La tecnología Industrial IoT (IIoT) está avanzando rápidamente en el campo del control y se espera que la capacidad de procesamiento distribuido y en tiempo real de la computación en niebla (fog computing) en aplicaciones de borde de la red corporativa acelere considerablemente su adopción. 

Con su amplia experticia en sensores, lógica de control y tecnología de aplicaciones, Yokogawa ha decidido desarrollar una arquitectura de IIoT destinada a facilitar el uso de esta tecnología. Este camino comenzó con una inversión estratégica en FogHorn Systems Inc., pionero en el desarrollo de software para aplicaciones de computación en niebla y con una vasta experiencia en el tema.

 

Computación en niebla

Es un concepto de arquitectura que permite obtener inteligencia, almacenamiento y conectividad hasta el borde de la red corporativa y suprimir comunicaciones con la nube gracias al establecimiento de una capa de computación distribuida ‘fog’ (niebla) entre la nube y los dispositivos en el campo. 

FogHorn está acelerando el ritmo de innovaciones en computación de borde no sólo democratizando la analítica sino también facilitando el acceso al aprendizaje de máquina de operadores. industriales.
David King, CEO de FogHorn

También se la denomina Edge Computing, o computación en el borde, en relación a la frontera de la red corporativa. La computación en niebla elimina retardos y fluctuaciones de las comunicaciones colocando ciertos datos cerca de los dispositivos de campo que generan los datos y enviar sólo la información esencial a la nube. 

Al mismo tiempo, la computación en niebla permite la ejecución de funciones de lógica para aprendizaje de máquina, inteligencia artificial y cosas parecidas en el borde de la red corporativa. Como tal, hay grandes expectativas de que esta tecnología facilite un gran número de aplicaciones de IoT.

 

Tecnología FogHorn

Ante las crecientes demandas de confiabilidad, seguridad, privacidad de datos, análisis en tiempo real y desarrollo rápido de aplicaciones, muchas implementaciones industriales dependen cada vez más de ‘inteligencia en el borde’, o lo que se conoce como ‘computación en niebla’.

La solución de FogHorn ofrece procesamiento en el borde de alto desempeño, análisis optimizado y alojamiento de aplicaciones heterogéneas tan cerca como sea posible de los sistemas de control e infraestructura de sensores físicos que se extienden por el mundo industrial. Esta solución permite derivar inteligencia en el borde para la optimización de dispositivos en lazo cerrado.

Su plataforma de software es de muy pequeño tamaño y lleva el poder del análisis industrial en tiempo real a dispositivos de borde restringidos, tales como PLCs, gateways y PCs industriales.

Es importante señalar que la tecnología FogHorn ha sido adoptada por los principales actores en computación de nube, integración de sistemas y gateways de borde de alta performance.

FogHorn provee una plataforma analítica de borde eficiente y altamente escalable que facilita el procesamiento in situ en tiempo real de flujos de datos de sensores provenientes de máquinas industriales.

La mayoría de las soluciones de ‘borde’ soportan la ingesta de datos de sensores en un repositorio de almacenamiento local con la opción de publicar los datos sin procesar a un entorno de nube para su análisis offline. Ellas ofrecen esencialmente un concepto de ‘almacenar y enviar’ o alguna forma de capacidades básicas de filtrado. Sin embargo, muchos entornos y dispositivos industriales adolecen de conectividad Internet, por lo que esta solución se torna inutilizable. E incluso con conectividad Internet, la cantidad de datos generados podría superar fácilmente el ancho de banda disponible o tener un costo prohibitivo para enviarlos a la nube. Además, por lo que se tarda en cargar los datos en la nube, procesarlos en el centro de datos y trasferir los resultados de vuelta al borde, quizás llegue a ser demasiado tarde para tomar alguna acción.

FogHorn aborda este punto débil ofreciendo una solución de borde completa que consiste de un motor de procesamiento complejo de eventos (CEP según sus siglas en inglés) altamente miniaturizado, conocido también como motor de análisis, y de la capacidad de aprendizaje de máquina (ML según sus siglas en inglés) para derivar información útil en tiempo real justo en el borde.

También aporta un lenguaje específico al dominio (DSL por sus siglas en inglés) poderoso y expresivo para definir condiciones de falla y detectar eventos complejos interesantes en la multitud de flujos entrantes de datos de sensores.

