En las últimas décadas, la automatización industrial ha hecho posible que las empresas de fabricación y procesos reduzcan los costes y ofrezcan una mejor relación calidad-precio a sus clientes. Con la implementación de redes en tiempo real, los robots, las cintas transportadoras y los equipos de procesos pueden comunicar su estado entre sí para garantizar que todo funcione correctamente. A medida que siguen aumentando las presiones de los costes y los plazos de comercialización, los usuarios industriales necesitan no solo una mayor visibilidad de estos sistemas, sino que además deben empoderar a esos sistemas para que reaccionen de forma inteligente a los cambios, ya sea que se deban a fuerzas externas o factores internos. Estos son sistemas en que los fallos con frecuencia tienen como resultado situaciones de emergencia y por lo tanto es crucial la capacidad para detectar fallos lo más rápido posible o hasta con anticipación. Si es posible ofrecer una advertencia temprana sobre los problemas, se podrá programar el mantenimiento preventivo para evitar la inactividad y la derivación sin inconvenientes de la producción a los sistemas de respaldo. Mediante la medición en tiempo real de los múltiples parámetros que determinan la salud del sistema, el internet de las cosas industrial (IIoT) puede transformar la capacidad de la empresa para reaccionar al cambio. Los sensores ofrecen la información que alimenta el IIoT y las mediciones que requiere el IIoT. Aunque muchas herramientas mecánicas ya incorporan muchos tipos de sensores diferentes, los datos que proporcionan con frecuencia se confinan de forma aislada (solo las usa el equipo al que están conectados directamente).
Datos en tiempo real
El IIoT facilita los datos recogidos por las organizaciones industriales, reuniendo los datos capturados por sistemas y medidas antiguos de nodos de sensores inteligentes dedicados. Mediante el IIoT, esta nueva generación de nodos de sensores desempeña un papel clave en desatar el poder de los datos que una organización ya posee pero que no puede aplicar en tiempo real debido a la falta de contexto. Las plataformas de análisis de nube proporcionan accesibilidad a los datos y pueden dar seguimiento a las tendencias en los datos entrantes y comparar entre las diversas fuentes de datos para computar las mejores medidas para un sistema dado. Como ejemplo, pensemos en una flotilla de camiones recolectores de basura que vacía de forma periódica los botes de basura de una ciudad congestionada. Habitualmente, los camiones tienen una ruta diaria o semanal fija en la que visitan y vacían cada bote de basura sin importar qué tan lleno está. En muchos casos, algunos botes pueden estar casi vacíos, mientras que otros pueden estar rebosándose, porque la programación no tiene en cuenta la frecuencia con la que la gente los usa. Si se instala un sensor ultrasónico en cada bote, puede enviar actualizaciones del estado en intervalos regulares sobre el nivel de basura. El software que se ejecuta en los servidores en la nube puede combinar los datos del estado del bote de basura con otra información a la que tenga acceso, como la congestión del tráfico en diferentes partes de la ciudad y el tiempo, lo que puede predecir la velocidad con la que se pueden llenar los botes según lecturas anteriores.
Sin embargo, sin los datos acerca del estado actual de un bote, los datos sobre el tiempo y el tráfico solo son útiles desde el punto de vista de calcular cuáles camiones se demorarán más en completar sus rutas. Armado con los datos en tiempo real sobre el estado de los botes, el software puede ajustar las rutas de los diferentes camiones de forma dinámica, saltándose los botes que no necesitan atención urgente. Esto no solo puede reducir la distancia que cubre un camión, sino que además puede garantizar que el tráfico no retrase la recolección. Por consiguiente, simplemente incorporar un nuevo tipo de sensor mejora bastante la capacidad de respuesta del servicio de recolección de basuras. Incorporar sensores de seguimiento de ubicación a los camiones en sí hace posible redirigirlos en tiempo real. En el entorno de la fabricación, la tecnología de detección del IoT puede mejorar bastante la capacidad de respuesta y la flexibilidad y asimismo aumentar el tiempo de actividad general mediante el uso de una combinación de diferentes modalidades de sensores. En un entorno fabril, los sensores pueden monitorizar el buen funcionamiento del motor mediante el análisis de la vibración y la temperatura, así como el nivel de inventario de la materia prima. Los sensores también pueden dirigir los materiales a los diferentes lugares de las instalaciones de la fábrica donde se ensamblan los productos. Una etiqueta RFID identifica el producto en cada palé para que la herramienta a la que se dirige entienda lo que debe hacer cuando su interfaz RFID lea el código.
