Una guía para fabricantes de Edge Computing

A continuación se muestra lo que cubriremos en este artículo detallado sobre computación perimetral en la fabricación. Seleccione un enlace si desea saltar a una sección en particular:

• Una introducción a Edge Computing en la fabricación
• ¿Qué es la informática perimetral?
• ¿Qué es una plataforma informática perimetral?
• ¿Qué es un dispositivo perimetral?
• La relación entre el perímetro y la nube
• Casos de uso de Edge Computing en la fabricación
• Cómo está cambiando el panorama de la conectividad en la fabricación

Introducción a Edge Computing en la fabricación

El marco de computación perimetral se está abriendo camino rápidamente en una variedad de industrias a medida que los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) se vuelven más comunes. Uno de los casos de uso de la informática de punta más prometedores es la fabricación, donde estas nuevas tecnologías pueden conducir potencialmente a ganancias masivas de productividad.

Si bien IoT ya está demostrando ser un facilitador crítico en la planta de producción, las organizaciones ahora buscan mejorar aún más la capacidad de respuesta de sus sistemas de fabricación. Para lograrlo, estas organizaciones están adoptando la fabricación inteligente con la computación perimetral como su principal facilitador.

La fabricación inteligente prevé un futuro en el que el equipo de la fábrica pueda tomar decisiones autónomas en función de lo que sucede en la planta de producción. Las empresas pueden integrar más fácilmente todos los pasos del proceso de fabricación, incluidos el diseño, la fabricación, la cadena de suministro y las operaciones. Esto facilita una mayor flexibilidad y reactividad a la hora de participar en mercados competitivos. Habilitar esta visión requiere una combinación de tecnologías relacionadas, como IoT, IA/aprendizaje automático y Edge Computing.

La ventaja clave de recopilar análisis en el borde de la red es la capacidad de analizar y ejecutar datos en tiempo real sin los costos de ancho de banda que conlleva enviar esos datos fuera del sitio (a la nube o al centro de datos) para su análisis. La fabricación es sensible al tiempo en términos de evitar la producción de componentes fuera de las especificaciones, el tiempo de inactividad del equipo, las lesiones o la muerte de los trabajadores. Para tareas más complejas a más largo plazo, los datos pueden enviarse a la nube y combinarse con otras formas de datos estructurados y no estructurados. Como resultado, el uso de estos dos marcos informáticos independientes no se excluye mutuamente, sino que se trata de una relación simbiótica que aprovecha los beneficios que proporciona cada uno. A continuación, profundizamos en los casos de uso y la relación entre la nube y el perímetro en la fabricación.

Primero, definiremos los componentes de un marco de computación perimetral.

¿Qué es Edge Computing?

La computación perimetral es un marco de computación distribuida que acerca la computación y el almacenamiento de datos a la fuente de los datos, mejorando así el tiempo de respuesta y ahorrando ancho de banda.

En pocas palabras, la informática perimetral se trata de tomar código que se ejecuta en la nube y ejecutarlo cerca o en dispositivos locales. Los ejemplos incluyen dispositivos de puerta de enlace (como MachineMetrics Edge) o incluso una PC junto a un equipo habilitado para IIoT.

Con la informática perimetral, es necesario transmitir menos datos a la nube. Esto es particularmente útil para recopilar datos de alta frecuencia que se utilizan para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático. Dado que estos datos se pueden procesar en el borde, se puede actuar de inmediato. Por el contrario, si estos datos de alta frecuencia se transmitieran a la nube, se procesaran y luego se actuara sobre ellos, habría un efecto de latencia. Edge Computing resuelve este problema.

Para comprender la computación perimetral, es útil pensar que una solución de IoT generalmente tiene tres componentes:

• Cosas como dispositivos IoT, que generan datos de sensores.
• Perspectivas extrae de estos datos.
• Acciones realiza en función de estos conocimientos para ofrecer algún tipo de valor.

Con la computación perimetral, usted mueve la percepción y acciones componentes de la nube al dispositivo. En otras palabras, introduce parte del código directamente en el dispositivo, que se utiliza para procesar y extraer información de los datos y realizar alguna acción en respuesta.

En la fabricación, las cosas pueden ser máquinas o equipos en su taller. Perspectivas por lo tanto, podrían ser datos de máquina en tiempo real. Y un ejemplo de una acción puede ser una operación de pausa de la máquina debido a la rotura anticipada de la herramienta.

¿Qué es una plataforma informática perimetral?

