IoT Industrial: Revolucionando la automatización y el análisis de datos

IoT se encuentra con la Industria

Sin duda ha oído hablar del IoT; parece imposible no hacerlo hoy en día. Ahora también tenemos IoT Industrial, de moda para describir su aplicabilidad al sector industrial en general.

El IoT hará que nuevos datos estén disponibles de formas que no podíamos imaginar antes; impulsará nuevos mercados y conectará mercados existentes que anteriormente tenían poco solapamiento, impulsando aún más la necesidad de aplicaciones que puedan dar sentido a los datos disponibles para extraer resultados significativos. Automatizar este tipo de descubrimiento y explotación de información será enorme: IDC pronostica un mercado de 7,1 billones de dólares para 2020; McKinsey sugiere un impacto más «reservado» de 6,2 billones para 2025. Cuando ve números como estos, se da cuenta de que algo bastante dramático está en marcha.

¿Por qué ahora?

Para empezar, se han producido una serie de avances técnicos que habilitarán y luego impulsarán el movimiento IoT. Son:

1. Comunicación inalámbrica, al menos en el mundo desarrollado, es abundante y barata. Nuevos desarrollos en 5G y estándares de radio de baja potencia solo harán esto aún más evidente. Los operadores móviles, cansados de regalar miles de minutos y mensajes de texto gratis, buscan nuevos modelos de negocio para impulsar sus balances y aprovechar su inversión en infraestructura: el IoT es la respuesta.
2. Procesamiento barato, distribuido y escalable significa que incluso un adolescente entusiasta puede comandar una vasta cantidad de potencia de procesamiento (más de la que muchos gobiernos habrían tenido acceso hace diez años) por poco más que el coste de una lata de refresco. No solo en la nube, sino que el procesamiento práctico está encontrando su camino hacia el dispositivo de borde, emergiendo como una arquitectura de Fog Computing.
3. Sensores y dispositivos de bajo coste, «lo suficientemente buenos», como la Raspberry Pi, están comenzando a inundar el mercado, impulsando tanto una comunidad de aficionados entusiasmada —reviviéndonos recuerdos de la era PC de finales de los 70 y principios de los 80— como negocios de alta tecnología serios. Los dispositivos electrónicos salen de las líneas de producción con sensores conectados a internet instalados de serie. Lo pidamos o no, las cosas se están sensorizando. Y si necesita sensores, están disponibles por menos de unos pocos dólares y una búsqueda rápida muestra excelentes ejemplos de código abierto, haciendo la integración indolora.

M2M no es IoT

Es cierto, algunos sectores han estado explotando este tipo de capacidad durante años: aeroespacial, minería y Oil & Gas vienen a la mente. M2M (Máquina a máquina) se ha usado para describir este trabajo temprano, pero dejemos claro: eso no es IoT. A pesar de que muchos veteranos de la industria promuevan este trabajo anterior como «IoT», están fundamentalmente malinterpretando los verdaderos impulsores del IoT. No es simplemente la tecnología y las interconexiones.

La diferencia con el IoT está en la pura escala y ambición. El IoT no se trata solo de conectar dispositivos, se trata de autonomía de actividades rutinarias y abrir e integrar conjuntos de datos de nuevas formas que traerán cambios mucho mayores. Los silos se romperán, o mire cómo sus competidores le dejan en el polvo. Los modelos de negocio cambiarán y surgirán nuevos: piense en contratos basados en disponibilidad (o «potencia por hora» en el caso de motores de aviones de línea).

Desde ciudades inteligentes hasta manufactura inteligente, se trata de cambio organizativo y personal tanto como de tecnología. Eso también significa que su impacto se sentirá lejos y ancho. Por ejemplo, los diseñadores de Smart Cities quieren usar IoT para explotar datos de la ciudad para informar mejor a los ciudadanos y proporcionar un modelo de gobernanza más transparente. «Sí, claro», le oigo decir, «solo me darán más anuncios de cosas que no necesito», pero esto es cosa seria, diseñado para hacer su vida diaria más fácil.

El potencial del IoT en manufactura es claro. El downtime no planificado y el mantenimiento reactivo son impulsores de costes indeseables. Leí que en la fabricación de automóviles, cada hora de downtime puede equivaler a 2 millones de dólares en pérdidas. Fortune calculó que el IoT podría generar ahorros de mantenimiento del 25%, reducir el downtime no planificado en un 50% y extender la vida de la maquinaria años. ¿Suena bien?

Con la creciente automatización e informatización de las fábricas durante los 90 y 2000, gran parte de la infraestructura central ya está en su lugar. Muchas empresas ahora están «actualizando» esta infraestructura para que sea IoT-ready; solo mire a los clientes de ThingWorx y Xively para ver quién lidera la carga. Los beneficios vienen del análisis de los datos y, más fundamentalmente, del pronóstico de la degradación futura de la máquina.

