Viajamos hasta Turquía con Polaris Blockchain

Viajamos hasta Turquía con Polaris Blockchain

Viajamos hasta Turquía con Polaris Blockchain

Blockchain | Polaris
Presentamos el nuevo módulo de Blockchain de Polaris. Y nada más y nada menos que en Estambul. Te contamos más a continuación.

Como ya os comentamos hace una semana nuestro próximo destino será Turquía y, más concretamente, Estambul.

Estamos muy contentos porque nuestro nuevo módulo, Polaris Blockchain, ha sido seleccionado para la fase de Innovación dentro del Proyecto Europeo Blockchain Innovation Spaces (Block.IS), proyecto enmarcado en el Programa H2020.

Polaris Blockchain será un módulo de Polaris que detectará y mejorará las condiciones operativas de seguridad laboral en las empresas.

Sixphere estará en Estambul los días 28 y 29 de enero para presentar Polaris Blockchain en una asamblea, donde se evaluará nuestra propuesta y se decidirá si es apta para pasar a la fase de Experimentación.

Es un programa europeo de financiación en escala, así que intentaremos que Polaris Blockchain supere todas las fases para conseguir desarrollar nuestro proyecto, complementando así nuestra tan querida plataforma Polaris.
De momento hemos pasado a la primera fase y con esto ¡estamos más que contentos!

* Esta publicación refleja solo las opiniones de Sixphere Technologies. El consorcio Block.IS no se hace responsable del uso que pueda hacerse de la información contenida en la publicación

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Los casos de éxito de Sixphere

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IIoT & proximidad desde el punto de vista técnico

IIoT & proximidad desde el punto de vista técnico

IIoT & proximidad desde el punto de vista técnico

IIoT | Polaris | Smart Factory
El uso de IIoT combinado con tecnologías de proximidad permite automatizar puntos clave de los procesos productivos presentes en una planta industrial. Su aplicación requiere infraestructuras tecnológicas robustas, adaptables y plenamente orientadas al tiempo real.

¿Qué es eso del IIoT y en qué se diferencia de su primo hermano el IoT? Puede decirse que el IIoT, más que primo hermano del IoT, es su hijo o, al menos, su sobrino. Mientras que el Internet of Things se refiere a la hiperconexión de elementos físicos de nuestro entorno a Internet con el fin de facilitar acciones cotidianas, explotar necesidades de consumo o recopilar información orientada a mejorar la toma de decisiones en ámbitos diversos (como el turismo, la gastronomía  o el tráfico), el Industrial Internet of Things es una especificación de aquel en el ámbito puramente industrial, que orienta todas sus prestaciones a la automatización y mejora progresiva de los procesos de producción en una planta.

El IIoT introduce a la persona como elemento central de la red de nodos interconectados que conforman el ecosistema de una Smart Factory. Asimismo, las implicaciones de su uso frente al IoT van más allá de las meramente funcionales. El análisis de las características de una planta industrial obliga a adoptar soluciones tecnológicas peculiares,  más robustas y necesariamente adecuadas a un uso más intensivo y crítico.

A lo largo de este artículo, se arrojará luz sobre dichas peculiaridades. Asimismo, se aportarán algunas claves tecnológicas relativas a la implantación y el uso de IIoT como eje fundamental de mejora de la calidad industrial.

Tiempo real e hiperconectividad

La mejora de un proceso productivo y la automatización de sus puntos clave pasan por una mejora sustancial en la toma de decisiones. Y ésta, a su vez, exige ineludiblemente información de calidad en tiempo real. Atrás quedan los pesados sistemas de almacenado de datos, muy orientados a la generación de informes estáticos y muy poco alineados a la acción. Abordemos IIoT & proximidad desde el punto de vista técnico. Bienvenidos a la Real Time Factory

Tecnologías IIoT y de proximidad en tiempo real

El concepto de Real Time Factory debe aplicar a cuatro aspectos fundamentales:

  • Disponibilidad del dato en el momento en el que se genera.
  • Procesamiento en el borde para la emisión de eventos de negocio de interés al resto de nodos en tiempo real .
  • Incorporación del dato a un almacén de información para su posterior análisis y explotación.
  • Aprovisionamiento de células inteligentes que presten soporte al proceso de producción.