Una plataforma perimetral creada para la fabricación le permite recopilar datos de sistemas industriales como PLC, sistemas de control digital, sensores o historiadores y ejecutar aplicaciones localmente sobre los datos, como procesamiento de eventos, análisis predictivo, modelos de aprendizaje automático y más, todo en una primera implementación fuera de línea.

Las plataformas informáticas perimetrales administran las aplicaciones, los dispositivos y las conexiones que operan en el perímetro de una red. Aquí, los dispositivos de borde y los equipos conectados ("cosas") pueden comunicarse y realizar tareas a un ritmo más rápido que el que se logra con la computación en la nube pura.

Tratar con muchos dispositivos de borde puede ser una tarea desafiante. Una plataforma de administración de borde centralizada alivia este problema al conectar muchos dispositivos de borde dispares para garantizar una administración adecuada de toda la red. Por ejemplo, con una plataforma informática perimetral, los fabricantes pueden enviar actualizaciones de seguridad a todos los dispositivos perimetrales y solucionar problemas si es necesario.

En cierto sentido, las plataformas informáticas perimetrales simplemente acercan los recursos informáticos de una nube a las fuentes de datos. Por lo tanto, las plataformas de borde simplemente hacen el trabajo de una plataforma de computación en la nube, pero en el borde. Esto reduce la carga sobre los recursos de computación en la nube y reduce la latencia de los datos entre el dispositivo de borde y el equipo. Si el aprendizaje automático y la IA son el camino hacia el futuro, la velocidad con la que se pueden almacenar y analizar los datos es vital.

¿Qué es un dispositivo Edge?

Los dispositivos Edge son equipos que gestionan el flujo de datos entre una red local y la nube. Actúan como puerta de enlace entre el equipo conectado en una red local y la plataforma de software que se utiliza para analizar los datos.

En el contexto de la fabricación inteligente, los dispositivos de borde proporcionan más que un enlace entre redes separadas. También incluyen funcionalidad para mejorar la seguridad de IoT y la conversión de análisis. Para ampliar esto, los dispositivos perimetrales traducen datos que de otro modo serían incompatibles (si tuviera diferentes protocolos, por ejemplo) para que los datos de diferentes fuentes se puedan agregar y comprender en la nube.

MachineMetrics Edge conecta fácilmente las máquinas al servicio en la nube de MachineMetrics mediante wifi, conectividad celular o ethernet conexión.

La distancia física con una red tradicional significa tiempos de transmisión más largos para grandes paquetes de datos. Los dispositivos perimetrales permiten que las redes de datos que provienen de las máquinas estén mucho más cerca de donde se almacenan y analizan los datos. Esto permite un retorno de información mucho más rápido al usuario, lo cual es esencial cuando se trata de casos de uso como el análisis predictivo en tiempo real. Los dispositivos perimetrales y la computación perimetral están colocando más capacidad analítica y de almacenamiento para consumir y actuar sobre los datos, justo en la ubicación de la máquina.

A medida que las infraestructuras de IoT crecen en complejidad (es decir, más ubicaciones de plantas, dispositivos y redes), la necesidad de agregar y procesar datos sigue siendo importante. Sin embargo, el desafío es que los dispositivos periféricos sufrirán una comunicación de alta latencia con la plataforma de computación en la nube.

Esto es lo que los dispositivos de borde y las plataformas informáticas de borde trabajan para resolver.

La relación entre el perímetro y la nube

Tenemos un artículo completo sobre la diferencia entre la computación perimetral y la computación en la nube en la fabricación, por lo que lo haremos breve.

El borde y la nube son dos tecnologías distintas, pero a menudo se usan en conjunto debido a sus puntos fuertes de compensación. En el centro de la relación, la computación perimetral procesa y toma medidas sobre los datos que son sensibles al tiempo, mientras que la computación en la nube agrega datos en una ubicación centralizada sobre la que no será necesario actuar en el momento oportuno.

En una infraestructura completa de IIoT, los fabricantes pueden usar tanto la periferia para la recopilación de datos en tiempo real, el análisis predictivo y la toma de decisiones autónoma, como la nube para el análisis de datos agregados, la evaluación comparativa y el análisis de tendencias.

Estos beneficios y desventajas continúan:

Casos de uso de Edge Computing en la fabricación

Analicemos ahora las razones prácticas para el uso de la computación perimetral en la fabricación. Hay una variedad de beneficios comerciales para garantizar que todas las redes estén correctamente conectadas a la nube y, al mismo tiempo, poder ofrecer potentes recursos informáticos en el perímetro.

