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

En línea con mis artículos y conferencias sobre “Industria 4.0 en contexto”, haré este aporte de tratar de llevar a contexto y ubicación, las tecnologías que arman nuevas arquitecturas para el análisis y procesamiento de los datos de producción y negocio.

El contexto

Hoy día podemos 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 solo capacidad de procesamiento sino también de 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 solo con la rapidez de procesamiento de señales y algoritmos de control, sino que también requieren de 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 solo contiene en su control algoritmos y señales relacionados a 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. El poder disponer de estos datos y analizarlos convenientemente nos generará descubrimiento de conocimiento adicional de nuestras máquinas o procesos que nos permitirá optimizarla y mejorarla constantemente, logrando eficiencia y así impacto en el negocio y 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 del IoT nos dan hoy día varias propuestas.

Lo que nos provee el IoT

El internet de las cosas llevado al mundo industrial nos trae mecanismos nuevos de comunicación que optimizan la transferencia de datos en 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 OPCUA, sobre infraestructuras de comunicación que ya han ganado el mundo industrial con la adaptación de ethernet y las vías inalámbricas como pronto proveerá el 5G, han dado lugar para que las máquinas y procesos puedan constituirse finalmente en verdaderos objetos ciber físicos, es decir , entes que no solo 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, terminan generando información puntual del proceso de producción, de lo producido y de la gestión.

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 beneficiarán con eso y por ende tallan las primeras definiciones que deben tomarse en consideración para definir tecnología e implementarla en una arquitectura del tipo IoT.

La primera definición responde al “Cómo” y aqui gana lugar la sencillez, difusión, y standarización del procesamiento de “aplicaciones” que aprendimos en en entornos comerciales de la tecnología celular, y que probaron su viabilidad, los conocidos como Dockers; idiomas como Mendix han resuelto de manera sencilla y universal la creación de aplicaciones para procesar datos que nos den indicadores de cómo nuestras máquinas, procesos, plantas o el negocio, se vienen desempeñando; esto además de sencillez permite universalidad, future proof y alineación entre el mundo de la producción y el de la gestión del negocio.

Por otro lado surge definir el “Dónde” hacer ese procesamiento de esas apps. Para responder esto debemos 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 en procura de esta solución que hablamos de tecnología “Edge industrial”. Si lo que queremos 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, sino que se tratan de observadores que necesitan ver un global de la producción y del negocio, no solo de un site, sino quizás de varios distribuidos incluso geográficamente, y aquí las soluciones de procesamiento en la nube son las que tienen su irrupción con beneficios y agregado de valor que vienen a superar lo que clásicamente se implementaba como un arquitectura “on premise” o en la propia planta.

Mientras que una solución “en el borde” implica aun instalar equipamiento preparado por un lado para las condiciones de planta o pie de máquina, es decir fundamentalmente un diseño robusto compatible con standards 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 mas parecido a un celular que a un PLC. Estos sistemas tienen el requerimiento surgido de su ventaja de ser necesaria pero fácilmente actualizables, de tener conexión con medios de servicio para que, in site 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 de mísmo. Tal como un celular.

Arquitectura de un sistema Edge a pie de máquina, el cual 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.

Por el otro lado, el procesamiento y monitoreo en la nube también hace uso de aplicaciones que operativamente funcionan similar a la de los dispositivos edge, sin embargo, la complejidad del análisis implica el uso de base de datos mas extensas y mayor capacidad de procesamiento; para el usuario, montar una infraestructura de monitoreo de indicadores en la nube implica tener standarizado su nivel de producción de manera que los datos que se originan en los procesos de producción y manufactura sean accesibles y extraíbles de 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 de 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 haberse ”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), necesitamos aprobar la materia principal que es la de ciber seguridad, es decir, saber implementar ese “camión blindado” que llevará el caudal de nuestros datos e información del negocio, de manera segura al proveedor del PaaS.

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 propceso; su implementación es cada vez mas sencilla y accesible porque los fabricantes de tecnología de automatización ya están incorporando estas funcionalidades en sus equipos (como lo hace Siemens con sus nuevos Paneles Comfort Unified con funcionalidad Edge Computing); si bien los proveedores incluyen su set de app libres o contratables, es el usuario que decide el proyecto que debe tener perfectamente claro qué funciones específicas necesita para saber cómo el proyecto rendirá los frutos esperados. Y con la posibilidad de desarrollar e incorporar sus aplicaciones propietarias.

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.

Desde el punto de vista de infraestructura, la mayoría de la 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 pre procesados. El sistema de aplicaciones deberá interactuar con bases de datos diversas, locales o distribuídas. 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, eso hoy 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, el mayor foco esta 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 mas interesantes y apropiados, el avance de las tecnologías en seguridad informática, 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 claro es el objetivo que se persigue con esta analítica, no es cuestión de tener solo datos por verlos, es 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 se irá creciendo y enriqueciendo a medida que obtengamos resultados y posiblemente llegue a un grado de sofisticación que lo requiera integrarse a algú 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 standarización de nuestra planta que nos permita sacar la riqueza de información que reside en los automatismos y la producción.

Ing.Andrés Gorenberg