La salida de estas expresiones se puede utilizar para prevenir costosas fallas de máquina o paradas. También es posible enviarlas a algoritmos adecuados de ML para mejorar la detección y predicción de anomalías o condiciones de falla. 

En definitiva, la tecnología FogHorn permite mejorar la eficiencia y seguridad global de operaciones y procesos en tiempo real.

IoT

Nos encontramos en un momento crítico, cuando los tres componentes involucrados normalmente en cualquier solución (usuario final, proveedor de tecnología e integrador de sistema) no se encuentran alineados en su conocimiento de qué es exactamente IoT y qué posibilidades y oportunidades se pueden encontrar en las distintas aplicaciones.

Los usuarios finales se sienten confundidos por la variedad de mensajes que reciben. Entienden que IoT es algo que tiene un gran potencial para mejorar la gestión de producción y están intrigados acerca de las posibilidades que ofrece un elemento que irrumpe en el mercado actual.

Los proveedores de tecnología necesitan luchar – al menos desde un punto de vista de comercialización – con la competencia y adecuar su oferta en términos de IoT. El ruido disruptivo que ocasiona el término los obliga a decir que tienen soluciones IoT, aun cuando esto signifique tan sólo presentar la misma cartera de productos de una manera diferente. Esto incidentalmente significa adaptar la definición de IoT, en mayor o menor medida, para que se corresponda con las ofertas existentes.

Los integradores de sistemas están atrapados entre demanda y suministro, ambos con poca claridad. Sienten y ven la urgencia de dominar IoT, con su potencial de transformar tanto la tecnología de su negocio como el propio modelo de negocio.

Siendo las cosas así, volvamos al tema de IoT, tratando de poner cierto orden y claridad para ver exactamente qué es IoT y qué no es. Hay varias definiciones de IoT, algunas más confiables que otras. Veamos cómo la define IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) en el documento titulado ‘Hacia una Definición de Internet of Things’:

Internet of Things se refiere a una red compleja adaptativa auto-configurable que interconecta ‘cosas’ a la Internet mediante el uso de protocolos de comunicación estándar. Las cosas interconectadas tienen una representación física o virtual en el mundo digital, capacidad de sensado/actuación, una característica de programabilidad y deben estar unívocamente identificables. La representación contiene información que incluye identidad de la cosa, estado, ubicación y toda otra información relevante de negocio, social o de carácter privado. Las cosas ofrecen servicios, con o sin intervención humana, mediante utilización de la identificación única, captura y comunicación de datos y capacidad de actuación. El servicio se concreta mediante el uso de interfaces inteligentes que están disponible dondequiera, en todo momento y para todo lo que tenga en cuenta la seguridad.”

Esta definición contiene todos los elementos que son de utilidad y necesarios para identificar qué es IoT y qué no es:

  • Primero, las cosas deben estar interconectadas – deben interactuar una con otra como así también con un servicio central, lo que hace que IoT sea sustancialmente diferente a cualquier otra solución de recolección de datos mediante sensores o RTU.
  • En segundo lugar, las cosas deben usar la Internet como infraestructura de comunicación. No importa si es eficiente o no, si implica retardos o si se realiza en tiempo real. Si las cosas se interconectan usando un fieldbus o una red cerrada o por el estilo, entonces no es una solución IoT.
  • Las cosas deben proveer información y tener capacidad de actuación. También deben incorporar inteligencia programable que les permita ofrecer servicios consumibles dondequiera y en todo momento.

Estos tres elementos por sí solos, si se los tiene en cuenta, permiten poner claridad y reconocer si se está hablando de IoT o no. Un grupo de PLCs conectados a través de un fieldbus no es IoT. En cambio, PLCs conectados a la Internet e intercambiando información entre ellos y con cualquier unidad base, son IoT. Recolectar datos en una base de datos centralizada para su subsiguiente procesamiento, si bien complejo, no es IoT.

Estas consideraciones no van en contra de los proveedores de tecnología que algunas veces promueven tales soluciones como Internet of Things. No se cuestiona el valor de su propuesta, sino el uso de la etiqueta de IoT para aprovecharse de la confusión que reina en la industria. Utilizar la etiqueta de IoT con fines de comercialización no hace ningún bien al mercado, especialmente en un mercado que se está transformando rápidamente y necesita claridad para evitar que termine en una burbuja especulativa.

