Industria 4.0 promete aportar un gran valor a muchas industrias y abordar desafíos con un impacto comercial de gran alcance. Muchas empresas pueden recurrir al IoT para mejorar los procesos, reducir el desperdicio e incluso crear nuevos modelos comerciales. Si bien se habla con frecuencia de los beneficios potenciales, darse cuenta de este potencial a menudo no es tan simple como cabría esperar.
Ya sea que todavía esté luchando por mejorar su OEE o tratando de implementar modelos comerciales de vanguardia, todavía existen muchas barreras para implementar proyectos de IoT exitosos. Desde preocupaciones de privacidad y seguridad de datos, costo de implementación y escalabilidad, falta de experiencia en el tema, infraestructura inadecuada, la lista continúa.
Según un estudio de Penton publicado en IoT World Today: el 28% de los participantes de la encuesta dijo que la "interoperabilidad de datos" era un desafío importante para la adopción de IoT dentro de sus organizaciones. El desafío de la interoperabilidad de datos sigue siendo claramente una familiaridad sin resolver para los actores industriales que esperan capitalizar y convertir sus datos en dólares.
En este artículo, nos centraremos en explorar el desafío de la interoperabilidad de datos. Este es el desafío al que se enfrentan las empresas cuando intentan transformar y comprender datos de varios sistemas con diferentes estándares y formatos y convertirlos en información valiosa y procesable que, a su vez, puede generar valor para una empresa.
Para aquellos de nosotros que hemos estado trabajando en IoT durante la mayor parte de nuestras carreras, las líneas parecen difuminarse entre 1999, cuando se acuñó por primera vez el término "Internet de las cosas", y el momento en que los precios de la tecnología cayeron de tal manera que la tecnología de sensores se volvió cada vez más ubicuo. Si bien IoT ha sido una palabra de moda desde que ingresó por primera vez en el "Ciclo Hype" de Gartner en 2011, muchos consideran que 2016 es el comienzo del movimiento de IoT.
En 2016, cuando la "Plataforma de IoT" estaba en la cima del ciclo de publicidad de Gartner, la interoperabilidad de datos conllevó un conjunto especial de desafíos. Desde 2016 hasta aproximadamente 2019, la idea era fusionar conjuntos de datos en un servidor central (nube) para procesar los datos. El concepto era simple; proponga algunas ideas empresariales inteligentes, conecte sus máquinas a la nube y analice los datos.
Como hemos aprendido, este enfoque no funciona. Incluso en operaciones a pequeña escala, la gran cantidad de puntos de datos es demasiado grande para procesar y el rendimiento de Internet se convierte en un problema. Incluso si pudiera procesar los datos, por supuesto terminaría con el desafío de la interoperabilidad de datos. Si los flujos de datos no se pueden unir y optimizar, no se puede extraer valor comercial.
También hemos visto conflictos (en curso) por la propiedad de los datos que resultaron en guerras de plataformas. Las empresas estaban, y todavía están, demasiado asustadas para entregar sus datos a los proveedores de plataformas por temor al bloqueo del proveedor y la pérdida de los derechos de IP y datos.
Ahora más que nunca, es importante abordar primero la interoperabilidad de los datos en las instalaciones antes de tomar decisiones sobre a dónde van los conocimientos de los datos y con quién elige compartirlos.
El creciente número de proveedores de IoT en la actualidad ha convertido el ecosistema de IoT en un panorama muy complejo. La verdadera interoperabilidad sigue siendo una casilla sin marcar en el ecosistema de IoT, lo que conduce a muchos otros problemas:
Vendor Lock-In: una gran cantidad de soluciones de IoT existentes son propietarias y están diseñadas para operar solo dentro de un entorno de infraestructura o hardware predefinido Seguridad: la naturaleza de IoT con su arquitectura y dispositivos heterogéneos implica el intercambio de información y la colaboración entre elementos muchas redes. Esto plantea serios desafíos para la seguridad de un extremo a otro. Escalabilidad: un desafío clave en las implementaciones de IoT es operar a escala. Monitorear una sola pieza de equipo podría implicar la comunicación con decenas o cientos de nodos.Fiabilidad técnica: habilitar los diversos conjuntos de datos que necesita para comunicarse sin problemas a menudo puede incluir componentes técnicos adicionales, lo que aumenta el número de puntos de falla y la confiabilidad general del sistema.
