Edge, Cloud, IoT: ¿Dónde? ¿Qué? ¿Cómo?

Con la mayor difusión y popularidad de temas como Industria 4.0 e IoT, se van integrando más términos tecnológicos que, en el fragor de la comunicación, no se terminan de comprender ni de definir apropiadamente.

En línea con sus artículos y conferencias sobre ‘Industria 4.0 en contexto’, el Ing. Andrés G. Gorenberg de Siemens tratará de llevar a contexto y ubicación las tecnologías que arman nuevas arquitecturas para el análisis y el procesamiento de datos de producción y negocio.

 

El contexto

Hoy en día se puede decir que el grado de sofisticación y demanda de la producción industrial requiere de sistemas de control de máquinas y procesos industriales con un nivel de evolución que implica no sólo capacidad de procesamiento sino también flexibilidad, adaptabilidad y seguridad para estar preparados a una demanda que cambia tanto en cantidad como en calidad o diseño de lo que se produce. Esto implica que las necesidades y desafíos próximos ya no se relacionan sólo con la rapidez de procesamiento de señales y algoritmos de control, sino que también requieren hacer uso de los datos ‘paralelos’ que el sistema genera y que pueden ser una gran cantidad y de variados significados.

Una máquina automatizada no sólo contiene en su control algoritmos y señales relacionados con los órganos propios de la misma, sino que también puede almacenar datos estadísticos de producción, funcionamiento, de recursos utilizados (como ser energía o materia prima) o de los usuarios que la operaron, y a la vez relacionar todo esto con lo producido. La posibilidad de disponer de estos datos y analizarlos convenientemente nos permitirá descubrir un conocimiento adicional de nuestras máquinas o procesos, y de esta manera optimizarlos y mejorarlos constantemente, logrando eficiencia con su consiguiente impacto en el negocio y un mayor retorno de la inversión.

Entonces vienen a tallar las diferentes soluciones sobre cómo y para qué procesar los mismos; las tecnologías conocidas como provenientes de IoT nos brindan hoy en día varias propuestas.

 

Lo que provee IoT

IoT llevado al mundo industrial nos aporta nuevos mecanismos de comunicación que optimizan la transferencia de datos en una infraestructura ‘Internet’.

Protocolos optimizados para la transmisión eficiente de datos de producción como MQTT y mecanismos de comunicación universales para integrar estos datos a otras plataformas sea cual fuese su función, pudiéndolo hacer de manera segura, como OPC UA, sobre infraestructuras de comunicación que ya han ganado el mundo industrial con la adaptación de Ethernet y vías wireless como pronto proveerá 5G, han dado lugar para que las máquinas y los procesos puedan constituirse finalmente en verdaderos objetos ciberfísicos, es decir, entes que no sólo procesan un trabajo sino que también generan y necesitan consumir datos para dar consistencia y sustentabilidad al negocio.

El dato se conforma como un ente ‘vivo’ que nace de algo elemental y, al agregarse y componerse con otros asociados a la producción, termina generando información puntual del proceso de producción, de lo producido y de la gestión.

 

Edge, Cloud, IoT: ¿Dónde? ¿Qué? ¿Cómo?
Arquitectura de un sistema Edge a pie de máquina. Hace uso de una conectividad interna o externa a una nube con el fin de procurar una base de actualizaciones y de gestión del mismo.

 

Cloud y Edge computing: ¿Cómo y dónde?

El análisis de los datos que generan las máquinas y el negocio requiere definir los actores e interlocutores principales que se verán beneficiados con eso y, por ende, tallan las primeras definiciones que deben tomarse en consideración a la hora de definir la tecnología e implementarla en una arquitectura del tipo IoT.

La primera definición responde al ‘Cómo’ y aquí gana lugar la sencillez, la difusión y la estandarización del  procesamiento de ‘aplicaciones’ que aprendimos en los entornos comerciales de la tecnología celular y que probaron su viabilidad, los conocidos como Dockers. Al mismo tiempo, idiomas como Mendix han resuelto de manera sencilla y universal la creación de aplicaciones para procesar datos que brinden indicadores de cómo nuestras máquinas, procesos, plantas o el negocio se vienen desempeñando, lo cual, además de sencillez, ofrece universalidad, a prueba del futuro y alineación entre el mundo de la producción y el de la gestión de negocio.

Por otro lado surge definir el ‘Dónde’ hacer el procesamiento de esas apps. Para responder es necesario entender el para qué queremos procesar estos datos.

Si es para optimizar o descubrir conocimiento de nuestra máquina, planta o proceso, el lugar de procesamiento merece ser ‘a pie de’ o ‘al borde de’ nuestra máquina, planta o proceso, y es entonces que, en procura de esta solución, hablamos de tecnología ‘Edge industrial’.

Si lo que queremos es monitorear con el mismo fin, pero en pos de aplicarlo a nuestra empresa o negocio, entonces estamos hablando de indicadores que son relevantes para interesados que no precisamente se encuentran al borde de la planta, máquina o proceso, tratándose de observadores que necesitan ver un global de la producción y del negocio, no sólo de un sitio, sino quizás de varios distribuidos incluso geográficamente, en cuyo caso las soluciones de procesamiento en la nube son las que tienen irrupción con beneficios y agregado de valor que vienen a superar lo que clásicamente se implementaba como una arquitectura ‘on premise’ o en la propia planta.