Las grandes industrias intensivas en activos han tenido buenas razones para implementar regímenes de mantenimiento predictivo durante años y han confiado en sistemas complejos y a medida para cumplir esa tarea, sin mencionar una pequeña fortuna en tecnología de sensores y adquisición de datos. Ni siquiera se lo piensan dos veces al usar equipos de ingenieros de sistemas de diagnóstico para interpretar los datos, ya que son organizaciones altamente técnicas por naturaleza. Sin embargo, estas altas barreras han significado que las empresas más pequeñas o las de sectores adyacentes han quedado simplemente excluidas. Además, esta tecnología heredada fundamentalmente no escalará a medida que el IIoT barre el sector manufacturero y millones de pymes se conecten.

Este es también el lugar donde la adopción del IoT es realmente emocionante y jugará un gran papel en la reducción de barreras, ya que fuerza la bajada de precios de hardware y democratiza el acceso a los datos. Así que la pregunta es más probable que sea «cuándo» y no «si» la capacidad prognóstica estará al alcance. Eso deja la disciplina de ciencia de datos... y estoy cansado de leer sobre el «trabajo más sexy del siglo XXI». Estos chicos ganan 250k... ok, sí, estoy super celoso, pero ese no es el punto.

No discuto que esta disciplina no sea central (al menos por ahora), pero a medida que el IoT evoluciona, ¿cómo puede posiblemente satisfacer la demanda basándose en esta dependencia del análisis humano? Creo que idear formas inteligentes de automatizar muchas de las tareas de ciencia de datos es absolutamente fundamental, incluso crítico, para un IoT exitoso y especialmente para soluciones con mucha ciencia de datos, como la prognóstica requerida para hacer realidad el mantenimiento predictivo. Sin eso, alguna tecnología realmente genial permanecerá solo disponible para los «grandes».

No le sorprenderá oír que en Senseye estamos desarrollando un producto para hacer una solución de mantenimiento predictivo más accesible que pueda escalar con el Industrial IoT. Queremos entregar los beneficios a organizaciones que anteriormente consideraban la prognóstica de máquinas inasequible o demasiado difícil de implementar y trabajar.

Ciertamente es un desafío, no solo la aplicación de tecnologías de vanguardia, sino las barreras que deben superarse a medida que la industria evoluciona y abraza el IoT. La seguridad es clave, aunque aunque la tecnología existe en gran medida para tratarla, los obstáculos comerciales y políticos permanecen. ¿Qué hacer al respecto? Los desafíos culturales también son evidentes, ya que los equipos de mantenimiento, familiarizados con sus enfoques reactivos para lidiar con averías, resisten mejoras que finalmente llevarían a una racionalización en el número de personal de mantenimiento.

Sin embargo, hay tres áreas más que estamos siguiendo de cerca que tienen consecuencias de mayor alcance más allá de nuestro propio producto. Primero, la necesidad de dispositivos de borde (o fog, como prefiere llamarlo Cisco) a los que se puedan descargar algunas tareas de preprocesamiento de datos. Simplemente no es factible enviar cantidades potencialmente vastas de datos brutos a la nube cada segundo, especialmente en entornos remotos que dependen de conectividad móvil. Estamos viendo un nivel creciente de actividad en este espacio, especialmente de startups innovadoras.

Segundo, los costes de sensores y nodos deben seguir cayendo drásticamente. En el espacio industrial donde se necesitan acelerómetros de alta calidad, estos siguen en miles de dólares (¡por dispositivo!), lo que es una barrera significativa para cualquier empresa, no solo las más pequeñas. Si el IoT ha de volverse tan ubicuo como la publicidad nos ha hecho creer, estos necesitan llegar a bien por debajo de 100 dólares.

Y tercero, la casi total falta de estándares y protocolos de interoperabilidad está creando una vez más silos propietarios y feudos, lo que el IoT supone que debe derribar. Esta falta de compatibilidad se extiende a lo largo de la pila tecnológica, desde comunicaciones hasta metadatos de aplicación. Algunas iniciativas, como Hypercat, aunque potencialmente prometedoras, aún no se están adoptando a una escala o ritmo para alcanzar masa crítica.

Ciertamente es un momento fascinante y dinámico para estar involucrado dentro de lo que solo puede describirse como la burbuja del IoT. No tengo duda de que como empresa necesitaremos doblarnos y tejer a medida que todo evoluciona.

Actualmente estamos ejecutando pruebas gratuitas de nuestra solución para instalaciones seleccionadas, así que avíseme si le gustaría ser considerado.