La automatización está obligando a todas las industrias a implementar sensores y dispositivos inteligentes que pueden mapear datos analógicos a formato digital para monitorear y controlar mejor los parámetros del mundo real. Porque estos dispositivos están intrínsecamente integrados. Debido a que están conectados a Internet, se puede acceder fácilmente a los datos generados por estos dispositivos inteligentes en todo el mundo. Las organizaciones utilizan estos datos para obtener información valiosa sobre los procesos e implementar cambios para lograr la máxima eficiencia y maximizar las ganancias. Los avances tecnológicos recientes han hecho que estos dispositivos integrados de Internet de las cosas (IoT) sean más accesibles. Muchas tecnologías, como 5G, aprendizaje automático, computación perimetral, procesadores más rápidos y eficientes y redes de área amplia de bajo consumo (LPWAN) están impulsando el futuro conectado del IoT integrado. Estas tecnologías han permitido que estos dispositivos inteligentes tengan una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias, como juegos, defensa, atención médica, fabricación y cadena de suministro.
5G para IoT integrado
La introducción de la tecnología 5G ha revolucionado la forma en que accedemos a los datos, los medios y las comunicaciones. Además de ser más rápido y de menor latencia que su predecesor (4G LTE), 5G también ofrece una conectividad más confiable para dispositivos fijos y móviles. Esto lo convierte en una solución ideal para aplicaciones IoT integradas de misión crítica. Con velocidades de descarga hasta 10 veces más rápidas que las redes 4G LTE, 5G facilita la comunicación casi en tiempo real con una latencia mínima entre sensores o máquinas conectados a largas distancias. Esto aumenta la eficiencia de la transferencia de datos y reduce la posibilidad de errores debido a retrasos en la transmisión. Además, estos tiempos de respuesta más rápidos permiten nuevos casos de uso, como la navegación autónoma de vehículos, que requieren reacciones rápidas de los sistemas conectados para garantizar la seguridad en la carretera.
Figura 1: 5G que facilita la comunicación confiable de los sensores a la nube
Además de una mayor velocidad y capacidad de respuesta, 5G también mejorará la seguridad de las aplicaciones IoT integradas, ya que su compleja arquitectura de red permite protocolos criptográficos sólidos para la transmisión de datos en todos los niveles, incluida la comunicación de dispositivo a dispositivo y las implementaciones de computación en la nube/periférica. Las redes 5G públicas pueden congestionarse con el tiempo debido al número creciente de usuarios, mientras que las redes 5G privadas son redes móviles no públicas que pueden tener licencia, no tener licencia o usar espectro compartido. Por lo tanto, las redes 5G privadas se pueden implementar según las necesidades de la empresa, lo que garantiza una latencia inferior al milisegundo con una confiabilidad del 99,9999 %. El procesamiento de datos perimetrales y en tiempo real formará la base de la Industria 4.0, y las redes 5G privadas lo facilitarán. El mayor nivel de seguridad proporcionado por las redes 5G privadas también aumentará la seguridad de los dispositivos conectados frente a atacantes externos. El mayor ancho de banda de las redes 5G permitirá más comunicaciones integradas. dispositivo IoT Esto permite a las empresas crear una plataforma integrada que puede administrar simultáneamente los procesos de control de calidad mientras recopila información en tiempo real en todos los departamentos, lo que ayuda a identificar rápidamente problemas y tendencias dentro de la línea de producción. Este tipo de solución es útil para monitorear entornos altamente distribuidos, como plantas de producción, donde siempre se deben cumplir estrictamente los diferentes protocolos de los empleados.
Edge computing para IoT integrado
En una configuración típica basada en IoT integrada, los sensores se colocan lejos del borde, como en campos agrícolas o plantas de fábrica. Los datos generados por estos sensores se envían a una nube central donde son procesados por humanos o algoritmos de aprendizaje automático para obtener información. Con base en estos conocimientos, las mejoras de procesos se implementan en el campo. Este ciclo completo lleva mucho tiempo valioso y puede ser costoso para aplicaciones de misión crítica. Aquí es donde entra en juego la informática de punta. Los dispositivos perimetrales pueden considerarse dispositivos inteligentes con suficiente capacidad de almacenamiento y computación para tomar decisiones de baja latencia y procesar datos en milisegundos.
Figura 2: Arquitectura informática perimetral
Los datos recopilados de los sensores perimetrales se envían a centros de datos centralizados, centros de datos perimetrales locales o se recopilan y procesan cerca de los propios sensores/accionadores perimetrales. En cualquier caso, debe obtener valor de ello. Estos datos se alimentan de algoritmos para identificar patrones y proporcionar información sobre el proceso. Por ejemplo, la industria realiza un mantenimiento regular de las máquinas para mantener el máximo tiempo de actividad de la máquina y minimizar las averías. Sin embargo, este procedimiento de mantenimiento preventivo implementado por la industria ya no es eficiente ya que no identifica los problemas subyacentes relacionados con la maquinaria y puede generar gastos excesivos debido a procedimientos de mantenimiento innecesarios. Los dispositivos IoT integrados en el borde procesan datos para monitorear el estado en tiempo real y detectar desviaciones del comportamiento normal. Los algoritmos de ML alojados en Edge predicen fallas mucho antes de que ocurran, lo que permite a los ingenieros realizar un mantenimiento predictivo en lugar de un mantenimiento preventivo.
Los sistemas de IoT integrados en el borde pueden encontrar muchas aplicaciones futuristas en todas las industrias. El hogar inteligente es una de esas aplicaciones en las que estos dispositivos IoT inteligentes se pueden implementar en el borde para monitoreo y medición en tiempo real para obtener lecturas automatizadas y precisas de varios medidores y acceder a las facturas en consecuencia sin demora. Edge Computing también ha potenciado las aplicaciones IoT de atención médica, lo que permite a los usuarios finales monitorear y reaccionar a los datos relacionados con la salud generados por varios servidores. La introducción de varias arquitecturas que aprovechan la nube, la niebla y la computación perimetral han permitido a los profesionales beneficiarse del paradigma de la computación colaborativa. Los sensores integrados en el borde también se utilizan en la gestión inteligente de la energía para observar automáticamente los patrones de consumo y distribución. Esto ayuda en la programación de carga eficiente y la respuesta dinámica a las fallas.
Conclusión
Existen muchas tecnologías de este tipo que contribuyen al crecimiento del IoT integrado, pero este artículo se refirió a dos de las tecnologías más influyentes que desempeñan un papel importante en el crecimiento del IoT integrado. Las redes 5G prometen una transmisión de datos más rápida, confiable y segura, pero la computación de borde hará que estos sensores IoT integrados sean aún más poderosos, lo que les permitirá tomar decisiones de misión crítica por sí mismos.
Referencias
[1] https://www.redhat.com/en/topics/edge-computing/iot-edge-computing-necesita-trabajar-juntos