EDGE COMPUTING: CONVERGENCIA IT Y OT EN LA INDUSTRIA 4.0

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Tanto en ciudades como en industria, cada vez hay más dispositivos conectados y cada vez se capturan más datos. El número de sensores y dispositivos IoT está creciendo exponencialmente. Se estima que en 2020 el número llegara a los 50.000 millones de equipos conectados. También nuevas tecnologías como Blockchain, Realidad Virtual (VR) o Machine Learning son una fuente de generación masiva de datos.

Toda esta información, al ser analizada y tratada, puede optimizar el rendimiento de fábricas e instalaciones y al final mejorar los resultados generales de las compañías.

En muchas ocasiones es necesario disponer de la información para la toma de decisiones en tiempo real, por lo que no es posible esperar a que los datos suban a la nube, al centro de datos principal, que se procese, se analice y regrese de nuevo a la instalación. Esto lleva al concepto de Edge Computing. La necesidad de hacer una captura y procesamiento de gran parte de los datos en el lugar donde se generan, en lugar de consumir ancho de banda subiéndolos todos a la nube.

Veamos algunas definiciones de Edge:

  • Gartner: El “Edge” es donde se conectan las personas y las cosas y empiezan a converger con el mundo digital […]. El “Edge computing” proporciona procesamiento, almacenamiento y servicios para personas y ¨cosas¨ alejadas de los centros de datos centrales, y físicamente cerca de cosas y personas.
  • IDC define la infraestructura “Edge” como un conjunto de ubicaciones de varios niveles donde las empresas pueden realizar funciones esenciales de recopilación de datos y análisis. La infraestructura “Edge” es esencialmente un intermediario entre la nube principal y los dispositivos conectados.
  • Uptime Institute: El “Edge computing” es solo eso: Distribuir capacidades de computación y almacenamiento hasta el borde de la red, ya sea en el borde de una fábrica de la empresa o en un punto de presencia del operador, una torre de telefonía celular o un edificio inteligente

Una arquitectura que incluye Edge DataCenters (el Centro de Datos próximo a donde se producen los datos) no surge únicamente para reducir el retardo en las comunicaciones (baja latencia) sino también para aumentar la seguridad de los datos frente a ataques físicos y ciberataques; facilitar la implementación de actualizaciones y hacer un despliegue más rápido de nuevas infraestructuras digitales.

El Cloud no desaparece sino que complementa al EdgeDataCenter, formado así una infraestructura con otros EdgeDC y Centros de Datos Centralizados, en la cual los datos y las aplicaciones se distribuyen de forma eficiente entre el origen de los datos y el Cloud. En función de la aplicación y necesidad utilizaremos EdgeComputing, Cloud Computing o una combinación de ambas.

Actualmente alrededor del 10% de los datos generados por las empresas se crean y procesan fuera de un centro de datos o nube tradicional centralizada. En el año 2022, el 50% de los datos se procesaran en el Edge según Gartner.

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Hasta ahora el Edge computing se limitaba a recoger los datos, almacenarlos y seleccionar lo que se enviaba a la nube, mientras que ahora se añade una alta capacidad analítica que permite generar un valor a las organizaciones indispensable para hacer frente a las nuevas demandas de los mercados.

Gracias al Edge Computing se convierten los datos en información válida para la toma de decisiones en tiempo real, especialmente en aplicaciones:

  • Con conectividad temporal o deficiente, como ocurre en emplazamientos remotos (Plataformas Off-Shore, minas…)
  • Donde se necesite baja latencia para la toma de decisiones automáticas y en tiempo real localmente o para detectar anomalías antes de que produzcan el daño (transformadores en subestaciones eléctricas, paradas de máquina no programadas…)
  • Donde exista una regulación de la protección de datos o los datos sean sensibles para ser enviados fuera de la instalación a la nube
  • Cisberseguridad

Las soluciones EdgeDataCenter son un punto de unión IT/OT, que facilita la captura segura de datos en fábricas e infraestructuras con una rápida implantación del proyecto. Los datos se procesan en tiempo real localmente para facilitar la mejora y flexibilidad de la producción así como facilitar la integración en el Cloud.

Se trata de soluciones completamente integradas y seguras, con protección al agua y al polvo en un espacio muy reducido (entorno a 800x1200x2250mm), lo que facilita su despliegue.

Para proteger los datos los equipos cuentan con refrigeración integrada y con una unidad de detección y extinción de incendios generando un entorno seguro. También con protección frente a vandalismo y frente al fuego (F30, F60 o F90). Frente a fallos en la alimentación eléctrica disponen de un sistema de alimentación ininterrumpida (SAI) redundante. Estas soluciones permiten monitorizar e integrar vía SNMP, OPC-UA….

Edge computing, Cloud computing

El uso eficiente y combinado de Edge computing y Cloud es una forma de aprovechar realmente el valor de la generación masiva de datos. Por ejemplo si nos fijamos en un fabricante de maquinaria, el número de datos que se capturan de una máquina es exponencialmente superior al que se venía haciendo hasta ahora (si bien más del 70% de esos datos todavía no están siendo utilizados). A la hora de integrar esa máquina en una fábrica, el usuario final deberá al menos considerar una arquitectura de EdgeComputing, para aprovechar localmente toda esa gran cantidad de información de todo el conjunto de sus líneas en tiempo real, que le permita mejorar el rendimiento de su producción. Al mismo tiempo el uso combinado del Cloud permitirá acceder a un gran número de Apps, en plataformas industriales como MindSphere o Predix, por ejemplo para la mejora del OEE o Aplicaciones de Gemelo Digital con algoritmos (machine learning) de mantenimiento predictivo que comparan el modelo ideal de funcionamiento del Gemelo con el real en planta. Esta comparativa con el prototipo virtual permite predecir una desviación frente a su comportamiento ideal y evitar un consumo energético superior o detectar anticipadamente un mal funcionamiento y evitar paradas no programadas. Gracias al Edge, la analítica puede seguir funcionando aunque el Gemelo Digital se desconecte.

Según un estudio del World Economic Forum y la consultora Accenture, gracias al mantenimiento predictivo se podrían reducir las paradas no programadas hasta un 70%.

De esta forma, te puedes beneficiar de un modelo mixto en el Edge y en la nube.  Localmente, On-premise donde te encargas de gestionar las aplicaciones e infraestructuras que consideras necesario (Aplicaciones, Datos, Runtime, Middleware, O/S, Virtualización, Servidores, Storage y Networking), y un modelo PAAS (Platform as a Service, donde solo gestionas datos y aplicaciones) o un modelo SAAS (Software as a Service).

Ejemplo de Mantenimiento Predictivo

 

David Jimenez Baraja
Miembro del Comité Industria Conectada 4.0 de ISA Spain
Regional Sales Manager en Rittal

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