Preparado en base a una presentación de Luigi De Bernardini en la conferencia anual de CSIA (Control System Integrators Association).

Este servicio de medición de caudal de líquidos y de gases en planta, en forma no-invasiva, sirve para todo tipo de procesos y aplicaciones. Ofrecido por Esco Argentina S.A., emplea caudalímetros ultrasónicos "clamp-on" de montaje externo. 

La medición puede realizarse prácticamente en cualquier tamaño y espesor de cañería gracias a una amplia variedad de transductores ultrasónicos. Utilizando los transductores apropiados, pueden medirse tanto líquidos limpios (por tiempo de tránsito) como líquidos con partículas o aireación (por efecto Doppler), además de todo tipo de gases (aire comprimido, gas natural, gases especiales, etc.).

En lo que hace a la medición de gas, se requiere una presión mínima que depende del tipo de gas y el espesor de cañería. Al solicitar el servicio es necesario que el cliente informe cuáles son las condiciones de operación, para que el personal de Esco verifique si la medición puede ser posible. 

Entre los usos más frecuentes se puede mencionar:

  • Verificación de caudalímetros instalados;
  • Medición en sitios remotos o sin caudalímetros;
  • Evaluación de eficiencia de bombas;
  • Verificación y calibración de interruptores de caudal (flujostatos);
  • Evaluación de procesos;
  • Medición de espesores de cañería;
  • Reemplazo temporario de caudalímetros.

Al usar tecnología ultrasónica, se puede obtener una exactitud mejor al 1% del caudal en la mayoría de las aplicaciones, con una altísima repetibilidad y confiabilidad, ya que no hay partes móviles y los transductores no están en contacto con el proceso.

Los caudalímetros utilizados en el servicio de medición cuentan con certificación de la calibración original de fábrica y con re-certificaciones nacionales en laboratorios con patrones traceables a referencias de INTI (Argentina).

Los resultados de las mediciones se pueden entregar al cliente tanto en forma impresa como en medio magnético para facilitar análisis posteriores de la información. Junto a los resultados del informe se adjuntan las certificaciones del caudalímetro utilizado en el servicio.

La Internet of Things (IoT), que es la interconexión en red de dispositivos físicos para recolectar e intercambiar datos vía IP (Internet Protocol), ha dado origen a la Industrial Internet of Things (IIoT), donde la intersección de gente, datos y máquinas inteligentes ha impactado en la productividad, eficiencia y operaciones de industrias en todo el mundo. Las soluciones habilitadas por IIoT permiten conectar, recolectar, analizar y actuar sobre datos en tiempo real sin ningún tipo de problemas.

La plataforma EcoStruxure de Schneider Electric empodera a los usuarios finales para implementar soluciones IT/OT escalables, aportando innovación a todos los niveles. Esta arquitectura y plataforma de tecnología interoperable reúne automatización y software, lo que permite a los usuarios finales recibir más valor en cuanto a seguridad, confiabilidad, eficiencia, sustentabilidad y conectividad.

En las últimas dos décadas, nuestro compromiso con la innovación en lo que hace a digitalización ha inspirado el desarrollo de soluciones IIoT  para control de borde, por ejemplo Modicon M580, que es nuestro controlador emblema con Ethernet en su núcleo,” explicó Marc Ramsay, vicepresidente de Schneider Electric.

 

Una plataforma que optimiza las redes abiertas

El controlador M580 ePAC les brinda a los operadores de planta la capacidad de diseñar, implementar y correr un proceso aprovechando activamente los beneficios que ofrece una red abierta:

  • Acceder a datos consistentes y exactos para tomar decisiones oportunas;
  • Reducir paradas con una visión detallada de alarmas y eventos;
  • Diagnosticar e identificar rápidamente causas raíz de problemas;
  • Tomar decisiones informadas acerca de operaciones de planta y gestión de energía.

 

El controlador Modicon M580 high-end ePAC ofrece procesadores redundantes, Ethernet nativo y ciberseguridad embebida en su núcleo. Se destaca por su alta performance, elevada disponibilidad para procesadores y redes, mayor ciberseguridad, más flexibilidad en el diseño y mayor agilidad en operaciones y soluciones de modernización.