Para ilustrar a nivel práctico los cuatro puntos anteriores, puede ser útil pensar como ejemplo en una aplicación IIoT sencilla: la instalación de sensores de temperatura y humedad. Recoger de manera aislada la señal emitida por el sensor NO es IIoT. Limitarse a almacenar y consultar esporádicamente la señal emitida por el sensor NO es IIoT. Plasmar en una pantalla la temperatura y humedad de la planta es útil, pero TAMPOCO es IIoT.

Otro de los puntos clave de una arquitectura IIoT es sin duda la hiperconectividad. Todos los componentes que forman parte del flujo productivo deben estar intercomunicados, de modo que puedan compartir información sobre su estado, sus acciones, sus problemas, etc. Para ello, se debe apostar por una arquitectura «apificada» y totalmente orientada a microservicios y eventos de negocio en tiempo real.

Llegados a este punto, ¿cómo encaja todo ello a nivel técnico?

Arquitectura en 5 capas

Abordar IIoT & proximidad desde el punto de vista técnico supone el diseño e implantación de sistemas complejos, incrementales y de alta disponibilidad. A continuación, se propone una arquitectura de alto nivel formada por cinco capas diferenciadas.

Tecnologías IIoT y de proximidad en tiempo real, arquitectura

Iot & Proximity Layer

Es la capa encargada de enlazar el mundo físico y real con el mundo digital.

Se ocupa de recoger todas las señales provenientes de las distintas entidades (útiles, elementos manufacturados, personas, etc.) presentes en la planta de producción y realizar una primera interpretación en tiempo real de estas. Dicha interpretación puede resultar en la generación de eventos de negocio útiles de forma inmediata para el resto de componentes.

La tecnología de proximidad supone un añadido dentro de dicha capa, pues permite implementar funcionalidad inteligente apoyada en el contexto y posición de cada elemento dentro de la planta de producción.

Core Layer

Capa inmediatamente superior a la anterior, encargada de recibir las señales provenientes de esta y aplicarles un procesamiento e interpretación más avanzado.

A este nivel, todos los datos recogidos se traducen y transforman en eventos de negocio con un sentido específico dentro del flujo productivo de la organización. Al igual que en el caso anterior, dichos eventos son transmitidos a la capa superior, publicándose como eventos al conjunto de la Smart Cloud Factory. Asimismo, son almacenados en el motor de datos para su futuro aprovechamiento.

Business Services Layer

Capa que implementa la base del negocio y presta soporte funcional a la Smart Factory en su conjunto.

Alimentándose de eventos de negocio interpretados y transformados por las capas inferiores, y utilizando recursos proporcionados por el motor de datos, implementa a nivel digital los servicios inteligentes que finalmente permiten la automatización de puntos clave del proceso productivo y alimentan a los distintos puntos de conexión entre la Smart Factory Cloud y el usuario final.

Data Engine

Se trata de una capa transversal encargada de almacenar datos masivamente, estructurarlos y procesarlos con el objetivo de construir modelos útiles al flujo global.

El objetivo final de esta capa no es tan solo el mero almacenamiento de datos o su explotación para la generación de reportes. El motor de datos será el encargado de procesar, analizar y construir modelos inteligentes cuya explotación y mejora continua permitan aportar aspectos clave en una Smart Factory: flujos de mantenimiento preventivo y predictivo, o servicios de detección de anomalías entre otros.

Smart Cloud Factory

Capa de alto nivel encargada de prestar los servicios funcionales finales a los distintos clientes y usuarios de la Smart Factory. Se ocupa asimismo de mantener cada uno de sus componentes hiperconectados.

Debe verse como el fin último de la arquitectura descrita. Alberga la recepción y publicación de todos los eventos de negocio, los microservicios funcionales y los paquetes de información útil, poniendo todo ello a disposición de las distintas Smart Factory Tools orientadas al usuario final (aplicaciones móviles o web, proyectores, cuadros de mando, etc.).

