Edge Computing: Transformando la producción inteligente con procesamiento local de datos

El Edge Computing es un sistema de micro centros de datos que se instalan en el borde de la red, permitiendo el procesamiento eficiente de datos localmente y cerca de la fuente.

Aplicado a instalaciones empresariales, como plantas de producción, esta infraestructura puede ser alojada por proveedores de servicios y mejorar enormemente la conectividad. Esto agiliza el proceso en la nube, proporcionando procesamiento y análisis instantáneos, con mayor velocidad analítica.

En este artículo resumiremos los beneficios más relevantes para la industria y explicaremos cómo funciona en una serie de casos reales.

La relación entre Edge Computing y Cloud Computing

Tanto las arquitecturas edge como cloud pueden presentarse de diversas formas. En Cloud Computing, los datos o el procesamiento se descargan en servidores alojados en un centro de datos remoto (público, privado o híbrido).

En Edge Computing, los datos o el procesamiento de datos se descargan en centros de datos no tradicionales, más cercanos al usuario final en términos de proximidad geográfica y de red. Esto facilita la capacidad de ofrecer niveles de latencia y rendimiento que no son posibles con Cloud Computing.

El Edge Computing es, por tanto, una extensión de la Nube, y juntos forman uno de los pilares de la Industria 4.0. Cuando se configuran de forma complementaria, se combinan para proporcionar una experiencia de proceso especializada especialmente necesaria en ubicaciones remotas donde la conectividad es limitada o inexistente.

Beneficios del Edge Computing para la Industria

El Edge Computing industrial conecta todos los activos utilizados en fabricación, petróleo y gas, energía y muchos otros procesos industriales. Tiene tres componentes principales:

• Conectividad Edge: con capacidad para conectarse a cualquier sistema industrial y recopilar/normalizar datos para uso inmediato.
• Inteligencia Edge: con capacidad para concentrar el procesamiento y análisis de datos en el borde para obtener el máximo valor de las fuentes de datos.
• Orquestación Edge: con capacidad para construir, desplegar, gestionar y actualizar aplicaciones edge.

Cuando los tres componentes se unifican, no solo se extrae el máximo valor de los datos, sino que la orquestación de aplicaciones mejora enormemente y se reducen los tiempos de ejecución de aplicaciones, con el machine learning como ejemplo.

Beneficios más valiosos del Edge Computing para la industria:

• Mejora la calidad del proceso: la capacidad de tomar decisiones en tiempo real, integrar datos optimizados y manejar análisis complejos de fuentes de datos puede llevar la calidad de los procesos industriales a un nuevo nivel. Máquinas y planta se analizan de forma flexible y precisa.
• Latencia ultra-baja: su potencial para reducir drásticamente la latencia aumenta considerablemente los beneficios del IoT. Es esencial para que el sistema interconectado funcione correctamente y pueda responder críticamente a cualquier fallo.
• Alto ancho de banda: Edge Computing acelera el proceso de descarga y análisis de datos, permitiendo que cada punto de datos procese su propia información. Esto reduce costes de almacenamiento y estrés en sistemas individuales, optimizando el proceso de criba y búsqueda de la información más relevante.
• Interoperabilidad y flexibilidad mejorada: Edge Computing sirve como punto de conexión entre tecnologías de la información y operativas. Su capacidad para procesar dispositivos de forma cohesiva elimina la barrera para integrar sistemas y tecnologías compatibles. Además, las actualizaciones constantes aseguran un flujo constante de innovaciones y reducen el time-to-market.
• Almacenamiento más fiable: Al distribuir funciones de procesamiento y almacenamiento en el perímetro, los ciberataques no tienen posibilidad de tumbar toda la red. La proximidad del cómputo a la fuente de datos disminuye el riesgo de datos y asegura una ciberseguridad robusta.

Edge Computing puede ser la capa de integración en tiempo real, orientada a eventos, entre los datos de tu fábrica y tus sistemas de negocio. Te ayudarán a acelerar y automatizar procesos, extrayendo todo el valor de la información digital.

Casos de uso de Edge Computing industrial

La gran importancia del Edge Computing se refleja en cada vez más casos de uso industriales. El edge impulsa el mantenimiento preventivo, monitorización basada en condiciones, OEE, sistemas de visión, mejoras de calidad y más.

También pueden impulsar casos de uso más avanzados como inteligencia artificial y machine learning en la nube. El perímetro inteligente está impulsando mejoras significativas en operaciones y procesos, aquí algunos de estos escenarios:

• Mantenimiento predictivo mejorando la disponibilidad de equipos: la transferencia de datos de velocidad, temperatura y volumen en una máquina proporciona información en tiempo real sobre su estado y productividad. Si se detectan fallos o picos frecuentes en cualquiera de las variables, como la temperatura, el supervisor puede tomar medidas preventivas para evitar paradas.
• Aumento de la producción y flexibilidad de fabricación como servicio: La fabricación puede hacerse más flexible y móvil reduciendo el tiempo de puesta en marcha de un sitio y creando modelos de uso compartido donde múltiples partes pueden usar la misma instalación. Para lograrlo, la infraestructura de red requerida necesita desplegarse y puede ejecutarse sobre una estructura Edge Computing.
• Impulso de la automatización en tiempo real: Edge Computing puede integrarse para eliminar retrasos en procesamiento y comunicación para impulsar la automatización en tiempo real. Esto fomenta la creación de una fábrica autónoma que opera automáticamente.

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Edge Computing es el concepto de alojar procesos de TI lo más cerca posible de la fuente de datos. En lugar de depender de centros de datos distantes, utiliza infraestructura local para procesar datos. Lleva la nube al hardware que ya tienes a tu alrededor.

Al implementar Edge Computing con la plataforma integrada Nexus Integra, puedes tomar las mejores decisiones industriales. Sus características de big data, aplicaciones de gemelo digital y machine learning, permitirán a los científicos de datos comparar tendencias históricas y datos en tiempo real.

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