El controlador Modicon M580 high-end ePAC ofrece procesadores redundantes, Ethernet nativo y ciberseguridad embebida en su núcleo. Se destaca por su alta performance, elevada disponibilidad para procesadores y redes, mayor ciberseguridad, más flexibilidad en el diseño y mayor agilidad en operaciones y soluciones de modernización.

 

Ciberseguridad y evolución sustentable

Modicon M580 con la certificación Achilles Nivel 2 es el PAC más avanzado de Scheider Electric en términos de ciberseguridad, puesto que el sistema es testeado de acuerdo con servicios y protocolos Ethernet, tales como ARP, ICMP, TCP, IP, etc. La integridad del firmware es chequeada en cada puesta en marcha y compilada y almacenada en memoria, evitando su descompilación por un tercero.

El M580 ePAC está en la frontera de la siguiente generación de PACs que aprovechan las comunicaciones Ethernet abiertas y rápidas,” comentó Mark Williams, director de Plant Solutions Competency Centre de Schneider Electric. “Se destaca por un muy alto nivel de poder computacional gracias a un procesador multinúcleo, lo que facilita una  conectividad de alta velocidad a los dispositivos de red, mientras mejora la resistencia a las amenazas de ciberseguridad.” 

Es posible actualizar el Modicon M580 ePAC sin inversiones adicionales en cableado, desarrollo de software o capacitación.

Modicon M580 ePAC también es compatible con las comunicaciones xBus de los controladores Modicon M340 y Premium. Los usuarios pueden conmutar fácilmente entre distintos tamaños de controlador en la gama de Modicon sin cambiar sus racks de E/S y cableado. 

El controladorModicon M580 ePAC ha sido construido para la arquitectura colaborativa e integrada EcoStruxurePlant de Schneider Electric, que incorpora telemetría, PLC/SCADA y DCS junto a servicios completos del ciclo de vida, lo que hace más eficientes las operaciones. Desde diseño inicial hasta su modernización, EcoStruxurePlant permite conectar de manera transparente los niveles de control, operación y empresa del negocio.

La capacidad técnica de Industrial Internet of Things (IIoT) brindará la oportunidad de redistribuir los bloques constructivos del procesamiento industrial a medición, control y conectividad. Si bien estos tres bloques constructivos se basan iterativamente uno en el otro en cuanto a balance, todo comienza con medición, que es el catalizador para la optimización y mejora del proceso.

IIoT no sólo se basa en este componente históricamente fundamental del procesamiento, sino que va a llegar a mayor profundidad y se espera más. Las mediciones del futuro aprovecharán tecnologías que reducirán considerablemente el tamaño y el costo, aumentarán la capacidad de almacenaje y el poder computacional, y eliminarán la conectividad cableada (para alimentación y comunicaciones). 

Estos cambios se traducirán en un aumento importante en la cantidad de medición aplicada. Con sensores de costo extremadamente bajo capaces de conectividad de datos en tiempo real y predictivos, los interesados podrán concretar el valor a resultas de emplear números descomunales de dispositivos de medición para control y optimización de proceso.

En los sistemas vivientes, cada sensor biológico es una configuración molecular única destinada a medir un parámetro específico (presión, insulina, pH, temperatura, etc.). Puede haber miles de sensores biológicos similares o diferentes en una sola célula microscópica. De manera similar, los elementos sensores de IIoT de mañana serán minúsculos y compuestos de unas muy pocas partes únicas, mientras incorporan inteligencia que puede manejar muchos más datos, pasando sólo información relevante para los sistemas ciberfísicos de control (también conocidos como activos conectados inteligentes). 

Los sensores de proceso de hoy en día se comercializan como ‘inteligentes’, pero, si bien los avances técnicos han permitido aumentar la inteligencia embebida, dichos sensores resultaron de gran tamaño y costosos, autolimitando así su implementación. La adquisición de dispositivos de sensado no se ve limitada por no necesitar tanta información sino por el alto costo de implementación (sensor más costo de instalación del cableado). El mercado de dispositivos de medición explotará en cuanto a volumen cuando el proveedor pueda entregar la verdadera capacidad de IIoT utilizando simples sensores wireless.

