Conectividad inteligente y autónoma de la planta de producción a la nube.
El Internet de las cosas (IoT) está preparado para transformar completamente la forma de hacer negocios y competir de las compañías. Quizás el mayor impacto de esta revolución estará dentro de los límites de la Internet de las cosas (IoT) industrial, donde las fábricas se convertirán en fábricas inteligentes, aprovechando los sistemas de control distribuido inteligente y autónomo alimentado con Edge Analytics. Aunque hoy en día los sistemas de control de lazo cerrado estándar están diseñados para responder mucho más rápido y con más precisión que un operador humano, los nuevos sistemas de control con computación en la niebla y analítica de extremo mejorarán drásticamente la eficiencia de la producción mediante el uso de la analítica de datos masivos, impulsado por un mayor número de sensores, para detectar las tendencias e implementar autónomamente medidas correctivas y de optimización continuos en las estrategias de control de planta locales y globales a fin de aumentar la eficiencia, reducir los costos operativos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la utilización de los activos; y esta revolución probablemente va mucho más allá de lo que creía.
Una introducción rápida al IoT Industrial
El Internet de las cosas industrial tuvo sus inicios cuando la planta de producción empezó a instalar sensores y actuadores electrónicos conectados para ayudar a gestionar una amplia variedad de procesos industriales. Medir la temperatura, la presión, las velocidades de transporte, en tiempo real, y proporcionar esta información a los controladores de proceso centralizado proporcionó mejoras drásticas en la eficiencia operativa, la seguridad y la fiabilidad. La conectividad es el elemento principal en estas primeras instalaciones de IoT industrial.
Debido a que el número de sensores y controladores creció, la cantidad de datos también aumentó. Existen ventajas significativas en el mantenimiento de esta información con el fin de descubrir tendencias. Estas tendencias podrían ser utilizadas por los administradores de sistemas para "afinar" los procesos para mejorar la eficiencia y detectar los efectos del envejecimiento y desgaste que podrían generar tiempos de inactividad no programados o incluso fallos en el sistema. A medida que la nube se fue desarrollando, proporcionó un mecanismo útil para analizar y almacenar esta gran cantidad de datos. Los gerentes pueden utilizar análisis de datos complejos para determinar tendencias y tomar medidas. A menudo estos análisis, así como los beneficios de eficiencia que proporcionaron, se convirtieron en un aspecto cada vez más importante de la administración de procesos industriales y se consideraron como propiedad intelectual fundamental de la compañía de fabricación e incluso podían proporcionar una ventaja competitiva significativa. Todo este escenario fue alimentado por una reducción del doble del costo de los sensores y la rápida reducción del costo de almacenamiento en los últimos años, y una reducción de hasta 60 veces el costo de procesamiento y hasta 40 veces el costo del ancho de banda a lo largo de la última década.
La siguiente figura ilustra cómo la planta de producción conectada puede integrarse con la nube y protocolos e infraestructura de red correspondientes se superponen en los elementos de fábrica familiares. La figura también muestra cómo fluyen los datos desde los sensores y sistemas de fusión del sensor en el "borde" del sistema a través de puertas, la empresa y al almacenamiento basado en nube y el procesamiento del centro de datos. Los datos también fluyen en la otra dirección, de forma en que los actuadores pueden tomar las medidas apropiadas para modificar el proceso: actividades de control. (Tenga en cuenta que esta estructura está siendo utilizada en una planta de producción de ejemplo, pero puede utilizarse un enfoque similar para todo, desde edificios inteligentes, la red de suministro de energía o incluso un hospital moderno).
Figura 1: Ilustración de un ejemplo de implementación de IoT industrial para una planta de producción inteligente (imagen cortesía de Niladri Roy, Altera)
La operación autónoma mejora la eficiencia
La importancia del análisis de datos inteligente, basado en los años, o incluso, en algunos casos, décadas de experiencia en la creación de sistemas basados en reglas que pueden mejorar la eficiencia operativa no se puede exagerar. Aquí es donde la experiencia realmente puede traer beneficios. Lamentablemente, cuando un administrador de sistema humano está en el "bucle de control" de la experiencia, se sacrifica la capacidad de responder rápidamente a los cambios de los datos del sensor. Y la cantidad de datos generada puede ser abrumadora para un operador humano. Lo que se necesita es una forma de control autónomo, trabajar más rápido y con más precisión de lo que puede hacerlo un operador de sistema humano. Quizás el concepto de operación autónoma y cómo se puede mejorar drásticamente la eficiencia de fábrica basado en el IIoT se ilustra mejor con un ejemplo. El monitoreo de activos es un concepto familiar y una buena ilustración de cómo puede mejorar la eficiencia de operación autónoma.
Monitoreo de activos
Los sensores no solo pueden monitorear los distintos procesos que intervienen en la planta de fabricación, sino que también pueden monitorear los equipos que se utilizan en el proceso de fabricación. El desgaste de la maquinaria puede ser una parte importante del monitoreo de activos y las horas en línea o la cantidad de material procesado puede proporcionar un primer nivel de información. Sin embargo, más importante aún sería la recopilación de datos sobre la calidad de la salida y la capacidad de respuesta a los cambios en los parámetros de producción. Cuando los motores o las bombas están involucrados, las mediciones de calor, vibración e incluso el flujo electromagnético pueden proporcionar datos útiles para conocer las tendencias y predecir el desgaste. Cuando estos tipos de análisis se pueden acercar al sensor, quizás ubicado dentro del motor o controlador de procesos, y la adquisición de datos combinados utilizando algoritmos de fusión de sensores, es posible implementar el control autónomo de los activos. En este tipo de sistema, la información de desgaste y fatiga se puede utilizare para modificar el algoritmo de control para mejorar la eficiencia operativa sin la necesidad de un "control central" para administrar estas decisiones de bajo nivel. A medida que el desgaste se vuelve cada vez más una preocupación, quizás cuando se alcanzan los "niveles de recorrido" pre-definidos, el controlador autónomo puede informar de esto al control central para tomar medidas preventivas.
