Edge Computing acelerador de la Industria 4.0: Retos y Oportunidades

La industria 4.0 está transformando el sector industrial. El uso de tecnologías como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos está dando lugar a una nueva era de automatización y eficiencia. 

En este contexto, el Edge Computing juega un papel fundamental. El Edge Computing es un enfoque que permite realizar el procesamiento de datos y la toma de decisiones en el borde de la red, es decir, cerca de los dispositivos que generan los datos.

¿Porque ahora Edge Computing? 

Es uno de los nombres de tecnologías que más hemos oído alrededor del entorno digital, pero ahora tiene un nuevo impulso:

• Nuevas soluciones que aparecen de la mano de AI, etc ,
• Infraestructuras que los hiperescalares han desarrollado (AWS outpost, Azure stack, etc) especificamente para Edge, pero usando el mismo entorno cloud.

Realmente en el mundo de industria 4.0, está comenzado a ser una de las piezas claves en la evolución del futuro de la factoría digital.

Si analizamos planteamos desde el punto de vista digital la infraestructura / arquitectura estaria basada en este Framework:

1. Industrial IoT . Elementos y soluciones para la lectura del mundo real y extracción de los datos
2. Redes Privadas en 5G/Fibra. Conectar esos elementos en movilidad garantizando la transferencia de miles de Gb/seg
3. Edge Computing/Cloud. Procesamiento y computación en la nube y en la propia factoria.
4. AI / Analytics. Algoritmos que realmente extraen el valor del dato y toman decisiones sobre la producción.

Las necesidades de computación, en procesamiento de información, crecen y crecen, y en la actualidad ya son muy relevantes, varios ejemplos:

• Una fábrica de automóviles puede generar hasta 100 terabytes de datos por día.
• Una fábrica de productos químicos puede generar hasta 1 Petabyte de datos por año.
• Una Central puede generar hasta 10 exabytes de datos por año.

Pero además son necesarias algunas características adicionales:

• Seguridad y fiabilidad: Los datos críticos de producción están siempre in-situ y adicionalmente debemos tener un sistema adicional exterior para contingencias internas.
• Reducción de la latencia: Respuesta en milisegundos antes decisiones sobre el mundo real.

Nuevas Soluciones. Industrial Edge Computing

Existen numerosas soluciones en la actualidad y sin ningún lugar a dudas en un futuro cercano que podemos usar como referenica. He escogido algunas de ellas para desarrollarlas.

Automatización (Robótica)

Una nueva generación de equipos “inteligentes", están siendo desplegados e incrementan drásticamente el volumen de dispositivos en una factoría, de decenas o cientos a miles.

Se evoluciona de los AGVs a los AMRs y aparecen los drones. Todos ellos funcionan de manera autónoma, a través de tecnologías como Computer Vision.

Edge Computing nos permite ofrecer una plataforma permite gestionar los grandes flujos de información, a nivel de computación, sin necesidad de tener desarrollar dispositivos pesados en computación, y delegarlo a un “cerebro” central de la factoría (Edge):

-        Sistema de Navegación

-        Sistemas de Control

-        Sistemas de Alimentación

-        Sistemas de Comunicación

En este Cerebro los diferentes equipos envían información de sus rutas, su entorno, etc y permite que el sistema gestione de manera integral el movimiento, no de un solo elemento, sino de todos ellos en una modalidad de enjambre.

Esto permite tener una robótica escalable, intercambiable, mas eficiente en costes y flexible, de acuerdo a las diferentes necesidades de producción.

Gemelo digital

El Gemelo Digital evoluciona muchos más allá de la mera simulación y modelado, ahora se crea un gemelo digital en tiempo real, donde los algoritmos y modelos se ajustan por las fuentes de datos de los dispositivos IoT en el mismo momento, garantizando el ajuste perfecto entre los modelos teoricos y su implementación en el mundo real.

Ahora podemos "jugar" con escenarios de producción y confirmar si su implementación es la adecuada en la factoría, y ajustar cualquier parámetro para ser todavía más óptimo.

La cantidad de datos, etc hace que ese procesamiento se tenga realizar en la propia factoría. En general de entrenan los modelos en la nube, pero su ejecución se realiza in-situ.

Mantenimiento Predictivo

La sensorización de elementos en la factoría cada día se incrementará, no solo en elementos de alto valor (prensas, etc), que suelen poseer de sistema de mantenimiento, sino integrando elementos de medio-bajo valor para tener una visión integral de la fábrica, p.e. rodamientos, cintas transportadoras, bombas y motores eléctricos, etc.

Con todos estos nuevos elementos, las decisiones tendran en consideración el impacto real en la producción desde una visión integral.

Con ello, los costes de un mantenimiento estático basado en los libros de mantenimiento, se ajustara a la necesidad real de la herramienta, y adicionalmente se mejora la capacidad de decidir el mejor momento (menor impacto) basado en la integración con otros sistemas como MES/MOM.

Conclusión

Las oportunidades de desplegar un Framework Tecnológico basado en el Edge Computing, donde soluciones tradicionales como el MES/MOM, operen junto con otras como soluciones de Mantenimiento predictivo, así como asumir funciones en los PLCs tradicionales. Usando una infraestructura común en el sector IT, la de los hiperescalares.

Con todo ello, su aplicación en las empresas les permite:

• Reducir la infraestructura dedicada y su operación
• No hay limitación de escalar incluso en crecimientos exponenciales
• Permite replicar fábricas en diferentes localizaciones con la misma infraestructura
• Uso de coste IT, para la infraestructura OT.
• Permite integrar IT/OT de una forma real usando el mismo tipo de solución, etc.
• Simplificar despliegue de nuevo software y soluciones

Con todo ello es un salto que está empezando en grandes compañías pero que en breve se extenderá a diferentes tipos de compañías y sectores.