  Al promover simplicidad en los componentes fundamentales (medición), impulsar una analítica diferenciadora a nivel de control y vincularlos usando conectividad wireless y arquitecturas basadas en la nube, se podrá conseguir un cambio de dirección en el modelo de Automatización y Control Industrial, apuntando a un modelo que puede ser definido como ‘simplemente complejo’, donde mediciones simples más analítica compleja aportan valor al cliente.

Capitalizar las oportunidades que brinda IIoT requerirá un cambio fundamental en lo que hace a cultura, pensamiento, arquitectura, estrategia e inversiones. Con muchas de las tecnologías de IIoT ya disponibles y diseños simples de sensores, no hay dudas de que la evolución inteligente ya ha comenzado.

Preparado en base a una presentación de Matthew Carrara y Michael Davis, de Schneider Electric.

Los términos ‘Industrie 4.0’ e ‘Internet of Things’ aparecen con mucha frecuencia en los medios y generan intensas discusiones. ¿Qué significan exactamente y cómo son? Pero por sobre todo, ¿cómo habrán de influir en los requerimientos de los usuarios y, en consecuencia, en productos, servicios y soluciones?

El término ‘Industrie 4.0’ alude a la cuarta revolución industrial y se refiere al desarrollo de la así llamada ‘fábrica inteligente’. La primera revolución industrial se basó en la potencia del vapor y el agua, mientras la segunda significó producción en masa utilizando líneas de ensamblado y electricidad. La tercera revolución industrial fue digital y llevó al uso extendido de electrónica e IT para automatizar aún más la producción.

 

Primera aparición pública de Industrie 4.0

Fue durante la Feria Industrial de Hannover en 2011. La subsiguiente discusión acerca de cómo se vería afectada la manufactura por la cada vez más dominante tecnología Ethernet se tradujo en un informe oficial, presentado en la Feria de Hannover de 2013. Como resultado, las organizaciones alemanas BITKOM, VDMA y ZVEI se dedicaron a coordinar medidas para su desarrollo e implementación. Hoy en día, Industrie 4.0 encapsula mucho de lo que ya había antes de 2011 y donde, por ejemplo IEC TC65, ha trabajado en la elaboración de algunos de los estándares necesarios.

 

Microprocesadores y wearables

El término ‘Internet of Things’ encuentra su origen en Norteamérica y describe de qué manera un sistema de computadora central es reemplazado por ‘objetos inteligentes’ o ‘cosas’. A tal fin se usan microprocesadores discretos y cada vez de menor tamaño. Estos podrían estar insertos en la ropa y provistos con sensores que miden, por ejemplo, la temperatura corporal. 

Esta clase de ropa de alta tecnología, denominada wearables, encontrará un uso cada vez amplio en el futuro, particularmente en medicina. Por supuestos que hay muchas otras posibilidades de usar tales sensores miniatura inteligentes.

 

Identificación de objetos

‘Internet of Things’ también describe el enlace de objetos físicos (cosas) de identificación única con una representación virtual en una estructura parecida a la Internet. El reconocimiento automático usando RFID suele ser considerado como la base para la ‘Internet of Things’, si bien es posible lograrlo con un código de barras o un código 2D.

Industrie 4.0 ayuda a la modularización

La posibilidad de identificar y abordar cada activo de planta servirá para la modularización de la producción industrial, algo inminente en el horizonte desde hace ya varios años. Esto estará asociado a consecuencias tecnológicas y económicas de amplio alcance, que afectarán también a los fabricantes de instrumentación y sistemas. 

Nuevos competidores quizás ingresen en el mercado, quizás se requieran nuevos tipos de dispositivos, por ejemplo, un mayor número de dispositivos compactos, y nuevos modelos de negocio serán cada vez más importantes. Todo esto impulsado por tiempos más cortos de puesta en marcha, tiempos de llegada al mercado más rápidos y una producción mucho más flexible. La replicación en lugar de la extensión de la planta podría significar dispositivos que sean más similares en tamaño y construcción. 

Desde el punto de vista del usuario, y de acuerdo a la industria, las plantas convencionales serán más o menos reemplazadas por plantas modulares.

