EDGE-CLOUD: el camino 5G a Tecnologías Operacionales (OT) servitizadas

EDGE-CLOUD: el camino 5G a Tecnologías Operacionales (OT) servitizadas

3 diciembre, 2020 Gabriel Aznar Lapuente

Compártelo:

Durante los últimos años el sector industrial ha venido absorbiendo una serie de conceptos provenientes del sector TIC, que han permitido construir nuevas arquitecturas de procesamiento y comunicación de altas prestaciones. La combinación de ambos sectores, junto con la aplicación de una amalgama de tecnologías habilitadoras ligadas al BigData y a la Inteligencia Artificial han dado soporte a las necesidades de gestión de datos que se plantean en aplicaciones incipientes del movimiento 4.0 en la industria.

Con el objeto de facilitar la comprensión conceptual de estas arquitecturas en el sector industrial se han acuñado dos términos que hoy en día ya se usan de manera extendida en la industria: edge computing y cloud computing. Se tiende a diferenciar entre estos dos conceptos dependiendo de la ubicación de la infraestructura donde se ejecuta el software, es decir, si ese software se ejecuta en un equipo que está físicamente en la planta se habla de edge computing, mientras que si lo hace fuera se habla de cloud computing.

En ocasiones se añade un tercer concepto, fog computing, donde no solo se distingue la ubicación física de la infraestructura, sino donde entra en juego también el tipo de conexión que une a estos equipos. Distinguiendo estas tres capas y contando únicamente con tecnologías de comunicación previas al 5G, la aproximación que puede hacerse en el mundo industrial de estos conceptos es la siguiente:

  • EDGE: dispositivo o conjunto de dispositivos físicos (PLCs, controles, IIoT etc.) situados en la planta de producción que pueden comunicarse entre sí con baja latencia, es decir, pueden compartir datos en tiempo real (<10ms). Generalmente cuentan con capacidad limitada de procesamiento y almacenamiento de datos.
  • FOG: equipos físicos o virtualizados (servidores, máquinas virtuales etc.) cuya infraestructura se sitúa físicamente en la planta de producción, generalmente en Centros de Procesamiento de Datos (CPD). Esta capa está conectada con los dispositivos EDGE a través de conexiones de red local (<100ms).
  • CLOUD: servicios o equipos (generalmente virtualizados) situados fuera de las plantas de producción y conectados con el resto de las capas a través de Internet. La servitización de esta capa por parte de grandes proveedores de servicios en la nube ofrece una enorme flexibilidad pudiendo adaptar los recursos disponibles a las necesidades de cada momento, principalmente mediante tres modalidades de servicios: Infraestructura (IaaS), Plataforma (PaaS) y Funciones (FaaS).

Basándonos en estos tres conceptos de distribución se puede adaptar la arquitectura a las necesidades de la aplicación digital a desarrollar, buscando siempre un balance contrapuesto: latencia contra flexibilidad. Hasta el momento, la necesidad de bajas latencias y procesamientos en tiempo real implicaba una inversión en hardware dedicado en exclusiva para ello, mientras que el acceso a servicios flexibles implicaba una mayor latencia y por tanto unos tiempos de respuesta inasumibles para muchas aplicaciones.

La aparición del 5G como red de conexión para los dispositivos industriales supone una gran oportunidad a través de un nuevo concepto denominado EDGE-CLOUD. Este nuevo término acuñado por algunas compañías de telecomunicaciones abre un abanico de posibilidades aunando las capacidades de baja latencia del EDGE y la flexibilidad de servicios del CLOUD a través de tecnologías como el Multi-access Edge Computing (MEC) que ya ofrecen algunos teleoperadores.

El EDGE-CLOUD habilita la posibilidad de, mediante una conexión 5G, conectar inalámbricamente dispositivos físicos de la planta de producción hasta una infraestructura del teleoperador situada junto a la antena. Esta conexión de baja latencia le permite al teleoperador ofrecer servicios como los ubicados en CLOUD pero con unos tiempos de respuesta mucho menores.

Este nuevo concepto introduce una nueva disrupción en el paradigma de las posibilidades de distribución de procesamiento dentro de una planta de producción, y con toda seguridad en los próximos años veremos una revolución en cuanto a la manera en la que se afronten los diseños de arquitecturas para el control de máquinas y procesos o aplicaciones en tiempo real.

Estas nuevas capacidades pueden suponer la redefinición casi total de los sistemas de control y una puerta de entrada para la definitiva adopción de la Inteligencia Artificial en las tecnologías operacionales en tiempo real, reduciendo significativamente las inversiones necesarias en inmovilizado material.

Técnicamente existen también beneficios directos como la optimización de los recursos de cómputo o la flexibilidad. Otros beneficios indirectos pueden estar en la mejora de la mantenibilidad, la compatibilidad o la obsolescencia de los equipos. Sin embargo, también se plantean nuevos retos importantes que deberán atenderse cuidadosamente como la ciberseguridad o la seguridad funcional en una hipotética virtualización de equipos con misiones críticas.

El 5G avanza imparable hacia la industria cambiando el tablero de juego, aportando una vía factible para la servitización de las tecnologías de operación y la inclusión de Inteligencia Artificial en los procesos productivos.

Sobre Gabriel Aznar Lapuente

Ingeniero Técnico Industrial especializado en Electrónica Industrial y Máster en Ingeniería Electrónica, ambos títulos por la Universidad de Zaragoza, comienza su trayectoria profesional en el sector eólico realizando distintas tareas de investigación para el Grupo SAMCA.

En 2012 comienza a trabajar en TECNALIA en el área de Industria y Transporte participando en el diseño y desarrollo hardware y firmware de dispositivos electrónicos inteligentes para la adquisición de señales de distintos sensores, implementando tecnologías de bajo consumo, energy harvesting, transmisión de energía sin contacto y comunicación inalámbrica. Durante 2016 y 2017 participa en el diseño, desarrollo y despliegue del sistema LEO, dispositivo autónomo de monitorización de la condición mediante ultrasonidos para extensión de la vida útil en ejes principales de aerogeneradores.

En 2016 pasa a formar parte del equipo de instrumentación asociado a la tecnología BeltzBox, abordando proyectos de explotación de datos en máquina herramienta complementando datos de control con información de instrumentación adicional. Actualmente forma parte de la plataforma Factory Learning, coordinando equipos multidisciplinares que abordan proyectos globales de instrumentación, adquisición, gestión y explotación de datos en plantas industriales.

Dejar un comentario

* Campos obligatorios