El caso del sensor ambiental

Retomando el escenario para el sensor de temperatura y humedad descrito al inicio, ¿cómo consigue esta arquitectura integrar su uso en un entorno IIoT real? A continuación, se describe un posible flujo de ejemplo:

  • IIoT Layer recoge de manera continua la temperatura y humedad de la planta y la publica como evento de negocio en la Smart Cloud Factory, de modo que está siempre disponible para cualquier componente. Asimismo, la transmite a la capa superior y la vuelca a su vez sobre el Data Engine.
  • Core layer, cada vez que recibe información sobre temperatura y humedad, interpreta si ha habido una variación significativa con respecto a la última medición. En ese caso, comunica a la nube una alerta en tiempo real.
  • Business Services Layer suspende de manera automática las operaciones en marcha afectadas por una alerta derivada de un cambio brusco en las condiciones ambientales. Asimismo, registra automáticamente dichas condiciones adjuntas al sellado de una operación, evitando su registro manual y reduciendo la posibilidad de error.
  • La Smart Factory Cloud permite al usuario final solicitar información en tiempo real sobre las condiciones ambientales o detectar alertas también en tiempo real sobre sus variaciones. Asimismo, habilita la toma de decisiones supervisadas en base a estas o, simplemente, la consulta de un reporte de tendencia.
  • El Data Engine presta soporte al almacenamiento y procesado de la información. A través de su análisis, puede construir modelos de predicción que adelante posibles fallos en el proceso ante variaciones en las condiciones, o prevea estas ante determinadas circunstancias contextuales.

En definitiva, IIoT es la integración inteligente de componentes físicos, su contexto y la información que aportan dentro del flujo de producción de la planta para la mejora continua de éste.

Algunas herramientas de utilidad

Para el abordaje de tecnologías IIoT & proximidad desde el punto de vista técnico, se han de implementar e implantar herramientas orientadas a la alta disponibilidad en cada capa descrita.

A bajo nivel, para la recogida masiva de eventos y su ingesta por parte del Data Engine, se aconseja el uso de herramientas Stream y Websocket en la proceso de comunicación emisor-receptor. Asimismo, puede apostarse por el uso de servicios ligeros «apificados» para la comunicación entre los distintos componentes implicados.

En relación con la capa Core, se aconseja como peculiaridad la gestión de colas de trabajo y la potenciación de tolerancia a fallos. Los eventos recibidos a procesar pueden ser muchos, y cualquiera de ellos es igual de importante que el anterior o el siguiente. El Core debe ser capaz de procesarlos absolutamente todos y, en caso de error, de volver a intentarlo.

Para las capas Business Services y Smart Factory Cloud, puede apostarse por la implementación de microservicios independientes y ligeros que faciliten la implantación de mecanismos de balanceo y alta disponibilidad. A este nivel, el procesado intensivo ya se ha realizado. No obstante, es la capa que más peticiones recibe por parte de los clientes finales, por lo que debe asegurar la respuesta.

Por último, a nivel de herramientas de usuario final, puede optarse por multitud de soluciones, desde Single Page Applications que aporten ligereza y dinamismo en un entorno de tiempo real, hasta aplicaciones de movilidad basadas en mensajería Push.

IIoT como motor de digitalización

A modo de conclusión, la aplicación de tecnologías IIoT & proximidad desde el punto de vista técnico se refiere al diseño de arquitecturas y sistemas que permitan integrar los distintos componentes de una planta de producción y la información que de ellos puede extraerse dentro del flujo productivo de la organización. De este modo, es posible implementar herramientas que automaticen sus puntos clave y faciliten la toma de decisiones del usuario final en tiempo real.

Este tipo de arquitecturas deben suponer el eje central en la digitalización de las empresas industriales, pues se yerguen como entes integradores, reutilizables, extensibles y de máximo rendimiento enfocados a la facilitación diaria y a la mejora constante de la productividad, como es el caso de nuestro producto tecnológico Polaris Industry.

Tecnologías IIoT y de proximidad en tiempo real, digitalización

Los casos de éxito de Sixphere

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Polaris, premiado por su contribución a la transformación digital agroalimentaria

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Agroalimentario | Farm
¡En Sixphere estamos de enhorabuena! Nuestro producto Polaris Farm ha sido reconocido por su aporte a la digitalización y mejora del sector agroalimentario por parte del proyecto DIVA.