 

Gestión de datos en automatización de procesos

Industrie 4.0 permitirá instalar WirelessHART y, por ejemplo, la Suite PAM (Plant Asset Management) de Endress+Hauser. Similar al mundo de los bienes de consumo, se espera que la ‘Internet of Things’ aporte muchos más datos que serán transmitidos en forma inalámbrica, lo que se suma a la transmisión cableada en tiempo real de datos de proceso a través de, por ejemplo, Ethernet Industrial.

 

Preparado con material suministrado por Endress+Hauser.

 

Nadie duda de que IIoT (Industrial Internet of Things) hará cambiar nuestra manera de hacer negocios – desde cómo se diseña y opera la planta hasta cómo se gestiona la cadena de suministros.

La analítica aprovecha las tecnologías existentes y también inspira nuevas que harán cambiar dónde y cuándo se hace el trabajo. 

Big Data transforma organizaciones y procesos, pero sin olvidarse de incluir a los expertos en la materia (SMEs según sus siglas en inglés) en los planes para el futuro.

IIoT resuelve viejos problemas de maneras novedosas e innovadoras,” explicó Tathagata Basu, director de Honewell Connected Plant, durante la reciente Honeywell Users Group (HUG) 2017. “Y todo se podrá hacer mucho mejor, mucho más rápido y mucho más eficientemente.”

40 exabytes (4 x 1019) de nueva información se generará tan sólo este año en todo el mundo. Una planta importante tiene hoy en día más de 40 Pbyte (1015) de datos, que aumentarán 10x en los próximos años. Tener acceso a la información y ponerla en la nube – o sea, cerrar la brecha, utilizar IIoT como plataforma y elaborar analítica predictiva y prescriptiva para promover la acción – es la gran diferencia”.

Hoy en día, cuando el departamento de IT pasa a ser parte de la IIoT, la necesidad de involucrar ingenieros de proceso y personal de operaciones se vuelve importante, siempre que los datos estén bien contextualizados. “La experiencia en la materia es cada vez más crítica,” señaló Basu. “Si la colaboración con el departamento de IT no es posible, la agenda estará en manos de ese departamento. El objetivo de la analítica es proveer información para lograr mejores decisiones y acciones en pos de un beneficio económico.”

Las oportunidades en la industria de procesos no han cambiado”, recalcó Basu. “Lo que sí ha cambiado es la manera en que se aplican las tecnologías para resolver problemas,” explicó Basu. “Maximizar la automatización y minimizar la participación humana no siempre son los objetivos. La analítica debe ser la adecuada a cada caso en particular.”

Se pueden aplicar cuatro niveles de analítica – descriptiva, diagnósticos, predictiva y prescriptiva – a los datos de planta, donde cada nivel requiere un grado diferente de interpretación humana. Según Basu, “la analítica descriptiva permite visualizar lo que ocurrió en la planta y no es algo nuevo. Los diagnósticos nos dicen por qué ocurrió, combinando información en tiempo real con datos históricos y estableciendo cierto contexto. La analítica predictiva se basa en la información del pasado para pronosticar lo que puede llegar a ocurrir.”

Lo que realmente irá a cambiar la organización es la analítica prescriptiva. Se ingresa información causal que irá a una herramienta de reconocimiento que se encarga de indicar lo que hay que hacer. Aporta soporte de decisiones y automatización de decisiones. Y son muchas veces las que involucran aprendizaje de máquina e inteligencia artificial,”

Los cuatro niveles de analítica ya se pueden implementar perfectamente hoy en día, explicó Paul Bonner, vicepresidente de Honeywell Connected Plant. A este fin, Honeywell se ha asociado con varias compañías que pueden proporcionar dichos niveles de analítica.

 

 

Nuevas fronteras

Con el desarrollo de la nube, vuelve a aparecer una fricción entre IT y automatización.” Al respecto, Bonner enumeró las razones que hay detrás de la necesidad de operaciones e ingeniería de que se escuchen sus voces a la hora de planificar IIoT y analítica.

Hay una gran variedad de tecnologías listas para lograrlo:

  • Comunicación de alto ancho de banda y almacenamiento masivo en la nube;
  • Sensores de uso generalizado y bajo costo;
  • Analíticas avanzadas y aprendizaje de máquina;
  • Estándares de interoperabilidad de dispositivos.

