Generar datos de forma masiva y barata. Te explico cómo en el Post.
Introducción
Cada vez hay más “cosas” y dispositivos conectados a internet generando datos (teléfonos móviles, electrodomésticos, vehículos, etc), esto se conoce como Internet of Things (IoT). Cuanto más datos generen estos dispositivos, mejor se conocerá el comportamiento de las diferentes máquinas, personas, etc. Un ejemplo típico de una aplicación de IoT es:
- La típica cafetera que es capaz de pedir de forma autónoma cápsulas a una plataforma de venta de productos en internet.
Cuando los que se conectan a aplicaciones industriales utilizando internet son dispositivos industriales (sensores, instrumentos, actuadores, etc), es ahí cuando hablamos de Industrial Internet of Things (IIOT).
El objetivo que se persigue con IIOT es el de crear la denominada fábrica inteligente, centrándose principalmente en la producción. De forma indirecta se generarán mejoras trasversales a otras áreas (ventas, marketing, etc).
Industrial Internet of Things
La conexión de multitud de dispositivos industriales a internet supone un nuevo reto para la industria debido a que se generan gran cantidad de datos que es necesario recolectar y procesar de forma eficiente en plataformas aptas para ello. De esta eficacia de procesado depende que se extraigan de esos datos información valiosa.
Las utilidades que se le dan a los datos son muy diversas:
- Predicción de fallos de máquina.
- Ajuste automático de controles.
- Control instantáneo de ciertos parámetros.
El factor diferenciador de IIOT es:
- La generación, recolección y procesado de datos en tiempo real.
- La disminución de los costes de mantenimiento de activos.
- El incremento de la eficiencia de lineas de producción/plantas/fábricas.
Requisitos necesarios en redes/sensores IIOT
Debido a que las aplicaciones industriales tienen diferentes requisitos (más estrictos) que las aplicaciones de consumo, es necesario considerar que los dispositivos y las redes IIOT tienen que ser lo suficientemente potentes para:
- Asegurar la transferencia de información (cifrado, autentificación, arquitecturas seguras, detección de amenazas, detección de intrusión, monitorización de red).
- Comunicarse de forma efectiva entre sensores y sistemas.
- Integrarse y operar con sistemas ya existentes en planta. MES, SCADA, Controladores, ERPs…suelen ser sistemas típicamente industriales que seguirán operando independientemente de que se instale o no una red IIOT.
- Ser capaces de crecer e integrar diferentes elementos sensores/actuadores, software, controladores, aplicaciones corporativas, etc.
- Manejar los altos estándares de precisión y exactitud requeridos en sistemas industriales.
- Asegurar tiempos de respuesta muy rápidos para tomar acciones correctivas o preventivas en tiempo y forma.
- Trabajar en condiciones extremas (temperatura, corrosión, atmósferas explosivas, etc).
Beneficios
- Mayor control de los activos.
- Incremento de la eficiencia de las líneas de producción.
- Aumento de producción.
- Reducción tiempos de parada por mantenimiento.
- Disminución de costes.
- Permite colocar sensores en lugares remotos de dificil acceso.
Retos
- Sensores baratos con conectividad a internet.
- Baterías duraderas que permitan una vida útil del sensor aceptable.
- Homogeneización de protocolos de comunicación.
- Políticas de almacenamiento y gestión de datos.
- Plataformas que permitan la recolección y tratamientos de datos en tiempo real.
- Ciberseguridad y privacidad.
- Capacidad de crecimiento de las redes.
- Fiabilidad (mínimo 20 años).
Casos de uso
IIOT se puede aplicar a casi cualquier aplicación que puedas imaginarte. A continuación vamos a exponer tres casos de uso muy fáciles de entender que permiten asentar los conceptos aprendidos:
- Sector Logístico. Una importante empresa del sector logístico incorporó sensores a todos sus contenedores para asegurarse de que se cumplían las condiciones de transporte pactadas (temperatura, humedad, sismo, etc). Si alguna de las condiciones no se cumplía o se desviaba de los parámetros acordados, se ejecutaban penalizaciones a la empresa de transporte.
- Refino. Se suelen instalar sensores que monitorizan el estado de la maquinaria rotativa y se conectan a la nube para ejecutar diferentes algoritmos de machine learning que hacen predicciones acerca de cuando se producirá un fallo en la maquinaria.
- Fábricas inteligentes. Muchas fábricas han instalado sensores en diferentes lugares para controlar con mayor precisión niveles de iluminación, calidad del aire, niveles de ruido, etc. Utilizan esta información para optimizar tiempos de encendido y apagado de alumbrado, para controlar la calidad del aire, contaminación acústica, etc.
