Conceptos fundamentales: IoT, IIoT, AIoT y por qué son el futuro de la automatización industrial

A medida que se acelera el ritmo de adopción del Internet de las cosas (IoT), también hay una influencia en las tecnologías más avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Tanto es así, que el significado del término "IoT" está evolucionando y expandiéndose en el IoT industrial (IIoT), la Inteligencia artificial de las cosas (AIoT) y el Internet de las cosas más pesadas¹.

En el caso de implementaciones industriales, la conectividad e inteligencia que ofrece el IIoT brinda productividad, eficiencia y otros beneficios económicos. Sin embargo, además del nuevo equipo listo para IIoT, existe una gran cantidad de infraestructura y maquinaria "elemental" (heredada) existente.

En lugar de dejar que este equipo se deteriore en los alrededores de la innovación tecnológica, este artículo mostrará cómo los administradores de las instalaciones tienen los incentivos y los medios para incorporar este equipo heredado en la era del IIoT con soluciones de Molex, TE Connectivity, STMicroelectronics, Delta y Weidmuller.

Definición de términos

El término "Internet de las cosas" fue acuñado por el pionero británico de la tecnología Kevin Ashton durante una presentación que hizo en Procter & Gamble (P&G) en 1999. Kevin usó "Internet de las cosas" para describir un sistema en el que Internet está conectado al mundo físico a través de sensores ubicuos. No pasó mucho tiempo para que el término Internet de las cosas y su abreviatura (IoT) se volvieran omnipresentes.

El IoT: Lo que la gente entiende por el término "Internet de las cosas (IoT)" ha evolucionado con el tiempo. La definición actual ampliamente aceptada es la siguiente: “un sistema de dispositivos informáticos interrelacionados, máquinas mecánicas y digitales, objetos, animales o personas que cuentan con identificadores únicos y la capacidad de transferir datos a través de una red sin requerir necesariamente la interacción de persona a persona o de persona a computadora". Mientras tanto, el término "dispositivo de IoT" se refiere a cualquier dispositivo independiente conectado a Internet que pueda ser supervisado o controlado desde una ubicación remota. Según Statistica, se espera que haya aprox. 30,000 millones de dispositivos de IoT instalados en todo el mundo en 2020, con un aumento a aprox. 75,000 millones en 2025.

IIoT y AIoT: El Internet industrial de las cosas (IIoT) se refiere a sensores, instrumentos y otros dispositivos interconectados en red junto con las aplicaciones industriales de las computadoras, incluidas la fabricación y la administración de energía. Esta conectividad permite la recopilación, el intercambio y el análisis de datos, lo que facilita las mejoras en la productividad y la eficiencia, así como otros beneficios económicos. El IIoT es una evolución de un sistema de control distribuido (DCS) que permite un mayor grado de automatización mediante el uso de la computación en la nube para perfeccionar y optimizar los controles del proceso. El IIoT en su forma actual está respaldado por tecnologías como ciberseguridad, computación en la nube, computación periférica, tecnologías móviles, máquina a máquina, impresión 3D, robótica avanzada, macrodatos, IoT, tecnología de RFID y computación cognitiva.

AIoT se refiere al aumento de dispositivos e infraestructura de IoT con tecnologías de IA. La IA aumenta el IoT con aprendizaje automático (ML) y capacidades cognitivas.

El despertar industrial y el Internet de las cosas más pesadas

Según una predicción de Gartner en 2017, se esperaba que el gasto global en IoT alcanzara los $772,500 millones en 2018. Mientras tanto, según IDC, en 2018, el gasto mundial del consumidor en IoT fue de alrededor de $62,000 millones. En comparación, la fabricación gastó $189,000 millones, que superó al transporte ($85,000 millones) y a los servicios públicos ($73,000 millones) combinados. Además, Bain & Company predice que las aplicaciones de IIoT generarán más de $300,000 millones para el año 2020, el doble que el segmento de consumidores de IoT ($150,000 millones).

El término "industria pesada" se refiere a una industria que involucra una o más características, tales como productos grandes y pesados, equipos e instalaciones grandes y pesados (por ejemplo, equipos pesados, herramientas mecánicas grandes, edificios enormes e infraestructura a gran escala), o procesos complejos o numerosos.

