Combinar IoT y Edge Computing en la Industria 4.0

Tal y como hemos mencionado en la introducción al principio de este artículo, el Internet de las Cosas (IoT) se refiere a una red de dispositivos físicos interconectados que están equipados con sensores, software y otras tecnologías para recopilar y compartir datos a través de Internet. Estos dispositivos pueden ser desde electrodomésticos hasta vehículos, pasando por sensores industriales y dispositivos médicos.

El IoT permite que los objetos cotidianos se vuelvan "inteligentes" al poder comunicarse y compartir información. Por ejemplo:

• Un termostato inteligente puede ajustar la temperatura de tu casa basándose en tus hábitos y preferencias
• Sensores en máquinas industriales pueden recopilar datos sobre su rendimiento y estado.
• ¿Cómo la Inteligencia Artificial aprende de los datos del IoT? La combinación de IoT e Inteligencia Artificial (IA) crea un potente ecosistema de datos y aprendizaje. Aquí os explicamos cómo funciona:
• Recopilación de datos en tiempo real: Los dispositivos IoT recopilan constantemente grandes cantidades de datos en tiempo real sobre su entorno y funcionamiento
• Análisis de datos: La IA, especialmente a través de técnicas como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, analiza estos datos para obtener información valiosa
• Identificación de patrones: La IA puede detectar patrones y tendencias en los datos que serían difíciles o imposibles de identificar para los humanos, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos.
• Toma de decisiones autónoma: Con base en el análisis de datos, los sistemas de IA pueden tomar decisiones o realizar acciones de forma autónoma, con poca o ninguna intervención humana.
• Aprendizaje continuo: A medida que se recopilan más datos, los algoritmos de IA pueden seguir aprendiendo y mejorando sus predicciones y decisiones
• Personalización: La IA puede utilizar los datos del IoT para crear servicios altamente personalizados, adaptándose a las preferencias y comportamientos individuales.

Pero…. ¿Dónde almacenar esta IA y sus datos para recopilar de una manera que sea altamente rápida y efectiva para su inmediato análisis? Aquí entra en juego el Edge Computing. Introduzcamos el término Dispositivo Extremo de la Red. Estos son hardware que se encuentra en ubicaciones remotas de la red donde los IoT comparten datos (Internet, redes privadas, etc.…) y que poseen gran cantidad de memoria de almacenamiento y procesamiento.

Y entonces… ¿Por qué no unimos ambos términos?  ¿Por qué no beneficiarse el IoT de la proximidad para analizar los datos y reaccionar rápidamente ante cualquier problema de mantenimiento o similar? El Edge Computing es un dispositivo local con gran cantidad de procesamiento y memoria. En él podemos instalar tanto grandes bases de datos que recojan toda y cada una de los datos y etiquetas que generan nuestros IoT, como instalar una IA que nos ayude a analizar en tiempo real dichos datos para actuar en consecuencia. Y si esos datos u análisis es interesante compartirlos en una nube pública, pues entonces simple y llanamente compartimos solo el resultado del análisis o esos datos que no “ensucien” nuestra labor diaria.

Ahora vamos a exponer algunos de los beneficios de la combinación entre el IoT y el Edge Computing.

• Tener una latencia “Near Real Time” de comunicaciones entre los Devices y las redes centrales de TI de la industria (donde estará el Edge Computing).
• Tiempos de respuesta asombrosamente más veloces
• Mejoras en el ancho de banda de transmisión de los datos, pudiendo compartir la totalidad de los datos generados en todos los IoT, para tener un análisis más exhaustivo. (una vez tuvimos el caso que el factor determinante en el mantenimiento predictivo de una prensa hidráulica era la temperatura a la que salía el objeto prensado, que su degradación era directamente proporcional con la deformación de los útiles de prensa. Y este dato… no se enviaba a la nube para analizarlo porque “era ruido ocupando ancho de banda de la red”)
• Asegurar un funcionamiento continuado ante la ausencia puntual de conexiones de red.
• Tener en un ambiente controlado datos sensibles que no pueden salir bajo ningún concepto de las instalaciones.
• Y sobre todo, tiempos de respuesta más rápidos y una operativa centrada en la eficiencia

No obstante, también es importante abordar los desafíos y las preocupaciones asociadas con el mantenimiento de estos Edge Computing. La capacitación adecuada de las personas que mantienen estos sistemas, una planificación cuidadosa de la integración de los sistemas y la garantía de continuidad de los sistemas (incluida redundancia de datos, sistemas alternativos de alimentación, etc..) son aspectos clave que deben considerarse.

Actualmente se prevé que el número de dispositivos IoT conectados a nivel global alcanzará los 29.000 millones para 2030. Este crecimiento masivo está impulsando la necesidad de soluciones de procesamiento más eficiente. La industria 4.0 requiere cada vez más análisis de datos en tiempo real para aplicaciones criticas (sector energía, defensa, transportes …) lo que hace que el Edge Computing sea cada vez más relevante. La integración de IoT, Edge Computing y la Inteligencia Artificial está facilitando el desarrollo de sistemas más avanzados y autónomos en los entornos industriales. Por último, destacamos la rápida implementación de redes de 5G, que facilita la expansión local del Edge Computing, aportando velocidad y confiabilidad a las redes privadas IoT.

¿Qué encontraremos en el futuro de esta combinación? Smart Factories más eficientes. Mayor automatización y optimización de los procesos productivos. Mejora en el mantenimiento predictivo, con la consecuencia de la reducción de la inactividad de los equipos. Mejora en la toma de decisiones y precisas en el interior de los entornos industriales. Como ya hemos mencionado, esto es crucial en aplicaciones críticas que no pueden depender del procesamiento externo en la nube. Será posible también desarrollar nuevos modelos de negocio basado en los datos en tiempo real y el análisis avanzado con la ayuda de la IA de éstos. Y por último, se podrán integrar otras tecnologías como la Realidad Aumentada y Virtual, Blockchain y gemelos digitales, potenciando aun más el termino Industria 4.0.

La última frase del apartado anterior lo define todo. GFT esta realizando integraciones de Edge Computing en factorías donde existen decenas de IoT compartiendo miles de etiquetas en tiempo real y analizandolos con los últimos modelos de IA. A la vez, nuestros departamentos de Realidad Aumentada/virtual, Blockchain y gemelos digitales ya están trabajando para aprovechar los datos generados e integrar estas tecnologías adyacentes en la mejora de la producción. Cabe resaltar que también en sectores críticos como energía, transportes o defensa, ayudamos a nuestros clientes a mantener “el poder del dato” en sus instalaciones y salvaguardar dicha información.

En conclusión, la combinación de IoT y Edge Computing está configurando el futuro de la Industria 4.0, prometiendo mayor eficiencia, automatización y capacidades predictivas. Sin embargo, también presenta desafíos que requerirán innovación continua y colaboración entre diferentes sectores de la industria y aquí es donde nuestros expertos de GFT os ayudarán.