria 4.0. Actualmente, la tendencia es la integraci\u00f3n de las capacidades de conectividad en el propio sensor, junto con  el uso de bater\u00edas de \u00faltima generaci\u00f3n que alargan considerablemente su vida media. <\/p>\n\n\n\n

    Dentro de la adquisici\u00f3n de datos, los sistemas de visi\u00f3n artificial requieren un cap\u00edtulo aparte. Si bien los elementos \u00f3pticos son los mismos, los avances en inteligencia artificial han cambiado radicalmente el tratamiento de la informaci\u00f3n. Actualmente, los modelos de deep learning <\/em>y el empleo de GPUs para el procesamiento de la informaci\u00f3n han cambiado radicalmente el modo de abordar la visi\u00f3n artificial. En este sentido, las industrias est\u00e1n implementando progresivamente esta nuevo modelo de tratamiento de la informaci\u00f3n, benefici\u00e1ndose de sus ventajas en precisi\u00f3n y versatilidad.<\/p>\n\n\n\n

    Este panorama de digitalizaci\u00f3n de la industria nos lleva a concluir que las m\u00e1quinas, robots y equipos conectados ser\u00e1n la mayor fuente de datos en un futuro pr\u00f3ximo. Teniendo en cuenta que este enorme volumen de datos circular\u00e1 por la red, junto con aplicaciones basadas en ellos para el apoyo en la toma de decisiones, se hace indispensable el desarrollo de m\u00e9todos que sean capaces de garantizar su calidad y confiabilidad. Por tanto, la ciberseguridad y la privacidad de la informaci\u00f3n continuar\u00e1 teniendo un rol fundamental. A d\u00eda de hoy ya se trabaja en nuevos algoritmos de criptograf\u00eda postcu\u00e1ntica, que sean capaces de resistir los ataques efectuados mediante computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n

    En resumen, podemos concluir que la implantaci\u00f3n de la inteligencia artificial para predecir y evitar defectos de calidad, desviaciones de producci\u00f3n, mantenimiento, etc. ser\u00e1 el pilar fundamental de la mejora de la eficiencia de la planta. Pero dado que los modelos de inteligencia artificial que han demostrado su eficacia necesitan ser alimentados de un gran volumen de datos, estos se convertir\u00e1n en un bien econ\u00f3mico en s\u00ed mismo, tanto para quienes los producen como para aquellos que son capaces de extraer su potencial.<\/p>\n\n\n\n

    M\u00e1quinas interconectadas e interacci\u00f3n hombre-m\u00e1quina.<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    El ecosistema de soluciones de automatizaci\u00f3n en la industria 4.0 aumenta el potencial de la robotizaci\u00f3n. Su presencia se extiende en acciones repetitivas de todo tipo, desde las grandes implantaciones que se autogestionan a trav\u00e9s de una conectividad ampliada o los robots m\u00f3viles que se desplazan por la planta. Todo ello junto con el concepto de planta flexible<\/em>que permite combinar los diferentes elementos de la l\u00ednea de producci\u00f3n en diferentes configuraciones, en funci\u00f3n de las necesidades de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

    Por su parte, merecen una menci\u00f3n especial los robots colaborativos o cobots<\/em>, que dotados de sensores y algoritmos inteligentes son capaces de interactuar directamente con los humanos en forma segura.<\/p>\n\n\n\n

    As\u00ed mismo, los sistemas de realidad aumentada<\/em>pertenecen a otra categor\u00eda en la que la tecnolog\u00eda ayuda al ser humano a mejorar sus funciones en los procesos productivos. En este sentido, la m\u00e1quina no sustituye al humano, si no que le dota de nuevas capacidades desde el punto de vista sensorial, mientras que los exoesqueletos<\/em>les dotan de mejoras en sus capacidades f\u00edsicas. <\/p>\n\n\n\n

    Dentro de las m\u00e1quinas inteligentes que interact\u00faan con el humano, OMROM present\u00f3 su robot de tenis de mesa FORPHEUS<\/em><\/a>, que es capaz de rastrear la posici\u00f3n del jugador y el movimiento de la pelota a una velocidad de 80 veces por segundo. De este modo puede predecir el punto de aterrizaje exacto de la pelota para devolverla. En su versi\u00f3n actual,  el robot emplea tecnolog\u00eda deep learning<\/em>que determina instant\u00e1neamente el nivel del jugador oponente durante el propio partido , adaptando la intensidad de su juego a dicho nivel para promover el crecimiento del jugador. Este es un ejemplo de como la tecnolog\u00eda agrega conocimiento humano a las m\u00e1quinas, haciendo avanzar tanto a las personas como a las m\u00e1quinas y a las relaciones entre ambas. <\/p>\n\n\n\n

