¿Qué es el Edge en el IoT Industrial?

Lo primero que hay que hacer es sentar las bases y aclarar qué entendemos por «edge». Cabe señalar que el término «edge» no es entendido por igual por todas las industrias (esto es especialmente notorio en el caso de la industria de las telecomunicaciones, donde el «edge» es literalmente el «edge» de la red, es decir, un nodo de la propia red).

Sin embargo, en el IIoT, la consideración más extendida y la que utilizamos en Barbara IoT es que el «edge» es el nivel más cercano al mundo físico. Es la «T» en IoT: los dispositivos. Esto incluye tanto el conjunto de sensores y actuadores que interactúan con el mundo físico, como los gateways, hubs y otros nodos IoT que se comunican localmente con los primeros.

El Edge es lo opuesto a la nube. Mientras que la nube representa un conjunto de servicios y sistemas que son remotos y están lejos de donde se capturan los datos, el Edge es lo contrario; es la capa local y el conjunto de elementos cercanos a las cosas y a la recopilación de datos.

Edge Computing y Automatización

El término «edge computing» se refiere al conjunto de técnicas dirigidas a procesar, analizar y explotar los datos recogidos a través de todos los elementos que forman parte del Edge. El Edge Computing es una arquitectura de TI distribuida que traslada los recursos informáticos lo más cerca posible de la fuente de los datos, en lugar de procesar los datos en la nube o en centros de datos. A diferencia de la computación en la nube, la ejecución de algoritmos y la toma de decisiones se realizan en el Edge sin necesidad de enviar toda la información a la Nube. Traslada toda la potencia de cálculo de la Nube al Edge, pasando de un modelo de explotación de datos centralizado a uno descentralizado. El Edge computing permite que los datos generados por el Internet de las Cosas (IoT) se procesen cerca de su origen en lugar de enviarse a largas distancias al centro de datos o a la nube. El Edge computing es una tendencia creciente porque disminuye la latencia, el ancho de banda y la sobrecarga de los centros de datos centralizados al acercar la carga de trabajo del dispositivo al usuario.

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La relevancia del Edge Computing no se debe solo a las características mencionadas anteriormente, sino también a las posibilidades de minería de datos que ofrece la tecnología Edge Computing.

Ahora las tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning pueden ser explotadas enormemente desde un modelo de inteligencia distribuida.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial se basan en la ejecución de múltiples algoritmos complejos que permiten a las máquinas «pensar» y tomar decisiones sin necesidad de intervención humana, simplemente a partir de los datos que procesan. Y muchos de estos algoritmos pueden ejecutarse ahora cerca de la fuente de esos datos, es decir, en el Edge. El valor del IoT Edge se basa en la capacidad de capturar datos de parámetros y eventos y procesarlos para obtener información valiosa. IoT es una de las principales vías para recopilar los datos que necesitan los algoritmos de inteligencia artificial. El creciente uso de estas tecnologías es, sin duda, un gran impulso para el uso de Edge Computing con IoT. El Edge computing es una prioridad para las organizaciones que buscan formas eficaces de modernizar las operaciones e implementar la virtualización. La industria manufacturera está avanzando hacia la fusión de la tecnología de la información (TI) con la tecnología operativa (TO) para lograr una mayor transparencia, una mayor eficiencia y un análisis de datos más oportuno. Los fabricantes necesitan reducir las emisiones de las plantas, crear experiencias de cliente más ricas, apoyar cadenas de suministro resilientes, así como minimizar el tiempo de inactividad y detectar los problemas antes de que afecten a la producción.

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La IA y el ML en el Edge pueden impulsar la automatización

Edge tiene ventajas en muchos sectores verticales, automatización industrial, automatización de la red eléctrica, automatización de la gestión del agua. La automatización es actualmente el principal impulsor creado o habilitado por la IA.

La IA y el ML son valiosos para detectar anomalías: se pueden recopilar datos de las máquinas que están en la planta de producción, analizando patrones y entrenando el modelo de aprendizaje automático para patrones que indicarían que una máquina está funcionando de una manera inusual.

El Edge Computing permite a los fabricantes implementar la automatización en los procesos de la planta de producción y de la cadena de suministro a través de la robótica avanzada y la comunicación máquina a máquina más cerca de la fuente, en lugar de enviar los datos a un servidor para su análisis y respuesta.

Recopilar, analizar y actuar sobre los datos sobre el terreno en tiempo real ofrece grandes beneficios. La reducción del tiempo de inactividad, la predicción precisa del mantenimiento y la mejora de la calidad general del producto dan como resultado un mayor rendimiento, una reducción de los residuos y unos costes generales más bajos.

Para la industria, la inteligencia proviene cada vez más del despliegue de tecnologías de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) en el Edge.

Caso de éxito de Acciona‍

El gran reto desde la perspectiva tecnológica se basaba en la conectividad de un protocolo tan específico como OPC-UA. Era esencial poder realizar una autenticación segura y garantizada para permitir su conexión al servidor con el fin de leer parámetros y de forma aislada de la operación, de modo que no afectara al funcionamiento normal de la planta.

Considerando los diferentes tipos de hardware disponibles, tanto de conectividad como de sensores, existía la necesidad de una tecnología flexible y cibersegura que permitiera la conectividad con múltiples dispositivos, garantizando al mismo tiempo la seguridad de los dispositivos y los datos extraídos.

ACCIONA logró reducir en 250.000 € por planta con un mejor uso de los productos químicos mediante el despliegue de IA en el Edge. Descargue el caso de éxito aquí‍

‍La ciberseguridad, el principal reto para el IoT Edge

El conjunto de elementos que componen el Edge es, con diferencia, el punto más vulnerable de toda la cadena de ciberseguridad de IoT. Y la razón principal es la falta de actualizaciones de firmware.

Como usuarios de sectores maduros como los ordenadores personales y los teléfonos móviles, estamos más que acostumbrados a recibir notificaciones de nuevas versiones, parches de seguridad, etc. Sin embargo, en el mundo del IoT esto dista mucho de ser la norma. Hay principalmente dos razones por las que los dispositivos IoT en el borde no se actualizan de la misma manera que nuestros teléfonos y ordenadores:

1. La inmadurez del mercado del IoT industrial significa que las empresas se están centrando en otras áreas del IoT industrial en lugar de en la ciberseguridad

2. Gestionar un entorno distribuido, remoto y altamente heterogéneo puede ser muy complejo sin las herramientas adecuadas.

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El Edge Computing se está convirtiendo en parte del valor empresarial para las industrias que buscan aprovechar los datos en tiempo real de sus operaciones. Para ello, necesita las capacidades de una tecnología que sea capaz de capturar datos de forma segura, independientemente del tipo de fuentes y equipos, y que sea capaz de ejecutar Edge Computing.

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En Barbara conectamos, desplegamos y escalamos Edge Apps y habilitamos la inteligencia cibersegura en el Edge. Si desea saber cómo Barbara puede ayudarle en este proceso, póngase en contacto con nosotros.

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