Mientras que una solución ‘en el borde’ implica aún instalar equipamiento preparado, por un lado, para las condiciones de planta o pie de máquina, es decir fundamentalmente un diseño robusto compatible con estándares industriales, por otro lado nos referimos a equipos con capacidades computacionales necesariamente diferentes al del sistema de control (PLC/SCADA), sistemas que, si se quiere comparar, funcionan más parecido a un celular que a un PLC. Estos sistemas tienen el requerimiento de ser fácilmente actualizables y de tener conexión con medios de servicio para que, in situ o en forma remota, se puedan acceder a los resultados y a actualizar sus ‘aplicaciones’. O sea que un sistema ‘Edge’ también puede requerir servicios ‘Cloud’ a un cierto ‘Store’ de gestión y/o actualización del mismo. Tal como un celular.

Al mismo tiempo, el procesamiento y el monitoreo en la nube también hacen uso de aplicaciones que operativamente funcionan de manera similar a la de los dispositivos Edge, aunque la complejidad del análisis implica el uso de bases de datos más extensas y una mayor capacidad de procesamiento. Para el usuario, montar una infraestructura de monitoreo de indicadores en la nube implica tener estandarizado su nivel de producción de manera que los datos que se originan en los procesos de producción y manufactura sean accesibles y extraíbles del sistema de control y se puedan llevar de manera segura por todo el camino que implica sacarlos de la máquina, transportarlos por la planta y subirlos a la nube.

Por ende, una planta que desea hacer uso del procesamiento en la nube debe haber hecho previamente los deberes de estar decidida a seguir las tendencias en digitalización e Industria 4.0. No puede encararse un proyecto en la nube sin haber ‘aprobado las materias anteriores’.

Finalmente, para llevar los datos a un servicio de Cloud computing fuera de la geografía de la misma planta o empresa y para confiárselos a un proveedor de estas Plataformas como Servicio (PaaS), es necesario aprobar la materia principal que es la de ciberseguridad, es decir, saber implementar ese ‘camión blindado’ que llevará el caudal de nuestros datos e información de negocio de manera segura al proveedor de PaaS.

 

Los nuevos paneles Comfort Unified de Siemens adicionan a su funcionalidad de operación y monitoreo un ambiente Edge desde el cual se pueden llevar analíticas avanzadas de la máquina y la producción.

 

Nuevos desafíos

No debe existir un dilema si se entiende cómo y dónde aplica uno y otro. El procesamiento en el borde (Edge computing) implica un interesado en productividad de máquina o proceso; su implementación es cada vez más sencilla y accesible en un momento en que los fabricantes de tecnología de automatización ya están incorporando estas funcionalidades en sus equipos (por ejemplo, los nuevos paneles Comfort Unified de Siemens con funcionalidad Edge computing).

Si bien los proveedores incluyen su set de apps libres o contratables, es el usuario quien decide el proyecto teniendo perfectamente en claro qué funciones específicas se necesitan para saber de qué manera el proyecto rendirá los frutos esperados. Y con la posibilidad de desarrollar e incorporar sus aplicaciones propietarias.

Desde el punto de vista de infraestructura, la mayoría de las plantas industriales en un nivel ‘Industria 3.0’ ya pueden incorporar estas funcionalidades con inversiones bajas a moderadas. El trabajo remanente consiste en saber ‘sacar’ los datos de la máquina y ponerlos a disposición del sistema Edge.

Un proyecto de Cloud computing, por el otro lado, implica un interesado en visualizar y analizar el negocio; seguramente requerirá datos de diferentes fuentes, agregados y preprocesados. El sistema de aplicaciones deberá interactuar con diversas bases de datos, locales o distribuidas.

Sin embargo, la mayor complejidad de estos proyectos pasa por tener un nivel de extracción y disponibilidad de los datos de planta de manera digitalizada y asegurada, lo que hoy en día reviste un desafío importante.

Y finalmente talla un tema de políticas y cultura de la empresa. Por un lado, el modelo de negocio se sale de la tradicional compra de ‘fierros’; ahora, la compra de equipamiento informático es irrelevante, en cuyo caso el mayor foco está en la conectividad a la nube y la seguridad, pero el centro de la inversión pasa por entender los diferentes modelos de suscripción basados en el uso que se hará de la plataforma.

El otro desafío apunta al repositorio de datos e información, la custodia de los datos en jurisdicciones que no siempre constituyen a la empresa como el ‘teniente’ de sus propios datos y, en consecuencia, de la información vital de su negocio. Si bien los diferentes modelos que los proveedores ofrecen a las corporaciones para sortear esta situación son cada vez más interesantes y apropiados, el avance de las tecnologías en seguridad informática y el aprendizaje de la conveniencia de la operación del negocio desde la nube irán definiendo y decidiendo las mejores soluciones.

 

Conclusión: Si sabemos el qué, sabremos el dónde

No hay un ‘versus’ entre la analítica de borde y en la nube. Lo que se debe tener en claro es el objetivo que se persigue con esta analítica: no es cuestión de tener datos sólo por verlos, sino tener los que se necesita para el objetivo que se procura.

Si nuestro objetivo es la máquina, la línea de producción, posiblemente lo que necesitamos es iniciar un sistema de Edge computing. que irá creciendo y enriqueciendo a medida que obtengamos resultados y posiblemente llegue a un grado de sofisticación que requiera integrarse a algún servicio en la nube.

Si nuestro objetivo es el negocio, de manera holística o disgregada, la analítica en la nube es la solución a encarar, habida cuenta que hayamos hecho los deberes para tener la suficiente transparencia y estandarización de nuestra planta que nos permita sacar la riqueza de información que reside en automatismos y producción.

 

Preparado por el Ing. Andrés Gregorio Gorenberg, gerente Factory Automation, Siemens Argentina.

Modificado por última vez en Jueves, 07 Enero 2021 16:22
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