Pero IIoT y la analítica en la nube también permiten introducir otras soluciones más, tales como: 

  • Colaboración remota;
  • Centros de excelencia;
  • Captura y aplicación del conocimiento;
  • Monitoreo remoto a cargo de máquinas.

Si se piensa en algunos años atrás cuando aparecieron por primera vez los sistemas abiertos, en ese entonces hubo una disputa entre la gente de automatización y la gente de IT,” recordaba Bonner. “Esta disputa se fue calmando con el tiempo, pero ahora asistimos a un cierto resurgimiento de esa fricción entre IT y automatización a raíz del desarrollo de la nube”.

 

Conectar gente, activos y procesos

Una planta conectada significa gente conectada, activos conectados y procesos conectados. “¿Qué significa ‘proceso conectado’?”, preguntó Basu. “Significa utilizar datos de planta en tiempo real con software avanzado, analítica y modelos de proceso de la planta en pos de mejoras operacionales y una mayor confiabilidad. Por su parte, el concepto de activos conectados significa obtener datos de los dispositivos de borde de manera segura. Y para conectar gente, el personal dispone ahora de nuevas herramientas que le permiten realizar mejor sus tareas y de manera más segura, aumentando su competencia y colaboración a nivel de empresa.”

La planta conectada se basa en Big Data y analítica en la nube, pero no hay que desesperarse por todos los conceptos equivocados que pululan alrededor de las actuales características y ventajas de IIoT. Bonner echa por tierra muchos de estos mitos:

 

Mito 1  |  Almacenar Big Data en la nube es barato o gratuito. 

La gente piensa que puede colocar cantidades ilimitadas de datos en  la nube,” explicó Bonner. “La verdad es que se paga para almacenar. Y se paga casi cinco veces más que cuando se sacan los datos. Es importante mirar dónde se almacenan los datos. Donde sea posible, sacar datos de alta frecuencia y usarlos en el borde.

 

Mito 2  |  Big Data y analítica reemplazan la necesidad de conocimiento del proceso y experiencia de ingeniería.   

El usuario debe ser capaz de combinarlos con la experiencia y experticia en ingeniería de procesos,” aclaró Bonner.

 

Mito 3  |  La analítica de datos es un reemplazo de los modelos fundamentales.

 

Mito 4  |  No se necesitan buenos datos mientras se tengan bastante datos.

 “Los eventos raros son un buen ejemplo de este mito,” explicó Bonner. “Los únicos datos que sirven son esos mismos datos de eventos raros provenientes de un evento anterior.

 

Mito 5  |  No es necesario modificar los procesos de trabajo para obtener todo el valor que puede aportar Big Data.  

La finalidad está en poder tomar decisiones más rápidas en un nivel más bajo de la organización,” comentó Bonner. “Si no se modifica el proceso, no se podrá obtener todo el valor de Big Data.”

 

Mito 6  |  Todos los software de analítica son prácticamente iguales; todos pueden ser descargados como shareware de la Internet.  

La productividad que se consigue a partir de ese software no es eficiente ni escalable,” explicó Bonner. “Se debe instalar software disponible a nivel comercial.”

 

Nunca aprendo nada hablando. Sólo aprendo cosas cuando hago preguntas.
Lou Holtz

 

Ciberseguridad y mellizo digital

Cada usuario potencial mira a la conectividad y sus riesgos de seguridad con el mismo ojo escéptico con que miraba alguna vez la comunicación wireless. Pero las ventajas de las capas integradas de soluciones seguras listas para IIoT son demasiado atractivas como para ignorarlas:

  • τ Datos desde activos y dispositivos inteligentes y conectados usando OPC-UA y 4G;
  • τ Gestión de datos y control in situ – conectividad a través de todos los niveles de proceso y operaciones de negocio;
  • τ Analítica predictiva para visualización basada en la web y monitoreo remoto de equipos;
  • τ Colaboración inteligente y segura.

Hay que pensar en una planta conectada con un mellizo digital,” aclaró Basu. “El mellizo digital es un modelo de los activos físicos de una planta que les brinda a los usuarios una visualización completa y contextual de sus activos. Esos niveles de comprensión y contexto se consiguen utilizando expertos en la materia a la hora de aplicar la tecnología.” 

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