Términos como Internet Industrial de las Cosas (IIoT), o Industria 4.0 son omnipresentes. El mercado global de 2022 se estima en USD 230 Billones, y se proyecta a USD 1.100 Billones en 2028. Sobre todo en las industrias de manufactura, retail y minería se pueden observar iniciativas de innovación y transformación a nivel operativo.
Sin embargo, organizaciones tienen dificultades para definir proyectos que agreguen valor.
IIoT cubre una amplia gama de temas tecnológicos y organizacionales. Un enfoque común en la práctica industrial es comenzar con algo simple y directo. Un ejemplo es la integración de sensores adicionales a una solución existente. Consideraciones sobre cómo cómo evaluar y usar los datos tienden a postponerse. Este enfoque ocupa a los desarrolladores. Pero muchas veces conduce a un resultado sin valor agregado.
Una aplicación IIoT se compone de tres elementos clave:
- Objetos físicos
- Cadena de procesamiento de datos
- Detección de Datos
- Transmission de Datos
- Consumo de Datos
- Valor agregado
Objetos físicos
La ventaja de las aplicaciones de IoT es que datos del mundo físico se generan automáticamente. Sin necesidad de actividad humana. Las aplicaciones de IoT proporcionan información de manera transparente y autónoma.
Capturar el beneficio de eso requiere identificar objetos y datos de interés. Por ejemplo, ¿Cuáles máquinas o herramientas en de producción son relevantes? ¿Cuáles datos permiten optimizar el rendimiento? ¿Cómo se puede optimizar la toma de decisión asociado al consumo de los datos?
Cadena de procesamiento de datos
La cadena de procesamiento de datos cubre toda la tecnología de información y comunicación (TIC). Es necesaria para generar y distribuir la información sobre los objetos físicos involucrados de forma automática. En los últimos cinco años se ha observado un alza en productos y servicios nuevos. La columna vertebral de la mayoría de las soluciones son los servicios de la nube. Sea AWS, Azure o Google Cloud.
Detección de datos
Las alternativas de detección de datos son variados. Ejemplos son:
- Sensores para la identificación de objetos (ej. código QR o RFID)
- Sensores de localización de objetos (ej. GPS o banda ultraancha)
- Sensores de detección de propiedades físicas (ej. aceleración, humedad, fuerza, luz, temperatura, etc.)
El desafío es encontrar el sensor adecuado. Consideraciones relevantes son los datos que generan, la integración a redes o los costos asociados. El mercado oferta es fragmentado y complejo. Encontrar una solución se parece a buscar piezas de lego uno por uno.
Transmisión de datos
Similar a la detección de datos existe una variedad de tecnologías de transmisión. Se distinguen por el ancho de banda requerido, la fuente de alimentación y la cobertura.
Más allá de la transmisión de datos, se requiere una solución para almacenar los datos. En el caso de IIoT, se distingue entre una arquitectura para datos en tiempo real vs una solución de análisis avanzado. Las diferencias se discute en más detalle aquí.
Transformación de datos
La transformación de datos es clave en la cadena de procesamiento. La tecnología utilizada permite transformar los datos en información relevante para la toma de decisión. Sin este elemento, los esfuerzos de recopilación de datos no generan valor. Eso puede ocurrir a nivel de sensor, centralizada (ej. en la nube) o en algún punto intermedio. No todas las aplicaciones de IoT deban ejecutar algoritmos de inteligencia artificial (IA) o correr núcleos de aprendizaje automático (ML). En muchos casos, basta con una interfaz de usuario personalizada que muestre la información. Sin embargo, se debe evitar mostrar información que no sea relevante para el usuario.
Valor agregado
El valor agregado de un caso de uso de IIoT se refleja en la toma de decisiones asociados. Se evalua si:
- Hay decisiones que se pueden tomar de mejor forma y
- Las decisiones tienen un impacto económico relevante.
Es recomendable no perder esa perspectiva en ningún momento. La tecnología de IIoT ofrece muchas posibilidades. Pero no todas son justificables económicamente. Muchas veces el liderazgo de iniciativas IIoT tiene un perfil de ingeniero mecánico o industrial. Eso conlleva que el foco no siempre considera todos los aspectos económicos.
Conclusión
Aplicaciones IIoT cuentan con un mercado oferta amplio y dinámico. El valor potencial es evidente y se refleja en el crecimiento explosivo del mercado de soluciones. Seleccionar la una solución adecuada requiere conocimiento variado en áreas:
- Mecánico/eléctrico,
- Ingeniería de datos
- Procesos de negocio asociado a la toma de decisiones
Combinar esos elementos exitosamente es desafiante. Sobre todo considerando la complejidad inherente de las áreas. En Stratify estamos enfocado en apoyar a nuestros clientes en ese desafío. Estamos a disposición en caso de dudas o preguntas – aunque sea para obtener una perspectiva.
