![\"](\"https:\/\/alliedtelesisprod.smmile.com\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/industial-automation-iot.png\")
<\/p>\nEn los albores de la cuarta revoluci\u00f3n industrial (Industria 4.0), las organizaciones industriales han colocado su transformaci\u00f3n digital como una prioridad estrat\u00e9gica. La Industria 4.0 se centra en la interconexi\u00f3n de los Sistemas Ciberf\u00edsicos (CPS) en entornos industriales. Los CPS conectan los mundos f\u00edsico y digital, facilitando la recopilaci\u00f3n de datos digitales provenientes de dispositivos y procesos f\u00edsicos (por ejemplo, datos de mantenimiento de equipos y datos de calidad de l\u00edneas de producci\u00f3n), as\u00ed como el uso de estos datos para impulsar la automatizaci\u00f3n y las optimizaciones. Para ello, se emplean tecnolog\u00edas del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), que permiten recopilar y procesar grandes vol\u00famenes de flujos de datos de alta velocidad, al mismo tiempo que automatizan operaciones de campo y procesos de la cadena de suministro.<\/p>\n
La transformaci\u00f3n digital en la era de la Industria 4.0 mejorar\u00e1 la competitividad de las organizaciones industriales, al tiempo que impulsar\u00e1 su capacidad para tomar decisiones \u00f3ptimas. A pesar de la exageraci\u00f3n que rodea a los nuevos conceptos en los procesos empresariales, la IIoT y la Industria 4.0 tienen algunos casos de uso tangibles con un ROI demostrado. Estos casos de uso est\u00e1n impulsando la adopci\u00f3n acelerada de IIoT en la industria, que es la raz\u00f3n por la que se espera que IIoT contribuya a la mayor parte del potencial de valor empresarial de IoT, con IoT de consumo a la zaga. Seg\u00fan el reciente informe de mercado de Accenture “Winning with the Industrial Internet of Things”, la IIoT podr\u00eda aportar hasta 14,2 billones de d\u00f3lares a la econom\u00eda mundial en 2030. Por lo tanto, comprender los casos de uso de IIoT que generan ROI es un paso clave para dar forma a una estrategia de transformaci\u00f3n digital exitosa.<\/p>\n
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Existen numerosos casos de implementaciones exitosas de IIoT. Aqu\u00ed hay algunos ejemplos:<\/p>\n
La automatizaci\u00f3n industrial se basa en la Tecnolog\u00eda Operativa (OT), como los Controladores L\u00f3gicos Programables (PLC), el Control de Supervisi\u00f3n y Adquisici\u00f3n de Datos (SCADA) y los Sistemas de Control Distribuido (DCS). Estos sistemas suelen ser inflexibles y no permiten cambiar f\u00e1cilmente su configuraci\u00f3n. Esto supone un serio obst\u00e1culo para desplegar nuevas tecnolog\u00edas de automatizaci\u00f3n en una planta (por ejemplo, desplegar una impresora 3D como parte de un proceso de producci\u00f3n), as\u00ed como para cambiar la configuraci\u00f3n de los procesos industriales (por ejemplo, personalizar las salidas de una l\u00ednea de producci\u00f3n hacia la personalizaci\u00f3n masiva). La IIoT facilita la convergencia de la OT con las TI y permite reconfigurar los procesos de automatizaci\u00f3n industrial bas\u00e1ndose en herramientas digitales y en plazos m\u00e1s cortos (por ejemplo, en unas horas en lugar de semanas). En lugar de reconfigurar sistemas OT complejos, las configuraciones de m\u00e1quinas y herramientas tienen lugar en la capa digital del sistema IIoT. Por lo tanto, los despliegues de IIoT se utilizan ampliamente para apoyar modelos de producci\u00f3n de personalizaci\u00f3n masiva de una manera m\u00e1s r\u00e1pida y rentable.<\/p>\n
La mayor\u00eda de las organizaciones industriales realizan el mantenimiento de sus equipos mediante enfoques preventivos, los cuales implican inspecciones y mantenimiento a intervalos regulares. Sin embargo, estos enfoques suelen intervenir antes de que sea realmente necesario, lo que lleva a una Eficiencia General de los Equipos (OEE) no \u00f3ptima. Para optimizar la OEE, las empresas est\u00e1n adoptando el mantenimiento predictivo, considerado la visi\u00f3n m\u00e1s avanzada en mantenimiento industrial. En el mantenimiento predictivo, las m\u00e1quinas pueden anticipar y predecir sus fallos mediante el c\u00e1lculo preciso de par\u00e1metros como su Fin de Vida \u00datil (EoL) y el Tiempo Medio Hasta el Fallo (MTTF). Las tecnolog\u00edas IIoT recopilan y consolidan datos sobre el estado del equipo, como vibraciones, ac\u00fastica, im\u00e1genes t\u00e9rmicas, an\u00e1lisis de aceite y m\u00e1s. En consecuencia, las tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis de Big Data permiten extraer conocimientos predictivos sobre el funcionamiento del equipo, incluidos patrones significativos de degradaci\u00f3n. Al mejorar la OEE de un equipo costoso, las organizaciones industriales pueden obtener un retorno de inversi\u00f3n (ROI) directo y tangible en sus inversiones IIoT.<\/p>\n
