¿Está lista tu arquitectura de datos para la Industria 4.0?
Toni Mas Vicent
CEO en Mas Ingenieros - Integración de tecnología | Automatización de procesos
El poder de los datos en tiempo real: una arquitectura de referencia.
La Industria 4.0 ha impulsado la demanda de acceso en tiempo real a los datos industriales para convertirlos en información valiosa que permita predecir fallos de maquinaria, evitar tiempos de inactividad, mejorar la calidad del producto y alcanzar los objetivos de sostenibilidad. Según IDC, se espera que para 2025 habrá más de 41 mil millones de dispositivos IoT generando 79.4 zettabytes de datos. Yo me pierdo. Para poner en contexto: todo el internet en el año 2015 fue de 8 zettabytes. Tela.
Total, que de datos me parece a mí que vamos ya sobrados. ¿Los estamos aprovechando? Pues va a ser que no. ¿Por qué? Entre otras cosas porque las arquitecturas existentes no lo permiten.
Vamos a ver por qué.
El Problema: Datos Inutilizables
La Industria 4.0 requiere datos de fuentes dispares para impulsar decisiones automatizadas desde la maquinaria hasta la Nube. El objetivo es poner más información en manos de los responsables en el momento y lugar adecuados. Sin embargo, esto plantea varios desafíos. Los primeros adoptantes de la Industria 4.0 descubrieron que conectar sus datos industriales a aplicaciones de análisis y visualización a través de APIs no era suficiente. Los usuarios no tenían el mismo conocimiento del sistema de control de fabricación y necesitaban datos enriquecidos para optimizar el rendimiento del negocio. Los datos de los entornos industriales eran inconsistentes y, además, no se correlacionaban con la forma de pensar de los usuarios, que venían de otros entornos.
Esta aproximación también creó una arquitectura inestable de integraciones personalizadas punto a punto que aumentaron la deuda técnica. Y aquí debo decir que, por desgracia, no debería hablar en pasado. Seguimos así.
Antes de la Industria 4.0, la arquitectura de datos industriales se basaba en un enfoque de capas definido en ISA-95. Los datos fluían desde los sensores a los controladores de automatización, luego a SCADA/HMI, MES y finalmente a ERP. Sin embargo, tanto el volumen como la resolución de los datos se reducían significativamente a medida que se movían hacia arriba en la jerarquía. Los protocolos de comunicación en cada punto de conexión solían ser propietarios y únicos, lo que dificultaba la reutilización. ¿Te suena?
Procesar datos a través de múltiples sistemas funcionó durante muchos años porque la cantidad de datos era limitada. Pero eso ya no es así. Enviar datos innecesarios a través de sistemas que no los necesitan complica y ralentiza el procesamiento, reduce la seguridad y aumenta la vulnerabilidad.
La Solución: Industrial DataOps
Hoy en día, ha surgido una nueva categoría de software que es fundamental para ayudar a las empresas a adoptar la Industria 4.0: Industrial DataOps. Esta tecnología proporciona estandarización y contextualización de datos, resolviendo desafíos de arquitectura e integración para su uso en toda la empresa.
Una solución de Industrial DataOps debe incluir cinco capacidades esenciales para obtener resultados:
1. Transformar y contextualizar los datos.
Es común que una fábrica tenga cientos de PLC y controladores de máquinas, adquiridos en diferentes momentos y de diferentes proveedores. Los puntos de datos disponibles en los controladores pueden variar y fueron diseñados para aplicaciones de operaciones. Para obtener información de estos datos, es necesario analizarlos en relación a maquinaria, procesos y productos. Se requiere un conjunto de modelos estándar dentro de la solución DataOps para manejar cientos de máquinas y controladores, correlacionar los datos y presentarlos a las aplicaciones de TI.
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2. Conexión con sistemas OT y TI.
Los dispositivos/sistemas industriales y los sistemas de TI se comunican de manera diferente. Los primeros utilizan muchos protocolos propietarios, aunque el soporte para protocolos abiertos como OPC UA está en aumento. Los sistemas de TI utilizan sus propios protocolos para comunicarse, con un amplio uso de APIs e integraciones personalizadas.
Una solución de DataOps debe integrarse sin problemas con dispositivos y fuentes de datos en el nivel de operaciones, aprovechando los estándares de la industria, y aportar valor a las aplicaciones empresariales que siguen las mejores prácticas de TI.
3. Gestionar el flujo de información.
Es fundamental contener y gestionar el flujo de información dentro de un sistema donde pueda identificarse, habilitarse, deshabilitarse y modificarse. Es crucial saber qué datos se mueven entre los sistemas y poder controlar ese flujo de datos. Además, los equipos de operaciones necesitan controlar el flujo de datos de las máquinas para evitar problemas de seguridad y establecer condiciones y frecuencias.
4. Proporcionar escala y seguridad a nivel industrial.
La amplia cantidad y escala de los datos industriales los distingue de los datos transaccionales almacenados en la mayoría de los sistemas de TI. Los datos industriales se utilizan en milisegundos o segundos después de ser generados y deben entregarse contextualizados y con la resolución adecuada para cada caso de uso específico. Además, los datos industriales contienen la propiedad intelectual de una planta de fabricación, que debe ser segura y comunicada de manera discreta.
5. Trabajar en el Edge.
Las aplicaciones analíticas y de visualización que consumen datos industriales pueden procesarse cerca de la maquinaria, en un centro de datos local o en la Nube. Pero la solución de Industrial DataOps en sí misma debe ejecutarse cerca de la fuente de datos, proporcionando aplicaciones a la frecuencia o condición especificada. También debe ser capaz de compartir modelos en toda la fábrica y la empresa para habilitar la gobernanza de datos.
Con todo ello, ¿sigues pensando que está lista tu arquitectura de datos para la Industria 4.0?¿Te habías planteado algo así? Es básico pensar en una arquitectura que permita la escalabilidad, la conexión y la contextualización. Lo demás siguen siendo chapuzas.