No obstante, incluso los controladores autónomos proporcionarán importantes datos de detección a la nube para utilizarlos en el análisis de datos masivos. Las mediciones a lo largo de toda la fábrica, o un número de fábricas, y durante un periodo de tiempo significativo puede proporcionar una perspectiva muy valiosa sobre el desgaste y su correlación y predicción de los posibles fallos. Esta información podría ser lo suficientemente valiosa para alentar a terceros a recopilarla y analizarla, y luego ofrecer recomendaciones o predicciones al propietario de la fábrica. Cuando los datos del sensor se combinan en varias fábricas y varios tipos de operaciones, el análisis de datos masivos puede tamizar la riqueza de los datos y crear nuevos modelos. Estos modelos podrían resultar en nuevos puntos de recorrido o nuevos algoritmos de fusión programados en los controladores autónomos para mejorar aún más la eficiencia. Quizás estos terceros incluso podrían percibir un porcentaje de los ahorros que resultan de sus mejoras de algoritmos.
Aumento de los requisitos de cómputo y conectividad
Este simple ejemplo indicado anteriormente ilustra el potencial de los sistemas de IoT industriales más inteligentes y las drásticas mejoras en la eficiencia y rentabilidad que pueden tener en la fábrica inteligente. El creciente número de sensores y actuadores necesarios para proporcionar los "datos masivos" necesarios para la implementación efectiva de estos tipos de sistemas requerirá una infraestructura de cómputo y comunicaciones más sólida. Más sensores y actuadores significa más flujo de datos y una mayor necesidad de comunicaciones de alta velocidad. Esto también significará que la agregación de datos adicionales debe combinar el tráfico de datos en redes de mayor rendimiento y requiere más procesamiento y almacenamiento. Las comunicaciones seguras para el tráfico de datos y proteger las actualizaciones remotas de los hackers también es una preocupación creciente. Por último, el crecimiento en el uso de los sensores inalámbricos, repetidores y nodos de agregación es otra razón para el aumento de las capacidades de cómputo y comunicaciones.
Soluciones de Altera
Las implementaciones de IoT industrial requerirán de alta potencia informática y un ancho de banda de comunicaciones considerablemente mayor para crear los sistemas de comunicaciones autónomos e inteligentes necesarios para apoyar el drástico crecimiento esperado en las implementaciones de sensores y actuadores. Estas nuevas capacidades tendrán que ofrecerse sin un impacto en el limitado espacio de placa y presupuestos de baja potencia requeridos por el "espacio" estándar asociado con las instalaciones de fábrica inteligentes. Las soluciones de Altera tienen ventajas importantes cuando se requiere aumentar la potencia de cómputo y mejorar el ancho de banda mientras se mantienen los ajustados presupuestos para espacio de placa y potencia.
El SoC Altera Cyclone V tiene el rendimiento y la conectividad de alta velocidad para ejecutar la conectividad de nube segura, control (PLC), HMI y Gateway en un solo dispositivo mientras utiliza menos de 3W para toda la placa PLC. Los FPGA SoC de Altera pueden implementar algoritmos de alto rendimiento y funciones de HMI en el hardware utilizando operaciones paralelas para un mayor rendimiento y reducir los presupuestos de energía en comparación con los procesadores convencionales. Los FPGA SoC de Altera también pueden integrar múltiples protocolos de Ethernet industriales e incluso interfaces de alto rendimiento para la conectividad back-bone utilizando núcleos de propiedad intelectual (IP) y el Sistema de procesador duro en chip (HPS) para ejecutar protocolos estándar. Figura 2: a continuación muestra los detalles de un PLC de un solo chip implementado en un SoC de Altera.
Figura 2: El SoC de Altera está implementando un LPC de un solo chip
El FPGA no volátil MAX10 de Altera no requiere una memoria de configuración externa, lo que minimiza el espacio de placa para caber en aplicaciones de módulo de E/S pequeñas. Es posible realizar una mayor reducción del espacio de la placa cuando se puede utilizar la memoria flash de usuario en chip para el almacenamiento de registro de datos o código y el convertidor de analógico a digital (ADC) en chip a menudo puede eliminar la necesidad de un dispositivo externo utilizado en las interfaces análogas industriales comunes.
Actualmente, es posible encontrar detalles sobre las ventajas de las soluciones de Altera en las referencias ofrecidas al final de este artículo.
Anticipar la implementación
Arrow ofrece una amplia selección de kits de desarrollo de Altera y plataformas de evaluación para ayudarle a comenzar su implementación. Visite la siguiente página web de Arrow para ver los kits de Altera ofrecidos por Arrow.
Conclusión
La creación continua de instalaciones de fábrica inteligentes de IoT industrial necesitará conectividad inteligente y autónoma, y control para mantenerse al día con el creciente despliegue de sensores y actuadores. Las soluciones de Altera ofrecen rendimiento computacional, alto ancho de banda, baja potencia y el espacio para placas pequeñas necesario para implementar de manera eficaz esta nueva clase de sistemas de fábrica inteligentes.
Referencias
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