Automatización en la fabricación significa una gran cantidad de datos, infinidad de datos
Gran parte de la industria automovilística está automatizada. Cada máquina muestra una actualización de su estado durante el proceso de producción. Hay infinidad de sensores que comprueban que la calidad alcanza los niveles correctos y que el sistema ha notificado correctamente el progreso. Se produce una gran cantidad de datos que se procesan y se registran. Si no se han puesto los neumáticos al final del proceso de fabricación, el sistema tiene que haberlo detectado.
Esto implica gestionar grandes cantidades de datos. Si todos ellos deben ser transferidos a la nube, primero hay que subirlos, luego procesarlos y luego analizarlos, y el resultado final debe ser descargado. Esto requiere tanto acceso a Internet como ancho de banda suficiente. También puede ocurrir que lo que haya que analizar sea información en formato vídeo, que pueda revelar por ejemplo si realmente se han colocado los neumáticos. Y todo esto hay que subirlo a la nube.
¿Qué es el edge computing?
Principalmente, edge computing significa procesar los datos en el lugar en el que se adquieren. Podría describirse como una familia de tecnologías que distribuye datos de aplicación y servicios de forma que proporcionan resultados óptimos en un mundo de sistemas cada vez más interrelacionados. Habitualmente esto pasa por una descentralización del hardware y el software, incluyendo una infraestructura perimetral (
edge) y software de análisis en entornos de ordenadores descentralizados. Los resultados dependen en gran medida de las áreas de aplicación a que se aplique. Además de la fabricación, ¿dónde se ha utilizado el
edge computing?
- Coches conectados que acceden vía Internet a servicios de navegación, comunicación y personales. En el futuro esto será un requisito imprescindible para los coches autónomos.
- Redes de distribución de electricidad inteligentes (smart grid) con monitorización descentralizada y gestión remota, que mejoran su eficiencia, reducen las pérdidas y aumentan la fiabilidad. Esto reduce el consumo y ahorra dinero.
- Ciudades inteligentes cuyos servicios conectan a las personas, los lugares y las cosas a través de redes complejas que están descentralizadas de una forma sofisticada. Las áreas de aplicación son muy diversas.
El
edge computing puede ser también muy útil en agricultura, protección ambiental, turismo y atención sanitaria. Imagínate un fallo de red en un consultorio médico o en un hospital. Las soluciones perimetrales permiten que los médicos tengan rápidamente acceso a los datos de los pacientes. Otro ejemplo en el mismo sector son los sensores que registran cuándo una persona se cae de la cama y envían una señal de alerta.
El tiempo es un factor importante
Toda la línea de producción puede tener que quedarse parada mientras los datos se suben y se analizan. Esto significa que la subida tiene que ser rápida. Por eso el edge computing es una buena idea en este caso. Naturalmente se puede utilizar una mezcla de edge computing y cloud computing, en la que los datos se preparen para la transferencia a la inteligencia en la nube que decidirá entonces si la rueda está bien montada.
¿Qué significa esto? Cuanto más se tarde en evaluar la información, más caro resulta, porque la línea de producción está parada mientras tanto. Y, en cuanto tengamos que procesar varias muestras de datos en vídeo, nos encontraremos con limitaciones técnicas. Por eso se establecen sistemas locales que puedan procesar esa información.
Las empresas necesitan una plataforma perimetral que adapte el proceso de digitalización a las condiciones técnicas. Pero proveerse de una plataforma como esta no consiste simplemente en comprar hardware en la tienda de la esquina y ponerlo a funcionar como cuando se mete una pila en una linterna. Este proceso requiere la intervención de expertos que sopesen cuál es la solución adecuada. No se trata sólo de decidir si se utiliza o no la nube. La nube tiene limitaciones, y las empresas van a seguir automatizando y digitalizando según avancen más en el proceso de digitalización. Para muchas empresas integrar las plataformas perimetrales va a ser inevitable. Las plataformas IoT perimetrales son plataformas que realizan una función híbrida. Se recogen los datos y se analizan en ese mismo lugar. Debido a la cantidad de datos, se procesan localmente y sólo los datos más importantes se suben a la nube, lugar en el que se toman las decisiones. La administración y actualización de los sistemas debe hacerse de forma centralizada.
¿Todo el mundo necesita una plataforma IoT edge? La respuesta es un rotundo “quizá”
Como parte del proceso de digitalización, es necesario valorar cuántos datos van a generarse y qué vamos a hacer con ellos. Muchas empresas se van a enfrentar al reto de que van a adquirir más datos de los que pueden subir a la nube.
Por tanto necesitan una plataforma que cumpla con sus demandas y muestre los procesos como sea requerido. Si el procesado se hace en la nube o donde se generan los datos, eso depende ya de muy diversos factores. Las empresas deben seleccionar el proveedor que les ofrezca una plataforma que les garantice flexibilidad ahora y en el futuro. Volvamos por un momento a la fábrica de coches: La ubicación de la fábrica puede cambiar, las fábricas pueden fusionarse o se puede abrir una nueva fábrica en otro lugar. Si no se puede hacer esto con las tecnologías existentes, eso repercute en forma de mayores costes y mayor complejidad. Los procesos de producción normalmente se mantienen iguales y la tecnología que los acompaña debe hacerlo también. Sin embargo pueden darse circunstancias que requieran una aproximación distinta.