    Fabricaci\u00f3n aditiva<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Por \u00faltimo, la industria 4.0 aporta un nuevo paso adelante en la producci\u00f3n mediante  la fabricaci\u00f3n aditiva o impresi\u00f3n 3D. En Advanced Factories 2019 hemos tenido ocasi\u00f3n de conocer las impresoras 3D industriales de Hewlett Packard que muestran el enorme potencial de esta tecnolog\u00eda. Sus ventajas son enormes, desde la posibilidad de crear objetos de una sola pieza que antes necesitaban ser ensamblados, hasta la fabricaci\u00f3n individualizada, bajo demanda, que permitir\u00e1 la personalizaci\u00f3n de los productos.<\/p>\n\n\n\n

    La incorporaci\u00f3n de las impresoras 3D a la producci\u00f3n a gran escala se debe tanto al avance en la fiabilidad del proceso, como a la disponibilidad de nuevos materiales, desde nuevos pol\u00edmeros hasta metales. Se trata de una industria emergente con enormes posibilidades, que gracias a su flexibilidad ir\u00e1 ocupando cada vez m\u00e1s espacio en la industria manufacturera. Una de sus ventajas es, sin duda, que es apta tanto para peque\u00f1a como gran escala, siendo la creatividad el aspecto que marca la diferencia. Se trata, por tanto, de una tecnolog\u00eda muy adecuada para proyectos emprendedores con una inversi\u00f3n relativamente peque\u00f1a. <\/p>\n\n\n\n

    Resumen y conclusiones<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    La asistencia al congreso Advanced Factories 2019 nos ha permitido conocer de primera mano el estado del arte en la implementaci\u00f3n del nuevo paradigma que que denominamos Industria 4.0. En el congreso se han presentado los avances y experiencias de m\u00e1s de 300 empresas, entre ellas importantes multinacionales en el campo de la rob\u00f3tica y la automatizaci\u00f3n industrial. Ello ha permitido obtener una visi\u00f3n panor\u00e1mica de las \u00e1reas  hac\u00eda las que se dirige la industria moderna y, por tanto, hac\u00eda donde debemos enfocar nuestra actividad formativa. <\/p>\n\n\n\n

    Este nuevo paradigma plantea una industria completamente digitalizada, donde la conectividad, la profusi\u00f3n de datos y el an\u00e1lisis inteligente de los mismos son los elementos fundamentales. De este modo, surgen diversos campos que deber\u00edan ser incorporados en el curriculum formativo, ya sea en las propias asignaturas de grado, como en m\u00e1steres y otros estudios de postgrado. Entre ellos y en l\u00edneas generales, el desarrollo e integraci\u00f3n de sistemas ciber-f\u00edsicos, el dise\u00f1o y fabricaci\u00f3n inteligente y la transformaci\u00f3n digital de la empresa. De este modo, la universidad contribuir\u00eda a incorporar a la industria personas suficientemente preparadas para implementar los avances tecnol\u00f3gicos que se requieren en un entorno altamente competitivo. 
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    La universidad y la industria siempre han mantenido una estrecha relaci\u00f3n, especialmente en el caso de las titulaciones t\u00e9cnicas o ingenier\u00edas. Esta relaci\u00f3n es a\u00fan m\u00e1s importante hoy en d\u00eda, cuando los avances tecnol\u00f3gicos se suceden aceleradamente y la competitividad de las empresas depende en gran medida de su capacidad adaptaci\u00f3n. En este sentido, la industria necesita incorporar continuamente personas con la formaci\u00f3n adecuada, capaces de implementar dichos avances. Por ello, el papel de los centros educativos cobra mayor importancia como aliado de esta renovaci\u00f3n que denominamos 4\u00aa Revoluci\u00f3n Industrial.<\/p>\n","protected":false},"author":128,"featured_media":32,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industria-4-0"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/users\/128"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/media\/32"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/josemanuelgilperez\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}