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

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