La pandemia acelera la transformación digital del borde a la nube

De acuerdo con los hallazgos de la encuesta Automation World de 2019, los fabricantes generalmente no eligen entre paradigmas informáticos. Más bien, están implementando una gama de tecnologías de nube y de borde según sus requisitos comerciales específicos y casos comerciales y, en última instancia, están aprovechando los paradigmas como complementarios. La clave, aconsejan los expertos, es trazar una arquitectura y una estrategia diseñadas para abarcar ambas. “Donde más luchan las personas es cuando crean una arquitectura de borde y una arquitectura de nube separada y luego intentan que interactúen y se encuentran con problemas”, señala Wes Sylvester, vicepresidente del Grupo de Soluciones Industriales de Cisco. “De la misma manera que la gente habla de la flexibilidad para escalar hacia arriba y hacia abajo desde las aplicaciones en la nube, debe incorporar flexibilidad en su arquitectura para que los datos que van a la nube hoy puedan algún día aprovecharse en las instalaciones”.

Surgen nuevos casos de uso

A medida que la pandemia dictó la necesidad de distanciamiento social, lo que resultó en menos personas en el sitio, la adopción de tecnologías en la nube se disparó para respaldar la productividad y la colaboración de los trabajadores, así como el acceso remoto y el monitoreo de equipos críticos de la planta para aplicaciones de resolución de problemas y control de calidad. La realidad aumentada/realidad virtual y las herramientas basadas en la nube conectaron a un número limitado de trabajadores de la planta con la gerencia de la planta o expertos fuera del sitio para ayudar en el mantenimiento remoto y la inspección visual, mientras que los sistemas habilitados para la nube ayudaron a los equipos de operaciones de calidad a seguir el ritmo de la creciente demanda de los consumidores, y menos trabajadores fueron empleados in situ para promover así la seguridad.

Los sistemas Edgeline EL8000 Converged Edge de HPE son compactos y resistentes, y se pueden colocar en entornos remotos hostiles.Core Technology Molding Corp., un fabricante de productos de plástico y diseños de herramientas de alta ingeniería, acredita su inversión en el sistema ERP DelmiaWorks basado en la nube, que cuenta con una capacidad de monitoreo de procesos en tiempo real, como central para mantener las operaciones en marcha durante un período en el que los empleados habitualmente tenían que trabajar desde casa. “La nube permitió que el trabajo continuara sin problemas y produjimos la misma cantidad de piezas y conseguimos nuevos clientes gracias a esas capacidades”, dice Geoff Foster, director ejecutivo y presidente de Core Technology. “Esto nos diferenció de la competencia y triplicamos nuestro negocio este año”.

Mientras tanto, Emerson vio cómo sus clientes aumentaban la inversión en el uso de sensores y la implementación de puertas de enlace perimetrales para aumentar las rondas de inspección manual a través de la recopilación de datos y análisis para medir el estado y la confiabilidad del equipo. “Anteriormente, la gente buscaba automatizar algunas inspecciones manuales con sensores y puertas de enlace perimetrales, pero se detuvieron porque pensaban que era demasiado costoso”, explica Peter Zornio, director de tecnología de Emerson. “De repente, no tenían gente para hacer las inspecciones, así que no tenían otra opción”.

Siemens también vio una aceleración de proyectos e implementaciones en plataformas de borde y en la nube, según Bernd Raithel, director de marketing de productos e implementación de nuevas tecnologías en Siemens Factory Automation. Los clientes aprovecharon las tecnologías de computación de punta y simulación en la nube para realizar la puesta en marcha virtual de las máquinas por adelantado antes de que se construyeran e implementaran en el campo, así como para permitir que los fabricantes de equipos originales o los fabricantes de máquinas monitorearan equipos de forma remota y enviaran orientación a los operadores, dice Raithel. Otros casos de uso que ganaron fuerza durante la pandemia incluyeron aplicaciones de mantenimiento predictivo y detección de anomalías que aprovecharon la computación y el análisis de punta en concierto con tecnologías en la nube para potenciar la inteligencia artificial (IA), incluido el entrenamiento de redes neuronales.

Litmus, un proveedor de plataformas de IoT industrial (Internet de las cosas) del borde a la nube, dice que sus clientes están aprovechando las capacidades del borde para la recopilación y el procesamiento de datos, creando paneles locales y KPI para que los operadores de máquinas y los gerentes de planta monitoreen la utilización de activos, OEE. También están aprovechando las aplicaciones de borde para facilitar las alertas basadas en reglas que indican el tiempo de inactividad de la máquina. Con su soporte incorporado para la integración de datos del borde a la nube, la plataforma aprovecha la nube para agregar datos en múltiples plantas para un análisis más profundo del rendimiento de múltiples plantas y para el entrenamiento de modelos de IA (inteligencia artificial), dice John Younes, director de operaciones de Litmus. “Ofrecemos una plataforma para hacer todo lo necesario en torno a los datos y la gestión de aplicaciones y sistemas perimetrales a escala en muchas fábricas, ubicaciones y sitios”, explica.

Litmus para OEE es una plataforma perimetral escalable que ofrece conectividad de datos críticos entre activos y fuentes de datos para medir OEE y optimizar el rendimiento de los activos.Las mejores prácticas para avanzar

Dado que la implementación del borde a la nube es cada vez más la norma, las organizaciones deben dejar de pensar en dónde implementar los datos y las aplicaciones y, en cambio, centrarse en la tarea empresarial en cuestión. Como parte de cualquier estrategia de implementación, es importante considerar los requisitos del proceso en lo que respecta al costo, la seguridad, las demandas de latencia e incluso la necesidad de una conexión a Internet confiable. A partir de ahí, se trata de comprender dónde residen actualmente los datos y qué desea hacer con ellos.

“Por ejemplo, con el monitoreo basado en condiciones donde los datos son calientes y la reacción debe ser en milisegundos, el borde es la ubicación correcta”, explica Bharath Ramesh, jefe de gestión y estrategia global de productos, sistemas de borde convergentes, en HPE. “Para las aplicaciones que no son tan críticas en cuanto al tiempo, como las métricas operativas, la nube es más eficiente para obtener economías de escala”.

También es beneficioso adoptar el cambio de mentalidad que viene con nuevas plataformas como la nube, especialmente porque fomentan una mayor experimentación. “En el mundo de la automatización, eso es intimidante porque tradicionalmente ha tenido que gastar una gran cantidad de capital y realizar cambios de proceso pesados ​​para probar cosas nuevas”, dice Jason Andersen, vicepresidente de estrategia y gestión de productos de Stratus. “En la nube, tienes más libertad para experimentar y probar cosas nuevas, lo cual es muy liberador”.

Al final, los expertos recomiendan comenzar con pequeños proyectos piloto, obtener algunos logros iniciales y avanzar a partir de ahí. No se concentre solo en recopilar datos de activos industriales: la verdadera ventaja consiste en saber lo que quiere lograr, seleccionar los datos correctos y luego ponerlos a trabajar en todo el panorama de la periferia a la nube. “Tenemos toneladas de datos y no sabemos cómo aprovecharlos para generar inteligencia real”, dice Mark Besser, vicepresidente senior de éxito del cliente en Savigent. “Más datos no es la respuesta, se trata de obtener acceso a los datos correctos para resolver problemas comerciales”.