Las tecnolog\u00edas IIoT y Big Data permiten recopilar abundantes datos sobre procesos industriales, lo que da lugar a una detecci\u00f3n precisa de problemas de calidad en diversas escalas de tiempo. Por ejemplo, los datos digitales sobre una l\u00ednea de producci\u00f3n pueden recopilarse y utilizarse para identificar problemas e ineficiencias, al tiempo que se recomiendan medidas correctoras. Esto permite disciplinas de gesti\u00f3n de la calidad como la Gesti\u00f3n de la Calidad Total (TQM) y la Fabricaci\u00f3n Cero Defectos (ZDM). Aunque la TQM y la ZDM existen desde hace m\u00e1s de dos d\u00e9cadas, es la llegada de la Industria 4.0 la que permite su implantaci\u00f3n cre\u00edble y rentable.<\/p>\n
El IIoT permite optimizaciones en la cadena de suministro que eran pr\u00e1cticamente imposibles antes de la llegada de la Industria 4.0. Estas optimizaciones se basan en el intercambio de informaci\u00f3n precisa y oportuna sobre los procesos de la cadena de suministro. Las tecnolog\u00edas IIoT interconectan dispositivos, sistemas CPS y sistemas de informaci\u00f3n empresarial (como ERP \u2014Planificaci\u00f3n de Recursos Empresariales\u2014 y PLM \u2014Gesti\u00f3n del Ciclo de Vida del Producto\u2014) de todos los actores de la cadena de suministro, al tiempo que permiten un flujo fluido de informaci\u00f3n entre plantas, empresas log\u00edsticas, clientes y m\u00e1s. Gracias al IIoT, las plantas est\u00e1n interconectadas e informadas en tiempo real sobre todos los eventos relevantes en la cadena de suministro, como la realizaci\u00f3n de pedidos cr\u00edticos, retrasos en la entrega de materiales, fallos de equipos que provocan interrupciones en la producci\u00f3n, disponibilidad de productos terminados, niveles de inventario, entre otros. Esta informaci\u00f3n se sintetiza y se utiliza para impulsar optimizaciones en los cronogramas de producci\u00f3n, las previsiones de demanda y los tiempos de entrega, lo que conlleva diversos beneficios como la minimizaci\u00f3n de inventarios, la producci\u00f3n justo a tiempo y la reducci\u00f3n de desperdicios.<\/p>\n
Los despliegues de IIoT se basan en tecnolog\u00edas digitales de vanguardia, como:<\/p>\n
Las infraestructuras de edge computing son un elemento integral de la mayor\u00eda de las infraestructuras IIoT no triviales, ya que permiten operaciones de alto rendimiento y bajo consumo directamente en el campo, incluidas tareas de automatizaci\u00f3n y an\u00e1lisis. Estas infraestructuras complementan el almacenamiento y procesamiento en la nube, ya que facilitan el procesamiento en tiempo real y act\u00faan como una capa de filtrado que optimiza el uso del ancho de banda de red y reduce los costos de almacenamiento en la nube.<\/p>\n<\/li>\n
La mayor\u00eda de los casos de uso de la IIoT implican operaciones inteligentes de red, que requieren redes de alta velocidad, incluidas infraestructuras inal\u00e1mbricas y por cable. En la actualidad, la gran mayor\u00eda del tr\u00e1fico de la IIoT se transporta a trav\u00e9s de infraestructuras Wi-Fi, Ethernet y LTE, aunque tambi\u00e9n estamos asistiendo al despliegue de nuevas tecnolog\u00edas de red de \u00e1rea extensa (WAN) de bajo consumo.<\/p>\n<\/li>\n
Las organizaciones industriales est\u00e1n muy preocupadas por la introducci\u00f3n de nuevos dispositivos de TI y SPI en sus plantas. En consecuencia, se necesitan mecanismos de ciberseguridad inteligentes que garanticen la fiabilidad de los componentes inform\u00e1ticos de la planta y, al mismo tiempo, protejan los conjuntos de datos de acuerdo con los requisitos empresariales y normativos (por ejemplo, la normativa GDRP de la UE, as\u00ed como la normativa de protecci\u00f3n de datos a escala mundial). Adem\u00e1s, el mayor despliegue de infraestructuras inform\u00e1ticas en entornos industriales est\u00e1 conduciendo gradualmente a una convergencia de la seguridad f\u00edsica y cibern\u00e9tica, como parte de un enfoque de seguridad integrado.<\/p>\n<\/li>\n
Los casos de uso del IIoT implican operaciones de an\u00e1lisis de datos como medio para extraer conocimientos que impulsen la optimizaci\u00f3n de procesos. Algunas de estas operaciones requieren an\u00e1lisis avanzados que pertenecen al \u00e1mbito del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Este es el caso de la detecci\u00f3n de modos de falla en el mantenimiento predictivo, que depende de la identificaci\u00f3n de patrones complejos mediante redes neuronales profundas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Allied Telesis proporciona una serie de soluciones que permiten la Industria 4.0, que ayudan a nuestros clientes a migrar a esta nueva era de una manera suave y rentable.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
We explore the use of Industrial IoT and find some revenue-generating applications that are applicable to Enterprise.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":117130,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"location":[],"markets":[7278],"partners":[],"posttype":[7993],"products":[],"services":[],"solutions":[8174],"site_tags":[8156,8143,8131,8154],"technologies":[],"class_list":["post-143791","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","markets-manufacturingindustrial","posttype-blogpost","solutions-industrialsolutions","site_tags-cybersecurity","site_tags-edgecomputing","site_tags-iotapplications","site_tags-manufacturing"],"acf":[],"yoast_head":"\n