Antes del IoT, los sistemas industriales que usaban motores, generadores y maquinaria pesada estaban desconectados en gran parte y funcionaban de forma aislada. Sin embargo, se pueden obtener enormes ventajas en términos de eficiencia, productividad y confiabilidad al estar conectado a Internet y convertirse en parte de IoT. Estas ventajas incluyen capacidades tales como supervisión y control remoto, detección de fallas y mantenimiento preventivo. Esto explica por qué los nuevos equipos industriales vienen equipados con una amplia gama de sensores y funciones de comunicación.

El problema es que hay una gran cantidad de infraestructura y maquinaria "elemental" existente (heredada). Se estima que solo en los EE. UU. existe un valor de $6,8 billones de tales equipos. Las opciones son permanecer tal y como está, reemplazar el equipo existente con modernos equivalentes a un gran costo, o aumentar y mejorar el equipo existente con sensores modernos, control y sistemas de comunicaciones, y llevarlo contra su voluntad y con todas las fuerzas al siglo XXI.

La firma de capital de riesgo estadounidense Kleiner Perkins ha designado el aumento de los sistemas industriales con capacidades de IIoT y AIoT como el "despertar industrial”. In an article published in 2015, The Industrial Awakening: The Internet of Heavier Things, Kleiner Perkins referenced a report generated by the World Economic Forum, which noted that this "Industrial Awakening" is expected to generate $14.2 trillion of global output by 2030.

Aumento de equipos heredados con capacidades de IIoT y AIoT

Los motores eléctricos son el mayor consumidor de electricidad en todo el mundo. Representan alrededor de 2/3 del consumo de energía industrial y alrededor del 50 % del consumo de energía global. Esto significa que cada segunda planta de energía u otra fuente de energía se usa solo para alimentar motores.

El problema es que el motor industrial promedio tiene solo un 88 % de eficiencia (los motores comerciales pueden tener sustancialmente menos). Esta eficiencia se puede mejorar drásticamente por medio de sensores y sistemas de control apropiados.

Uno de los mayores riesgos para una empresa industrial es el tiempo de inactividad causado por una falla inesperada del equipo. Una forma de mitigar este problema es emplear prácticas de mantenimiento predictivo, lo que implica el uso de sensores para supervisar el equipo y las capacidades de IIoT y AIoT para detectar cualquier desviación del funcionamiento normal y predecir posibles modos de falla y marcos de tiempo (por ejemplo, "Este rotor secundario en esta máquina está operando actualmente con una eficiencia del 95 %, con una disminución del 0.9 % al día, y se espera que falle catastróficamente en 6 días +/- 1 día").

La razón para usar las capacidades de IIoT y AIoT es que pueden detectar patrones, extraer tendencias de datos históricos y extrapolar fallas potenciales de manera mucho más efectiva que los seres humanos.

A los humanos les resulta difícil detectar patrones e identificar anomalías cuando se les presentan grandes cantidades de datos numéricos, pero les resulta mucho más fácil hacer esto cuando esos datos se presentan en forma gráfica.

Por ejemplo, sería difícil, si no imposible, que un humano detecte e identifique el problema en los datos numéricos presentados en la Figura 1. En comparación, cuando los mismos datos se presentan de manera gráfica, un humano detectaría inmediatamente la anomalía, como se ilustra en la Figura 2.

Figura 1: A los humanos les resulta difícil detectar patrones e identificar anomalías cuando se les presentan grandes cantidades de datos numéricos. (Fuente de la imagen: "Mediciones genéricas de un sistema de IoT desinfectado para presentación pública" de una presentación de Stephen Bates)

Figura 2: A los humanos les resulta mucho más fácil detectar patrones e identificar anomalías cuando se les presentan datos presentados en forma gráfica. (Fuente de la imagen: "Mediciones genéricas de un sistema de IoT desinfectado para presentación pública" de una presentación de Stephen Bates)

El punto aquí es que los sistemas de IIoT y AIoT pueden detectar patrones e identificar anomalías independientemente de cómo se presenten los datos. Además, cuando se supervisan múltiples sistemas idénticos, potencialmente en ubicaciones dispares dispersas por todo el mundo, los sistemas de IIoT y AIoT pueden aprender de todos ellos y utilizar el conocimiento de uno para predecir problemas en otro.