• Tiempo de actividad del equipo mejorado :Una falla en un subsistema, componente o el impacto de ejecutar un componente en un estado degradado, por ejemplo, puede predecirse en tiempo real, refinarse continuamente a medida que se analizan más datos y usarse para mejorar el uso operativo y la programación de mantenimiento.
• Costos de mantenimiento reducidos :El análisis mejorado del mantenimiento necesario también significa que se pueden completar más reparaciones en las primeras visitas al brindar a los mecánicos instrucciones detalladas sobre las causas de un problema, qué acción se necesita y qué piezas se requieren, lo que reduce el costo de reparación.
• Menor inventario de repuestos :Los modelos de análisis perimetral se pueden adaptar a los requisitos de un dispositivo o sistema individual. Esto podría significar leer sensores directamente asociados con ciertos componentes y/o subsistemas. Guiado por el valor comercial deseado de una organización, el modelo perimetral puede definir cómo se debe configurar de manera óptima el dispositivo o el sistema para lograr un objetivo comercial, lo que hace que el inventario de repuestos sea mucho más eficiente a un costo mínimo.
• Prevención de fallas críticas :Al adquirir, monitorear y analizar datos relacionados con los componentes, el análisis perimetral puede identificar una causa antes de que se materialice su efecto, lo que permite la detección y prevención temprana de problemas.
• Monitoreo basado en condiciones :Con la convergencia de TI y OT, los fabricantes pueden acceder a los datos de las máquinas, lo que les permite monitorear el estado de sus equipos en el taller, incluso si están utilizando equipos heredados.
• Nuevos modelos de negocio :Quizás lo más importante es que el análisis perimetral puede ayudar a dar forma a nuevos modelos comerciales para capturar nuevas oportunidades. Por ejemplo, puede mejorar los sistemas de gestión de piezas justo a tiempo mediante el análisis de autosupervisión que predice qué componentes fallarán y cuándo, activando notificaciones de reemplazo de piezas en toda la cadena de valor. Esto permite la creación de un programa de mantenimiento "según sea necesario", reduce el tiempo de inactividad y el inventario de piezas, y da como resultado un modelo más eficiente.

Cómo está cambiando el panorama de la conectividad en la fabricación

Sabemos que el objetivo del IoT industrial es aplicar análisis avanzados a grandes cantidades de datos de máquinas, todo con el objetivo de reducir el tiempo de inactividad no planificado, reducir el costo general del mantenimiento de las máquinas y aprovechar las capacidades de aprendizaje automático. La nube ha sido fundamental para hacer posible este tipo de adquisición, transferencia y análisis de datos masivos.

Edge Computing and Analytics simplemente está llevando este concepto a un nuevo nivel al reducir la distancia física entre las máquinas y el procesamiento de datos en sí. Para las empresas que se extienden a lo largo de la distancia y adquieren datos de muchas fuentes, esta proximidad ayuda a lidiar con varias realidades:

• Problemas de conectividad relacionados con la distancia, así como el costo de la transferencia masiva de datos en curso a una ubicación centralizada.
• Disponibilidad de análisis a nivel operativo, lo que permite a los usuarios en múltiples niveles tomar decisiones rápidamente.
• Disponibilidad de los datos en tiempo real, para una toma de decisiones más rápida (e incluso autónoma)
• Garantizar la seguridad de los datos y la integridad de la red.

Todas estas realidades, cuando se abordan mediante computación perimetral, permiten a los fabricantes reducir costos y aumentar la eficiencia. Además, los fabricantes ahora pueden tener una transferencia de datos confiable con pocos errores y riesgos para la seguridad. Sin mencionar que esto también permite la personalización y la fabricación en tiradas pequeñas con el mismo valor que experimentaría una producción a gran escala. Con edge computing, todo esto está disponible con un mantenimiento flexible y simplificado de todos los dispositivos.

Cuando la velocidad de los datos está a la orden del día y la conectividad debe ser sólida, el borde será la solución que los fabricantes deberían buscar. La aplicación de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para visualizar, diagnosticar y predecir problemas en tiempo real es un objetivo que se puede lograr más fácilmente con proximidad, velocidad y una red sólida. Las visualizaciones en tiempo real y las notificaciones predictivas le permiten a su equipo tomar medidas correctivas inmediatas y mantener sus máquinas en funcionamiento sin temor a perder datos cruciales.

La fabricación industrial está al borde de una revolución gracias al potencial de la computación perimetral. En combinación con una nueva generación de dispositivos de borde IoT inteligentes, las aplicaciones informáticas de borde transformarán por completo la fabricación en las próximas décadas para impulsar una mayor eficiencia y productividad al tiempo que controlan los costos.