Despliegue y gestión de soluciones IoT industriales

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Los nuevos software de análisis en la nube y hardware retroadaptado están haciendo que la digitalización en entornos industriales sea más sencilla y rentable

Despliegue y gestión de soluciones IoT industriales

La digitalización está teniendo un efecto transformador en el sector industrial. La combinación de tecnologías críticas como sensores, robótica y conectividad inalámbrica está creando entornos de producción más inteligentes. En estas instalaciones avanzadas, los ingenieros tienen datos en tiempo real al alcance de la mano, lo que les permite tomar decisiones verdaderamente fundadas sobre una serie de factores justo al otro lado del taller.

El área de mantenimiento es quizás la mayor beneficiaria de esta nueva forma conectada de hacer las cosas. Aquí, el Internet industrial de las cosas (IIoT) se aplica a través de sensores en miniatura conectados a una amplia variedad de equipos de producción, que miden parámetros como vibración, temperatura y velocidad de rotación.

Estos datos se pueden transmitir de forma rápida y segura a la nube, donde el análisis detecta tendencias y anomalías en el rendimiento. Armados con esta información, los ingenieros pueden eliminar las conjeturas de la toma de decisiones de mantenimiento e identificar problemas antes de que ocurran.

A continuación, podría aplicarse la inteligencia artificial para comparar datos en tiempo real con patrones históricos y tomar decisiones automatizadas para optimizar aún más el mantenimiento predictivo de la planta.

IIoT en la práctica: Análisis

Esa es la teoría, pero el despliegue y la gestión de la arquitectura IIoT dependen de la selección de algunas tecnologías clave para darles vida. Esto incluye el establecimiento de potentes análisis en la nube para proporcionar la capacidad de procesamiento en la supervisión y el control. La infraestructura digital también debe estar respaldada por recursos físicos como sensores, que pueden retro adaptarse rápida y eficientemente a los equipos existentes.

Veamos con detenimiento cómo se puede desplegar la infraestructura de IIoT para implementar la supervisión basada en condiciones de las máquinas de producción. A menudo, las empresas desconfían de adoptar este tipo de tecnología por preocupaciones sobre la seguridad, la complejidad y el coste. Sin embargo, Arrow ha disipado esos temores al desarrollar una gama de soluciones inteligentes y rentables basadas en MindSphere®, la solución  IoT industrial ofrecida como servicio de Siemens, que utiliza análisis avanzado e IA para las soluciones de IoT desde el edge a la nube.

Un ejemplo es una nueva solución de análisis en la nube (basada en la solución MindSphere ofrecida como servicio) que proporciona un sistema completo de extremo a extremo que incluye sensores, hardware de conectividad y software de análisis e informes.

El sistema, que se ofrece en cooperación con Shiratech, es una plataforma integrada de sensor a nube llamada iCOMOX (intelligent COndition MOnitoring boX) que puede controlar las condiciones de funcionamiento desde la superficie de una amplia gama de equipos industriales. La caja se puede conectar fácilmente a la superficie de una máquina o dispositivo y proporciona una visión precisa de la vibración, el campo magnético, la temperatura y el sonido.

Una gran ventaja es su sencillez: algunas soluciones del mercado exigen una inversión significativa en hardware asociado, conectividad, análisis edge y software. Sin embargo, iCOMOX, combina las ventajas de un dispositivo multisensor con las características clave de MindSphere, por lo que la instalación, el manejo y el mantenimiento resultan muy sencillos y los usuarios pueden empezar a desarrollar aplicaciones de inmediato.

Vale la pena considerar otros factores esenciales. iCOMOX ha sido diseñado para un consumo de energía extremadamente bajo. Los sensores integrados detectan fallos en muchas máquinas y numerosos sistemas industriales. Se han integrado varios sensores: el sensor de vibración ADXL356 de bajo ruido y bajo consumo y el sensor de temperatura ADT7410 de 16 bits con un rango de -55 °C a +155 °C, ambos de Analog Devices, junto con un sensor de campo magnético y un micrófono MEMS (Micro-Electro-Mechanical-Systems) de alto rendimiento.

iCOMOX se basa en el procesador de aplicaciones ADuCM4050 de Analog Devices e implementa el transceptor inalámbrico LTC5800-IPM de Analog Devices que incorpora detección de alto rendimiento y software y análisis integrados para garantizar la detección temprana de fallos. El LTC5800-IPM es un sistema completo compatible con IEEE 802.15.4e de chip único de 2,4 GHz, con software de red SmartMesh IP integrado para una conectividad flexible.