La importancia de un sistema basado en la nube
Una cuestión esencial para las organizaciones que desean mejorar sus operaciones mediante las tecnologías del IIoT es determinar los tipos de sensores óptimos y cómo van a comunicar sus lecturas a los motores de análisis. Con el fin de maximizar la capacidad de respuesta en tiempo real, no todo el análisis se realizará en la periferia. Las pasarelas locales con frecuencia procesan los datos básicos y dan instrucciones a los actuadores próximos y otros equipos para mantener el funcionamiento correcto del sistema. De forma paralela, filtran y organizan los datos para que puedan suministrarse a los motores de análisis en nube remoto más fácilmente. La nube facilita el acceso de las organizaciones a la informática de alto rendimiento bajo demanda para ofrecer conocimientos en tiempo real y maximizar el valor de los datos entrantes. Un ejemplo de los sistemas basados en la nube para gestionar los datos del IIoT es el EcoStruxure de Schneider Electric. La solución consiste en aplicaciones, capas de análisis y servicios que han sido ajustados para los sectores como la gestión de edificaciones, las operaciones en los centros de datos, el control industrial y las redes de energía. Como la interoperabilidad es esencial para respaldar los diversos hardware y sistemas que se utilizan en cada uno de estos cuatro sectores, EcoStruxure admite una variedad de aplicaciones independientes de los dispositivos, análisis y servicios para una integración empresarial sin inconvenientes. EcoStruxure incluye soporte no solo para procesar en la nube, sino también en la capa de control periférico, ofreciendo la capacidad crucial de gestionar operaciones de modo local y admitir la automatización avanzada y las capacidades del operador. Los servidores locales actuarán como pasarelas inalámbricas para los sensores próximos a ellos.
No obstante, con el apoyo de las tecnologías de red de área extensa de bajo consumo (LPWAN) como Sigfox y LoRa, una pasarela única puede cubrir un área amplia, haciendo posible el soporte IIoT para los usuarios en aplicaciones de redes energéticas y servicios públicos, así como en agricultura. Los monitores de seguridad en las esclusas en canales remotos pueden ser igual de accesibles, ya que los monitores del estado de una puerta en una fábrica o subestación se pueden extender a decenas de kilómetros gracias al rango de comunicaciones RF de Sigfox y LoRa. Dentro de un recinto o edificación la plataforma del servidor de Schneider ofrece soporte para los sensores que utilizan Zigbee y tecnologías similares de red de área local inalámbrica (WLAN). Para ofrecer la máxima flexibilidad, los sensores XIOT de Telemecanique se pueden configurar con transceptores compatibles para admitir cualquiera de estos protocolos WLAN o LPWAN.
El uso de los protocolos de redes de bajo consumo hace posible que las unidades de detección de alimentación por baterías realicen mediciones y transmitan los datos que capturan. Pueden realizar estas tareas durante periodos de entre cinco a diez años sin necesidad de alimentación externa in situ. Cada sensor contiene su propia lógica de procesamiento para no transmitir más datos de los necesarios con el fin de mantener los servidores actualizados. Es posible programar en el sensor las condiciones límite y otros tipos de alarma, como la presencia o ausencia de una configuración clave. Se pueden usar varios tipos de sensores inalámbricos en la red, que incluyen interruptores de seguridad para monitorizar equipos potencialmente peligrosos, módulos de interfaz RFID, sensores ultrasónicos, sensores de presión y monitores de posición. Muchos sectores pueden aprovechar la combinación de los sensores XIOT y la nube Ecostruxture. En una aplicación, los sensores se instalaron en los ductos y en la tubería de desagüe para monitorizar si las válvulas que se emplean para ayudar a transportar agua lluvia en la red están funcionando de la forma esperada. No se disponía de ninguna conexión eléctrica, aunque en algunos lugares se podía usar paneles fotovoltaicos para alimentar las unidades de detección. Además de ofrecer el análisis a los usuarios, el sistema instalado basado en mil sensores logró ahorrar más de 100 000 € al año al evitar las inundaciones y reducir las verificaciones manuales de las válvulas.
En el sector agrícola, ahora se están usando interruptores de fin de carrera instalados en sistemas de detección móvil para detectar obstáculos en la ruta de cada máquina y para saber cuándo finaliza cada ciclo de irrigación. Los sensores de presión buscan tubos rotos o que gotean y los datos se transmiten mediante LPWAN para que un sistema de nube único pueda monitorizar el progreso de las mangueras de irrigación que funcionan en áreas enormes sin necesidad de visitas regulares costosas por parte de operadores humanos. Este enfoque se puede aplicar igual de bien a la extracción de recursos con interruptores de fin de carrera y otros sensores empleados para monitorizar largas cintas transportadoras que llevan la mena en las minas abiertas. Es posible asegurar las zonas principales de las minas con sensores de la posición de las puertas y RFID. Si alguien entra a una zona sin la autenticación RFID correcta o a una hora inesperada, el software de análisis puede detectar la anomalía y activar una alarma. Esto tiene como resultado una visión mucho mejor de la actividad en las instalaciones, que anteriormente era muy difícil de monitorizar. Incorporar todos estos sensores diferentes ofrece a los usuarios industriales una perspectiva mucho más completa y oportuna de sus operaciones, desatando el poder del IIoT.