Si eres un emprendedor, necesitas que tu plataforma te permita procesar los datos como necesites en cada momento. Como cliente de la plataforma querrás seguramente hacer uso de funciones adicionales. Es lo mismo que ocurre con los teléfonos móviles: Si lo necesitamos descargamos algo de la app store. ¿No debería funcionar igual una plataforma empresarial IoT? Se trata de la distribución de muchas aplicaciones y funciones en diferentes dispositivos y sistemas de la forma más eficiente posible. Las ventajas de cliente están a la vista: El mismo mecanismo se utiliza en todo el rango de aplicaciones y dispositivos.
El escenario de pesadilla: Parón en la producción
En un entorno empresarial puede ser fatal la mera actualización de una aplicación. Esa actualización puede producir que toda la línea de producción se detenga mientras el dispositivo está actualizándose.
Utilizando el ejemplo de la fábrica de coches, la línea de producción se pararía si un dispositivo no estuviera disponible porque está actualizándose. Las empresas necesitan poder planear las actualizaciones de todos sus dispositivos y aplicaciones IoT. Una plataforma empresarial IoT tiene que ser independiente del software y de los dispositivos.
Y si seguimos en el mundo del automóvil, cuando un vehículo sin conductor transita las calles, estamos ante un caso de dispositivos perimetrales. Un coche sin conductor es un centro de datos sobre ruedas. Es esencial que pueda funcionar sin conexión a la nube. ¿Por qué?
Un vehículo autónomo que requiriese la nube podría ignorar las señales de tráfico y causar accidentes
El periodo de latencia para la transferencia de datos es demasiado grande. En edge computing es esencial poder procesar los datos localmente. Una nube centralizada tampoco tiene por qué ser una respuesta inteligente en escenarios de machine learning, porque puede ser imprescindible un procesado rápido y directo para tomar decisiones.
El procesado de los datos puede hacerse en diferentes ubicaciones, por ejemplo en un servidor central en una nave de producción en red. Nodos separados, como una bomba de agua, normalmente no tendrían esta capacidad. Pero como la bomba necesita una conexión, tiene sentido disponer de capacidad de proceso local.
El edge computing puede ser peligroso cuando los datos que tengan que ser procesados y almacenados sean demasiados o se requiera una solución escalable. Aparte de la inversión inicial, los costes de funcionamiento y el esfuerzo pueden irse de las manos si no se ha valorado acertadamente la dimensión de la solución, o si las necesidades de almacenamiento son muy irregulares.
Para las PYMEs, la usabilidad es un criterio muy importante
La IT puede complicarse muy rápidamente. Una plataforma IoT intenta gestionar toda esa complejidad. Pulsando un botón puedes hacer actualizaciones, instalar software o añadir funcionalidades. Las PYMEs en particular pueden beneficiarse de las plataformas IoT, porque les proporcionan un sistema completamente asegurado, y olvidarse de cómo se autentica el dispositivo A o el B o cómo permitir accesos de forma eficiente. Por desgracia, en muchos países la conexión a Internet es problemática, a diferencia de lo que ocurre en los países escandinavos, que van a la cabeza.
El equilibrio razonable
Resumiendo, el edge computing consiste en la reubicación de potencia de cálculo, aplicaciones, datos y servicios hacia el perímetro de una red. Un sistema de este tipo tiene que ser sencillo de instalar, usar y gestionar, y tiene que ser accesible en remoto dado que normalmente no va a tener un especialista en IT cerca.
La red de la empresa tendrá muchos menos riesgos de seguridad en términos de manipulación o robo de datos en comparación con una solución de nube pura.
Las PYMEs no van a poder evitar decidir si tienen que usar edge computing o cloud computing
Principalmente porque es decisivo para la selección de la ubicación y el ámbito del procesado y almacenamiento de datos. Hay procesos que hay que realizar localmente y otros para los que se necesitan una variedad de datos procedentes de distintas fuentes, algunas de ellas locales. Y otros procesos en los que ambas soluciones pueden ser válidas. La decisión depende de las posibilidades que el edge computing y el cloud computing ofrezcan en cada caso.
¡Sopesa tus prioridades!
Así como la nube se desarrolló como respuesta al almacenamiento local, la solución híbrida también va a tener una influencia en el desarrollo de las infraestructuras IoT.
Los criterios para la elección de la ubicación en la que tiene lugar el proceso son tan diversos como las aplicaciones. Seguridad, requisitos de tiempo real, ancho de banda, capacidad de proceso, acceso a funciones cognitivas… La valoración de las prioridades determinará qué datos es necesario procesar en qué nivel: en el perímetro, en la nube o en niveles intermedios.