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IoT para la industria: las fábricas aceleran su transformación digital

La actividad industrial se beneficia también del Internet de las Cosas, que ya utilizaba antes de que se acuñara el término.

Los entornos industriales han estado poniendo en práctica el concepto de IoT desde hace tiempo y conocen su relevancia para el éxito de sus operaciones. Actualmente, la aplicación específica de IoT en las fábricas se ha acelerado con la aparición de nuevas capacidades y dispositivos. Mencionaremos aquí algunas de las nuevas tendencias.

Mayor desarrollo de la seguridad

El IoT presenta actualmente una variedad de riesgos de seguridad en lo que respecta a dispositivos, sistemas operativos y plataformas. Por este motivo, la industria está tomando más medidas para garantizar su protección contra ataques cibernéticos.

No hay para esto una única solución, y disponer de tecnologías de seguridad que protejan los dispositivos y las plataformas de IoT es un desafío al que las compañías se enfrentan para asegurarse de que utilizan un modelo de seguridad correcto y que además cumple con la normativa vigente.

Mejor capacidad de análisis

El despliegue de IoT en ámbitos industriales trae más agilidad a la operación de las fábricas, que disponen rápidamente de más información y análisis de datos. Esto ayuda tanto a la toma de decisiones de negocio como al mantenimiento predictivo de los equipos industriales. El uso de aprendizaje automatizado ha perfeccionado el software que determina cuáles componentes de la maquinaria necesitan ser sustituidos.

La consolidación de los gemelos digitales

Los gemelos digitales son representaciones virtuales de los dispositivos y la maquinaria que componen una organización industrial. Cubren todo el ciclo de vida de un proceso facilitando el mantenimiento predictivo y ofreciendo una valiosa capacidad de visualización para mejorar la eficiencia.

El brazo de un robot utilizado en la fabricación de automóviles, por ejemplo, puede controlarse utilizando un gemelo digital que recopila datos sobre el funcionamiento del brazo y proporciona información sobre los componentes que necesitan mantenimiento o sustitución. Los gemelos digitales, recogiendo información de manera intuitiva y muy completa, resultan vitales para aumentar la eficiencia.

Las interfaces se modernizan

La realidad aumentada (AR) ofrece datos significativos mediante aplicaciones que analizan componentes físicos. Utiliza información proporcionada por sensores de IoT en equipamiento industrial para que las compañías tengan un mayor control sobre dichos bienes.

Más adelante veremos pocas pantallas de ordenadores en las fábricas: el uso de la realidad virtual (VR) también augura capacidades de visualización imposibles de lograr con las tecnologías en práctica. Los precios más accesibles de cascos y gafas inteligentes harán posible su implantación en entornos industriales.

Un nuevo nivel de automatización

La tecnología digital está fortaleciendo los procesos de automatización, complementando la maquinaria con dispositivos y sensores de bajo coste para ganar en eficiencia gracias a la innovación de los procesos y menor coste de mano de obra. Esta nueva forma de automatización trae menores inversiones en maquinaria pesada.

Cabe destacar, a pesar de lo anterior, que la contratación de personal no decaerá en forma significativa, ya que la automatización necesita de personas capaces de conocer y monitorizar los procesos industriales.

Más edge data centers para procesar los datos

El volumen de datos que generan y recogen los sensores de IoT necesita de sistemas capaces de procesar toda esa información. La primera fase del análisis debe hacerse en servidores ubicados en edge data centers, cercanos a las ubicaciones industriales. La inversión de la industria en infraestructura IT o soluciones cloud aumentará significativamente para soportar el procesamiento de los datos masivos generados por el Internet de las Cosas.

En resumen, la gestión y la toma de decisiones en el sector industrial se verán facilitados por el despliegue de IoT, gracias a nuevos sistemas basados en el análisis de datos en tiempo real y en los algoritmos de aprendizaje automático.