Pocas sensaciones hay tan satisfactorias y motivantes que el que se valore tu esfuerzo y trabajo diario. Esas sensaciones son las que hemos experimentado al conocer que hemos sido beneficiarios de una ayuda del Proyecto DIVA para seguir desarrollando nuestra solución Polaris Farm.

Esta ayuda consiste concretamente en un cheque dentro de la modalidad de maduración para realizar laboratorios orientados al sector agroalimentario.

Los retos del sector agroalimentario y el proyecto DIVA

La industria agroalimentaria, como otras muchas, está experimentando una profunda transformación gracias al desarrollo de nuevas tecnologías digitales y su aplicación a la producción y la gestión de la cadena de valor.

El uso de la Inteligencia Artificial, las aplicaciones avanzadas en robótica, la automatización, la computación en la nube, el software de control o la tecnología de finanzas son clave para adaptarse a los retos del siglo XXI.

El sector agroalimentario industrial de hoy en día es en gran parte ineficiente, lo que hace que la necesidad de desarrollo de tecnología e innovación que mitigue este lastre para el mismo sea cada vez más imperiosa.

Fruto de esta coyuntura nace el Proyecto Diva (Boosting Innovative Digitech Value Chains for Agrofood, Forestry and Environment). Éste se marca como objetivo principal el impulso de la hibridación y la transformación digital en los sectores agroalimentario, medioambiental y forestal.

En concreto, pretende fomentar la generación de nuevas cadenas de valor para la digitalización del tejido empresarial de dichos sectores, para lo que presta soporte a pymes innovadoras agrícolas, alimentarias, forestales, medioambientales y TIC a través de la oferta de servicios de apoyo a la innovación y programas de incentivos para proyectos de desarrollo tecnológico, demostrativos y de internacionalización.

El proyecto DIVA lanzará a lo largo de sus tres años de duración dos convocatorias abiertas para la presentación de propuestas de proyectos. Así, mientras dure el proyecto se irán haciendo más convocatorias para la obtención de más ayudas.

Polaris Farm, nuestra solución para impulsar la digitalización agroalimentaria

 El proyecto presentado por Sixphere a dicha convocatoria es Polaris Farm. Se trata de un módulo específico e integrado dentro de Polaris, un sistema de gestión de la producción cuyo primer objetivo es la optimización completa del proceso de fabricación a través de un seguimiento de personas, recursos y activos, la gestión de proximidad y Big Data.

Polaris Farm implementa la naturaleza de un sistema de producción agrícola, basándose concretamente en el seguimiento y la localización en exteriores.

Polaris Farm se sirve como un servicio en la nube siguiendo un modelo de pago por uso. Este sistema cloud se utiliza para conectar varios tipos de dispositivos (balizas BLE, LTE y NB-IoT, puertas de enlace Bluetooth, dispositivos Raspberry Pi, etc.) que cargan una gran cantidad de datos, implementando la proximidad y otras funcionalidades complejas.

La proximidad es el principal concepto innovador introducido por Polaris, calculada mediante la comunicación entre dispositivos conectados que serán el núcleo de la interacción inteligente del sistema con las personas y el medio ambiente.

Otra característica fundamental de Polaris es la implementación de modelos avanzados de aprendizaje automático, centrados en general, en la detección de anomalías, predicciones de variables de producción y segmentación de imágenes.

En definitiva, se trata de utilizar un método y sistema flexible, automatizado, interconectado e inteligente que ayude a mejorar el sistema de producción agrícola.

Con la presentación al proyecto DIVA hemos querido dejar constancia de la necesidad de concienciar sobre las oportunidades que ofrecen la tecnología y los habilitadores digitales para conseguir que el sector agroalimentario sea más eficiente y sostenible, principalmente a través de la innovación.

A lo largo de los próximos años, en Sixphere seguiremos presentando nuestra solución con su respectiva actualización al proyecto DIVA, buscando la mejora tecnológica continua en la rama agroalimentaria.

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