¿Qué es el Edge en el IoT industrial?

Lo primero que hay que hacer es sentar las bases y aclarar qué entendemos por "borde". Cabe señalar que el término "borde" no es entendido por igual por todas las industrias (esto es especialmente notorio en el caso de la industria de las telecomunicaciones, donde el "borde" es literalmente el "borde" de la red, es decir, un nodo de la propia red).

Sin embargo, en el IoT industrial, la consideración más generalizada y la que utilizamos en Barbara IoT es que el "borde" es el nivel más cercano al mundo físico. Es la "T" de IoT: los dispositivos. Esto incluye tanto el conjunto de sensores y actuadores que interactúan con el mundo físico, como las pasarelas, hubs y otros nodos Io T que se comunican localmente con los primeros.

El borde es lo contrario a la nube. Mientras que la nube representa un conjunto de servicios y sistemas remotos y alejados de donde se capturan los datos, el borde es lo contrario; es la capa local y el conjunto de elementos cercanos a las cosas y a la recogida de datos.

Edge Computing y automatización

El término "edge computing" se refiere al conjunto de técnicas dirigidas a procesar, analizar y explotar los datos recogidos a través de todos los elementos que forman parte del borde. La computación de borde es una arquitectura informática distribuida que traslada los recursos informáticos lo más cerca posible de la fuente de los datos, en contraposición al procesamiento de datos en la nube o en centros de datos. A diferencia de la computación en nube, la ejecución de algoritmos y la toma de decisiones se realiza en el borde sin necesidad de enviar toda la información a la nube. Traslada toda la potencia de cálculo de la Nube al Edge, pasando de un modelo de explotación de datos centralizado a otro descentralizado. El Edge computing permite que los datos generados por el Internet de las cosas ( IoT) sean procesados cerca de su origen en lugar de ser enviados a través de largas distancias hasta el centro de datos o la nube. La computación de borde es una tendencia creciente porque disminuye la latencia, el ancho de banda y la sobrecarga de los centros de datos centralizados al acercar la carga de trabajo del dispositivo al usuario.

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La relevancia de Edge Computing no sólo se debe a las características mencionadas anteriormente, sino también a las posibilidades de extracción de datos que ofrece la tecnología Edge Computing.

Ahora las tecnologías de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático pueden aprovecharse al máximo desde un modelo de inteligencia distribuida.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial se basan en la ejecución de múltiples algoritmos complejos que permiten a las máquinas "pensar" y tomar decisiones sin necesidad de intervención humana, simplemente a partir de los datos que procesan. Y muchos de estos algoritmos pueden ejecutarse ahora cerca de la fuente de esos datos, es decir, en el borde. El valor de IoT Edge se basa en la capacidad de capturar datos de parámetros y eventos y procesarlos para obtener información. IoT es una de las principales vías para recopilar los datos que necesitan los algoritmos de inteligencia artificial. El creciente uso de estas tecnologías no es, ni mucho menos, un gran impulso para el uso de Edge Computing con IoT. Edge computing es una prioridad para las organizaciones que buscan formas eficaces de modernizar las operaciones e implementar la virtualización. La industria manufacturera está haciendo un cambio hacia la fusión de la tecnología de la información (TI) con la tecnología operativa (OT) para una mayor transparencia, una mayor eficiencia y un análisis de datos más oportuno. Los fabricantes necesitan reducir las emisiones de las plantas, crear experiencias más enriquecedoras para los clientes, respaldar cadenas de suministro resistentes, así como minimizar el tiempo de inactividad y detectar problemas antes de que afecten a la producción.

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Lecturas recomendadas: Interoperabilidad en la industria: ¿Por qué es imprescindible digitalizar el sector?

La IA y el ML en la periferia pueden impulsar la automatización

Edge ofrece ventajas en muchos sectores verticales, como la automatización industrial, la automatización de la red energética o la automatización de la gestión del agua. La automatización es actualmente el motor número uno creado o habilitado por la IA.

La IA y el ML son valiosos para detectar anomalías: se pueden recopilar datos de máquinas que están en la planta de producción, observar patrones y entrenar el modelo de aprendizaje automático en busca de patrones que indiquen que una máquina está funcionando de forma inusual.

El Edge Computing permite a los fabricantes automatizar los procesos de la fábrica y de la cadena de suministro mediante robótica avanzada y comunicación de máquina a máquina más cerca de la fuente, en lugar de enviar los datos a un servidor para su análisis y respuesta.

Recopilar, analizar y actuar en función de los datos sobre el terreno en tiempo real ofrece profundas ventajas. La reducción del tiempo de inactividad, la predicción precisa del mantenimiento y la mejora de la calidad general del producto se traducen en un mayor rendimiento, una reducción de los residuos y una disminución de los costes generales.

Para la industria, la inteligencia procede cada vez más del despliegue de tecnologías de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI) en el borde .

Historia de éxito de Acciona

El gran reto desde el punto de vista tecnológico se basaba en la conectividad de un protocolo tan específico como OPC-UA. Era imprescindible poder realizar una autenticación segura y garantizada que le permitiera conectarse al servidor para leer parámetros y de forma aislada de la operación, para que no afectara al funcionamiento normal de la planta.

Teniendo en cuenta los distintos tipos de hardware disponibles, tanto de conectividad como de sensores, era necesaria una tecnología flexible y cibersegura que permitiera la conectividad con múltiples dispositivos y garantizara al mismo tiempo la seguridad de los dispositivos y los datos extraídos.

ACCIONA consiguió reducir en 250.000 € por planta con un mejor uso de los productos químicos mediante el despliegue de AI at the Edge. Descarga el caso de éxito aquí.

La ciberseguridad, principal reto para IoT Edge

El conjunto de elementos que conforman el borde es, con diferencia, el punto más vulnerable de toda la cadena de ciberseguridad del IoT. Y la razón principal es la falta de actualizaciones de firmware.

Como usuarios de sectores maduros como los ordenadores personales y los teléfonos móviles, estamos más que acostumbrados a recibir notificaciones de nuevas versiones, parches de seguridad, etc. Sin embargo, en el mundo del IoT esto dista mucho de ser la norma. Hay principalmente dos razones por las que los dispositivos IoT en el borde no se actualizan de la misma manera que nuestros teléfonos y ordenadores:

1. La inmadurez del mercado del IoT industrial hace que las empresas se centren en otras áreas del IoT industrial más que en la ciberseguridad

2. La gestión de un entorno distribuido, remoto y altamente heterogéneo puede ser muy compleja sin las herramientas adecuadas.

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Edge Computing se está convirtiendo en parte del valor empresarial para las industrias que buscan aprovechar los datos en tiempo real de sus operaciones. Para ello se necesitan las capacidades de una tecnología que sea capaz de capturar datos de forma segura independientemente del tipo de fuentes y equipos y capaz de ejecutar Edge Computing.

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En Barbara conectamos, desplegamos y escalamos Edge Apps y habilitamos inteligencia cibersegura en el edge. Si desea saber cómo Barbara puede ayudarle en este viaje, póngase en contacto con nosotros.

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