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Edge Computing- Inteligencia de red como motor de eficiencia en la manufactura

Durante mucho tiempo se consideró que este término era solamente un aspecto teórico, parte del “buzzword” relacionado con Transformación Digital, o Industria 4.0. Esto hacía que muchos empresarios observaran este concepto con escepticismo y desde una prudente distancia.

¿Pero que tiene esto que ver con el concepto de Cómputo de Frontera (Edge Computing)?

Consideremos por un momento, ¿Qué elementos de hardware y software requeriríamos para poder procesar un gran volumen de información proveniente de cientos o miles de dispositivos IoT, conectados a las líneas de proceso de una gran planta de ensamblaje automotriz?, por ejemplo. Seguramente coincidiríamos en recapitular en elementos como servidores, aplicativos, máquinas virtuales con gran capacidad de procesamiento y memoria, y no estaríamos equivocados.

Ahora, pensemos por otra parte, ¿Cuánto costaría a una empresa adquirir todos esos elementos para poder procesar y analizar la información de sus líneas de producción con el objetivo de identificar áreas para hacer más eficientes dichos procesos?, y adicionalmente impactar indicadores clave, como es OEE (Overall Equipment Effectiveness), que de una manera muy sintetizada nos permite evaluar la salud de la operación.

Para muchas empresas medianas de manufactura, los costos asociados a la adquisición de soluciones para análisis y procesamiento de datos suelen ser elevados, y por ende no pueden costear su adquisición, razón por la cual, la búsqueda de alternativas más económicas y flexibles motivó el desarrollo de técnicas como Edge Computing, que permite llevar a cabo el procesamiento y análisis de datos ligeros (no de gran volumen) utilizando las capacidades de cómputo de la misma infraestructura de red, para ello, se tuvieron que desarrollar nuevas generaciones de equipo para comunicaciones en entornos industriales, en los cuales, los equipos cuentan con un hipervisor embebido, con una máquina virtual y un sistema operativo ligero como Linux. Con ello fue posible compilar aplicaciones en contenedores docker que podían ser instaladas en la pequeña máquina virtual en la memoria de estos equipos para ejecutar desde algoritmos, aplicaciones, o incluso software especializado para la detección de amenazas cibernéticas (Cyber Vision).

La siguiente figura ilustra este concepto.


Beneficios de Negocio

Desde el punto de vista de negocio, la aplicación de Edge Computing permite entre otros beneficios los siguientes:

• Reducir los costos y tiempos de implementación de soluciones para el procesamiento de datos ligeros.
• Aprovechamiento del análisis de información para generar eficiencias en el proceso de producción (OEE, eficiencia energética, ajuste automático de variables, etc.)
• Reducir el riesgo de exposición a ciber ataques instalando un contenedor con un sensor de seguridad (Cyber Vision).
• Complementado con procesos Ágiles y de CI/CD, habilita la optimización rápida de los procesos de producción

El futuro de la toma de decisiones de proceso y de negocio basadas en datos (Data-Driven Decision Making) en la manufactura, contará con algunas tecnologías complementarias como fundamento de esta visión, tales como Edge Computing, Machine Learning, Artificial Intelligence, y Deep Learning. Aquellas empresas con estas capacidades en su infraestructura verán los beneficios reflejados en una mayor agilidad y optimización de sus procesos, menores mermas, menores costos operativos, y una mayor rentabilidad.

En este contexto, Cisco ofrece una gran variedad de casos de uso alrededor de Edge Computing, a través de nuestra solución de Edge Intelligence, y aplicada a la ciberseguridad con Cisco Cyber Vision.

Para saber mas.
Cisco Edge Intelligence
Cisco Cyber Vision

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Paco Bolaños

Cuenta con 25 años de experiencia profesional en la industria de las telecomunicaciones y 20 años de experiencia en Cisco Systems. Se incorporó a la empresa en el año 2000, como parte del equipo de ingeniería de proveedores de servicios en México, dando soporte a importantes empresas del sector de telecomunicaciones.

En 2007 se unió al equipo del sector público enfocándose en las verticales de Educación y Energía, apoyando al Ministerio de Educación y a los incumbentes de Energía PEMEX (Petróleo y Gas) y CFE (Electricidad). En 2013 se incorpora a la Unidad de Negocio de IoT como Ingeniero de Sistemas de Consultoría para América Latina. Desde 2016 se desempeña como Arquitecto de Internet de las Cosas (IoT) y Transformación Digital para América Latina. Además, es asesor de contenido de los exámenes de certificación Cisco IoT y Cyberops CCNA / CCNP.

Sus áreas de especialización incluyen: Internet de las cosas, Industria 4.0, Transformación digital, Diseño de redes, Ciberseguridad para sistemas de control industrial, Petróleo y Gas, Energía, Manufactura, Minería y Transporte.

Cuenta con una licenciatura en Electrónica y Comunicaciones por el Instituto Politécnico Nacional de México, tiene una maestría en Liderazgo y Gestión Empresarial Global de la Universidad Estatal de Arizona, Diplomados en Macroeconomía, Marketing Internacional, Comunicaciones Internacionales y Liderazgo por Thunderbird School of Global Management, Diplomado en Transformación Digital para políticas públicas del Banco Interamericano de Desarrollo, Diplomado en Ciencia de Datos y Visualización de Datos por la Universidad de Harvard, Diplomado en Diseño de Bases de Datos Relacionales por la Universidad de Indiana, Diplomado en Liderazgo e Innovación y Conciencia Cultural por MIT. También posee la certificación CMNP y la insignia del Consorcio de Talentos de IoT sobre ciberseguridad para sistemas de control industrial, y es ex miembro de CIGRE.

Ha sido también orador en diferentes fotos de industria por todo América Latina y ha sido autor de varios artículos técnicos sobre temas de IoT.