El software de red también garantiza una alta fiabilidad de la red incluso en entornos industriales de alta frecuencia complejos. También están disponibles las versiones de iCOMOX compatibles con PoE y NB-IoT, además de versiones personalizadas con carcasa a medida.

La colaboración de Arrow y Shiratech proporciona todos los componentes elementales para el despliegue exitoso y rentable de IIoT para supervisión de condiciones. A su vez, la empresa asociada codestryke puede proporcionar una gama completa de servicios de consultoría y personalización para garantizar el éxito en la planificación y el despliegue de proyectos escalables IIoT de MindSphere. Esta experiencia incluye el desarrollo de aplicaciones, análisis edge y en la nube y el manejo de infraestructuras en la nube.

IIoT en la práctica: retroadaptación

El segundo ejemplo de colaboración inteligente entre Arrow y MindSphere proporciona un medio para retroadaptar las capacidades de supervisión de IIoT en equipos más antiguos. Históricamente, muchas empresas han dudado en poner en red sus máquinas existentes (legacy) por motivos de seguridad como principal barrera para la adopción. Sin embargo, Arrow y MindSphere han trabajado en conjunto con el especialista en ciberseguridad Trustonic para proporcionar una solución de retroadaptación funcional que puede enviar datos a la nube de forma segura y eficiente.

En cuanto al funcionamiento, los sensores y controladores conectados a la planta transmiten información a una pasarela desarrollada por Arrow. Se puede utilizar Samsung Arctic 710s con Trusted Execution Environment, que ofrece un entorno de tiempo de ejecución seguro y fiable para aplicaciones de dispositivos móviles. El software instalado transfiere datos a la nube de MindSphere a través de una VPN.

Estas conexiones seguras están protegidas adicionalmente por la solución de Trustonic, la In-App Protection for Critical Apps, que ofrece seguridad y protección avanzadas. El software de Trustonic se instala en el smartphone y/o panel de control.
Para iniciar la comunicación de una máquina con MindSphere, los operadores utilizan la aplicación para smartphone y un código para identificar y conectarse a la pasarela.

Después, se establece una conexión entre el móvil y el servidor seguro de Trustonic. El operador escanea el código de barras vinculado a la planta. Tras comprobarla, se instala una aplicación de confianza en el smartphone y la pasarela, antes de que los sensores o controladores de la máquina se conecten a la nube de MindSphere.

Aunque esta solución se puede aplicar a cualquier dispositivo o sistema, independientemente del fabricante o la antigüedad, Arrow también ofrece la cartera completa de soluciones IoT MindSphere de Siemens. Esto incluye hardware, software y asesoramiento. MindConnect IoT2040 y MindConnect Nanodevices, además del concepto anterior, son especialmente adecuados para la familia Siemens AG SIMATIC-S7 de controladores lógicos programables. Utilizan varios protocolos para capturar datos y transmitirlos a MindSphere para análisis de datos completos, a través de enlaces cifrados.

Además, Siemens Smart Machine Assistant ofrece una solución combinada para todos los tipos de maquinaria industrial. Utiliza funciones de análisis de datos y aprendizaje automático para mejorar los parámetros de rendimiento de dispositivos, sistemas y plantas. Por lo tanto, se puede identificar cualquier relación oculta y fuentes de error para mejorar la calidad de producción.

El rendimiento de las máquinas se puede aumentar mediante el análisis continuo de la producción con sugerencias de ajustes. La solución se puede escalar rápida y fácilmente para adaptarse a otros tipos de maquinaria en múltiples redes de producción.

IIoT fácil

En conclusión, el IIoT está impulsando enormes avances en la supervisión basada en condiciones y el mantenimiento predictivo, haciendo que estos conceptos sean cada vez más asequibles y fáciles de implementar. La supervisión automática y sin fisuras de aparatos, máquinas y sistemas puede minimizar los tiempos de inactividad y los intervalos de mantenimiento, reduciendo así los costes de mantenimiento y ampliando la vida útil.

Estos aspectos tienen un importante impacto positivo en el coste total de la propiedad y la eficiencia general de los equipos o la eficacia general de los recursos, con lo que se obtienen las fábricas del futuro, más inteligentes y optimizadas.

Autor: Stephan Brandt, Gerente de Cuentas Clave, Arrow Electronics




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