Inicialmente se pensó que muchos de estos problemas se resolverían mediante la creación de nuevos estándares y la implementación de plataformas IoT en la nube que agreguen protocolos y hagan que los conjuntos de datos se comuniquen sin problemas; ahora sabemos más. No crearemos un "estándar único" para los protocolos de IoT porque dichos protocolos tienen aplicaciones específicas que son útiles y significativas en diferentes contextos.
Como ejemplo, LoRa tiene beneficios de largo alcance sobre wM-bus, pero wM-bus tiene eficiencia computacional; estas compensaciones significan que hay escenarios en los que la aplicación de uno tiene más sentido que el otro. En algunos casos, tiene sentido tener ambos. Inherentemente, esto significa que tendremos más opciones de hardware y software, no menos.
Como empresa, la movida es clara. Intente con la mayor frecuencia posible utilizar menos hardware personalizado y más hardware "estándar". Empuje a sus proveedores / vendedores para que se ajusten estrictamente a los requisitos de hardware que sean lo más genéricos posible a propósito. No hacer esto puede significar estar siempre atado a la fabricación de hardware y, en última instancia, fallar en su transformación digital.
A menudo, la idea es fabricar / comprar hardware personalizado con la esperanza de ahorrar centavos de dólar para "cumplir con los objetivos de margen de la empresa". Tenga en cuenta que estas instalaciones estarán disponibles por un tiempo. Es posible que desee gastar esos centavos adicionales en potencia de procesamiento al límite. Esto garantizará que sus datos "hablen el mismo idioma" en el punto donde se procesan los datos, o como nos gusta llamarlo, en el "borde de la custodia de datos".
Si evita gastar el dinero para implementar correctamente las iniciativas digitales ahora, puede terminar perdiendo oportunidades comerciales en el futuro. A largo plazo, la devolución que pueden proporcionar los datos correctos supera con creces cualquier costo inicial adicional. Este es el concepto de "Datos a dólares".
Tenga en cuenta esto, un proveedor de máquinas u OEM desea acceder a los datos de las máquinas que utilizan sus clientes para comprender el rendimiento y brindar servicios de valor agregado. Como cliente, es posible que no desee compartir datos sin procesar completos, sino solo los datos de un subconjunto de máquinas de campo, durante un período de tiempo específico. Por lo tanto, otorga acceso solo a esos datos, al igual que cuando otorga permiso a su aplicación de entrega de alimentos para usar su ubicación solo cuando realiza un pedido de entrega de alimentos.
Con acceso a parámetros como temperatura, presión de aceite, vibración y datos de RPM, el proveedor puede optimizar el rendimiento de los activos y ofrecer servicios de valor agregado como precios basados en el uso. La combinación de datos de varios usuarios del mismo tipo de maquinaria crea una imagen más completa de cómo se utilizan los productos y servicios y permite a los OEM mejorar los algoritmos de aprendizaje automático que, por ejemplo, permiten el mantenimiento predictivo. Mientras tanto, los datos sin procesar nunca abandonan el "límite de la custodia de datos".
Imagina un mundo en el que todo esto es una posibilidad, suena increíble, ¿verdad? La interoperabilidad de datos es un desafío que debe superarse para que este escenario pintoresco se haga realidad, pero no se resolverá de la manera que imaginamos en el pasado. Siempre habrá diferentes jugadores, proveedores y equipos en el mercado; cuando pensamos en un futuro de interoperabilidad, deberíamos imaginar uno que se centre en habilitar servicios y funciones comerciales. En lugar de centrarse en los objetivos específicos de hardware a corto plazo de lo que "cree" que necesita lograr para seguir siendo relevante en el mercado, elija una infraestructura que también tenga en cuenta la interoperabilidad de datos y la preparación de su negocio para el futuro, luego utilice una plataforma que orquesta la datos correctos y permite una integración perfecta.