Hoy en nuestro blog entrevistamos a Jorge del Valle, Senior IoT & Industry 4.0 Consultant.
La semana del 22 al 26 de febrero se celebra la EU Industry Week. En este marco, Innovasturias, junto con Metaindustry4, y con el apoyo de la Comisión Europea organiza la SEMANA DE LA INDUSTRIA EN ASTURIAS, donde trataremos “EL FUTURO DIGITAL DE LA INDUSTRIA CON LA INCORPORACIÓN DE POLÍTICAS DE RECUPERACIÓN Y RESILIENCIA”.
El martes 23 se abordará el asunto de los datos industriales y el edge computing de la mano de Jorge del Valle, Senior IoT & Industry 4.0 & Telecom Consultant, que nos avanza en esta entrevista los puntos más destacados de la jornada.
El tratamiento y almacenamiento de datos en la industria ocupa ahora un lugar destacado entre las prioridades de las políticas de la Comisión Europea. ¿A qué retos y oportunidades se enfrentan las empresas industriales, en este sentido?
Hay dos aspectos fundamentales a tener en cuenta. Por un lado, el volumen de datos generados y a tratar. Las aplicaciones IoT (Internet of Things) no dejan de crecer, y lo harán más en los próximos años, especialmente en el sector industrial. Cada vez más activos, procesos, personas, forman parte de una solución IoT y están reportando datos a un sistema para que los analice y ayude a tomar mejores decisiones. Incluso, en algunos casos, para que tome sus propias decisiones. Y más aún cuando se amplían las soluciones IoT con analítica y algoritmia de datos, para evolucionar hacia soluciones como machine learning, gemelos digitales, etc. Por lo tanto, el primer reto para unos y oportunidad para otros es y será el creciente volumen de datos a generar, almacenar y procesar.
El otro reto al que nos enfrentaremos está relacionado con la seguridad de los datos. En toda solución IoT industrial habrá cientos, miles de dispositivos conectados a internet, enviando datos, pero también con una «ventana» abierta para que se pueda entrar en ellos. Por tanto, la ciberseguridad asociada al IoT cobrará un papel fundamental.
¿La innovación y el tratamiento de datos van de la mano en la industria?
Sin duda. Si buscamos la definición más simple de innovar, podemos decir que es cambiar las cosas introduciendo novedades que las mejoren. Para mejorar un proceso industrial, cualquier proceso, es necesario poder medirlo, tener un histórico de datos y analizar qué relación hay entre ese histórico y los resultados del proceso, para encontrar así puntos de mejora.
El IoT genera ingentes cantidades de datos que, convenientemente procesados y analizados, aportarán información de los procesos y permitirá detectar esas claves de mejora.
La relación, por tanto, entre el tratamiento de datos y la mejora de los procesos que se miden, su innovación, es directa.
¿Cómo encaja el edge computing en la industria del futuro?
Ya he comentado dos de los principales retos a que nos enfrentaremos en la industria: el incremento de volumen de datos y la ciberseguridad. El edge computing permite establecer puntos de control distribuidos para gestionar esos dos retos. Me explico:
desde el punto de vista del volumen de datos, el edge computing permite realizar un primer procesamiento y filtrado de los datos antes de enviarlos a una plataforma externa, al cloud o a los servidores centrales de una fábrica, instalación, etc. Aporta una estructura distribuida al sistema.
Desde el punto de vista de la seguridad, esa estructura distribuida permite también establecer mayores puntos de control para detectar o prevenir ataques de seguridad.
¿Qué ventajas aporta el edge computing en la industria 4.0?
Ya las hemos esbozado en las respuestas anteriores: ayuda a gestionar el volumen de datos que se genera en una solución IoT y a establecer puntos intermedios de seguridad.
Hay una tercera ventaja a la que hasta ahora no me he referido, pero que es crítica en Industria 4.0.: en una estructura clásica de una solución IoT, sin edge computing, el análisis de los datos y la toma de decisiones se realiza en un servidor remoto (ya sea en cloud o en servidores on-premise). Cuando los procesos industriales que se están monitorizando son críticos, depender de la toma decisiones en un servidor remoto puede tener sus riesgos, sobre todo en términos de latencia. Hay procesos cuya toma de decisión debe ser inmediata ante la medida de sus parámetros, y para ello sólo hay una forma de hacerlo: que la toma de decisiones se realice lo más cercana posible al origen de los datos. Y eso lo soluciona el edge computing.
¿Según tu experiencia en qué tipo de aplicaciones se puede utilizar el edge computing en la industria?
No hay un listado determinado de aplicaciones… Diría que el edge computing se puede aplicar a prácticamente cualquier solución IoT. Por supuesto, los primeros candidatos serán aquellos sistemas IoT que se implanten en áreas críticas de un proceso industrial, pero el concepto de edge computing es aplicable a casi todas las soluciones IoT.
Habrá aplicaciones donde no sea posible implantar edge computing, pero no porque la aplicación en sí no lo soporte; la limitación viene dada generalmente por la capa de conectividad, porque se esté usando una conectividad que no permita el uso de equipos de control intermedios, de modo que el dato vaya directamente del sensor al servidor, sin pasar por equipos intermedios que podamos controlar.
¿Crees que las empresas asturianas tienen oportunidades en este ámbito o en su aplicación?
Sin duda. El edge computing no está restringido a determinados tipos de industria, por lo tanto vamos a encontrar oportunidades para su aplicación en casi cualquier sector.
Es más: en la jornada expondré un caso en el que tuve la suerte de trabajar en mis primeros años profesionales, en el sector de la industria minera de carbón, y cómo se aplicó el edge computing (aunque entonces aún no lo llamábamos así).
¿Por qué nadie debe perderse esta jornada?
Bueno, no dejamos de oír hablar de expresiones como transformación digital, IoT, machine learning, gemelos digitales… Y el edge computing es una parte de todo eso. Y veremos que es un concepto más cercano de lo que podemos pensar. Así que es una excelente oportunidad para entender, con casos de uso y ejemplos concretos, cómo se está aplicando ya, y con mucho éxito, en la industria.
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