Se trata de sensores (procesamiento, conectividad y...)

El primer paso para aumentar los equipos industriales heredados es agregar sensores. Hay una gran variedad de diferentes tipos de sensores. Además, hay una gran variedad de opciones para cada tipo de sensor. Las diversas propiedades que los sensores pueden medir incluyen, entre otras, las siguientes:

Hay literalmente decenas de miles de combinaciones diferentes de tipo de sensor/opción. Algunos ejemplos incluyen la serie de sensores fotoeléctricos Contrinex 120254 de Molex y el manómetro ventilado M3041-000006-250PG de TE Connectivity Measurement Specialties (Figura 3). El M3041-000006-250PG es parte de la línea Microfused de TE Connectivity y es ideal para la medición de la presión de líquidos o gases, incluso para medios difíciles como agua contaminada, vapor y líquidos ligeramente corrosivos.

Figura 3: Este transductor de presión M3041-000006-250PG es apto para medir la presión de líquido o gas, incluso en medios difíciles como agua contaminada, vapor y líquidos ligeramente corrosivos. (Fuente de la imagen: TE Connectivity)

Algunos ejemplos de kits de desarrollo de sensores y placas de evaluación son las plataformas IoT Studio, el STEVAL-STLCS02V1 SensorTile, el kit de desarrollo STEVAL-MKSBOX1V1 SensorTile.box y la placa de evaluación de MEMS de movimiento X-NUCLEO-IKS01A3, todos de STMicroelectronics.

El sistema de placa de evaluación de sensores ambientales y MEMS de movimiento X-NUCLEO-IKS01A3 es compatible con el diseño del conector Arduino UNO R3 (Figura 4). Cuenta con el acelerómetro de 3 ejes LSM6DSO + el giroscopio de 3 ejes, el magnetómetro de 3 ejes LIS2MDL, el acelerómetro de 3 ejes LIS2DW12, el sensor de humedad y temperatura HTS221, el sensor de presión LPS22HH y el sensor de temperatura STTS751.

Figura 4: El sistema de placa de evaluación de sensores ambientales y MEMS de movimiento X-NUCLEO-IKS01A3 que es compatible con el conector Arduino UNO R3. (Fuente de la imagen: STMicroelectronics)

Además de los sensores, se requerirá acondicionamiento, procesamiento y control de datos locales. Estas tareas se pueden realizar al utilizar controladores lógicos programables (PLC), como el PLC modular compacto de gama media de la serie AS de Delta Industrial Automation (Figura 5).

La serie AS es un controlador multipropósito de alto rendimiento diseñado para todo tipo de equipos automatizados. Cuenta con el sistema en chip (SoC) de desarrollo propio de Delta basado en CPU de 32 bits para una velocidad de ejecución mejorada de hasta 40 kilopasos por milisegundo. Admite hasta 32 módulos de extensión o hasta 1,024 entradas/salidas.

Figura 5: La serie AS del PLC modular compacto de gama media de Delta admite hasta 40 kilopasos/ms y hasta 1,025 entradas/salidas. (Fuente de la imagen: Delta Industrial Automation)

Mientras tanto, se realizarán análisis avanzados basados en AIoT en la niebla y la nube. Esto requerirá redes y comunicaciones, como la Solución completa para la conectividad de Ethernet industrial del Weidmuller Group.

Conclusión

A medida que la velocidad de adopción de IoT aumenta y se agregan ML e IA, los administradores de las instalaciones deben encontrar una manera de modernizar los equipos industriales heredados como corresponde para mejorar la productividad y la eficiencia.

Afortunadamente, existen soluciones listas disponibles de múltiples proveedores que pueden agregar inteligencia y conectividad a los sistemas heredados para hacerlos parte de la revolución de IIoT.

Referencias

1. The Industrial Awakening: The Internet of Heavier Things, Kleiner Perkins, 2015