Cómo los estándares de Open Data impulsan la optimización de los procesos industriales

Los datos son más que un subproducto en el panorama industrial actual: son la columna vertebral de las operaciones inteligentes.  Desde sensores y controladores lógicos programables (PLC) hasta sistemas de gestión de edificios (BMS) y plataformas en la nube, los fabricantes generan una enorme cantidad de datos cada segundo. Pero los datos por sí solos no impulsan el rendimiento. El valor real reside en cómo se estructuran, comparten, almacenan y analizan esos datos en tiempo real.

Ahí es donde entran en juego los estándares de datos abiertos. Los estándares abiertos son marcos independientes de los proveedores que definen cómo se formatean, acceden e intercambian los datos industriales. Los estándares de datos abiertos facilitan la comunicación entre diferentes herramientas y software creados por distintos fabricantes (MQTT, OPC-UA, herramientas de análisis, bases de datos, etc.).  Ayudan a que sistemas dispares hablen el mismo idioma, facilitando y haciendo más segura la conexión de infraestructuras heredadas con tecnología punta.

Retos en la optimización de procesos industriales

A medida que la Industria 4.0 continúa remodelando la fabricación, la promesa es clara: fábricas más inteligentes, conocimientos más rápidos y todo impulsado por los datos. Mientras que la Industria 3.0 introdujo la automatización mediante ordenadores y controladores lógicos programables (PLC), la Industria 4.0 va un paso más allá al integrar tecnologías digitales, intercambio de datos en tiempo real y sistemas conectados para crear entornos de producción inteligentes y adaptables. Pero convertir ese potencial en progreso no siempre es fácil.

Sistemas heredados y requisitos de datos modernos

Supongamos que un gerente de una planta automotriz de tamaño medio desea eliminar el tiempo de inactividad mediante la predicción de fallas en los equipos antes de que ocurran. Comienzan este proceso instalando sensores IIoT en las máquinas de estampación para controlar la vibración y la temperatura.  La recopilación de datos es el primer paso, pero hay un problema. Los datos de vibración y temperatura se almacenan en un sistema de ejecución de fabricación (MES) heredado construido antes de que IIoT y AI fueran comunes, por lo que solo permite exportaciones por lotes en formatos obsoletos. Estos formatos se diseñaron para informes periódicos, no para su uso en tiempo real, por lo que no se puede acceder rápidamente a los datos ni leerlos con herramientas modernas, lo que los deja atrapados en el sistema. Sin acceso en tiempo real ni opciones de integración modernas, los datos son inaccesibles para herramientas analíticas de vanguardia como el aprendizaje automático y la IA. ¿Cuál es el resultado? Oportunidades perdidas y dependencia continua de un mantenimiento reactivo.

Silos de datos

Los entornos de fabricación se basan en una combinación de sistemas SCADA, PLC y dispositivos IoT, cada uno de los cuales produce datos en formatos diferentes. Sin un estándar compartido, estos datos permanecen aislados y fragmentados, lo que limita la visibilidad de las operaciones. Cuando los sistemas no pueden comunicarse entre sí, los equipos se ven obligados a tomar decisiones con información incompleta, lo que ralentiza la resolución de problemas y dificulta la optimización del rendimiento.

Información limitada en tiempo real

Los operarios de las fábricas dependen de los datos en tiempo real para evitar que los problemas menores se conviertan en problemas graves.  Cuando los datos se actualizan a un ritmo más lento que el tiempo real, los operarios deben tomar decisiones basadas en información obsoleta, lo que puede provocar retrasos, errores costosos e incluso riesgos para la seguridad.  Piense en un fabricante de alimentos y bebidas que confía en un sistema de control que sólo se actualiza cada 15 minutos. Si se rompe un cabezal de llenado, miles de botellas sin llenar salen por la puerta antes de que nadie se dé cuenta. Ahora, el fabricante se enfrenta a un producto desperdiciado, multas reglamentarias, confianza de los clientes dañada y costosas retiradas de productos.

Limitación a un proveedor

Muchos fabricantes utilizan sistemas patentados que sólo funcionan con un proveedor, lo que conduce a la dependencia de éste. Esto hace que sea costoso y complicado cambiar de herramienta o adoptar nuevas tecnologías. Incluso las actualizaciones menores pueden requerir un gran esfuerzo cuando los formatos de datos son incompatibles, lo que reduce la flexibilidad y frena la innovación. Como resultado, los fabricantes se enfrentan a costes más elevados y corren el riesgo de quedarse rezagados frente a competidores más ágiles que pueden adaptarse y adoptar nuevas tecnologías con rapidez.

Calidad y formatos de datos incoherentes

Las máquinas, los sensores y el software suelen producir datos en formatos diferentes, como JSON, CSV o XML. Sin un estándar de datos compartido, la fusión de esta información en un formato utilizable se convierte en una tarea que lleva mucho tiempo y exige importantes recursos. Este proceso de limpieza manual no sólo ralentiza el análisis, sino que también aumenta el riesgo de errores, lo que dificulta que los ingenieros actúen con rapidez cuando surgen problemas. Como resultado, los fabricantes se enfrentan a retrasos en la toma de decisiones, lo que dificulta su capacidad para responder a las demandas del mercado o a los fallos de los equipos en tiempo real. La falta de coherencia en los formatos de los datos da lugar a sistemas desconectados, lo que crea más cuellos de botella en los procesos de toma de decisiones y mantenimiento. Con el tiempo, esto aumenta los costes operativos, reduce la eficiencia y deja a los fabricantes expuestos a costosos tiempos de inactividad.

¿Qué son las normas de datos abiertos?

Los estándares de datos abiertos son directrices independientes del proveedor para estructurar e intercambiar datos industriales, lo que garantiza la apertura y la interoperabilidad en una amplia gama de dispositivos, sistemas y plataformas.  A diferencia de los formatos propietarios que bloquean los datos en herramientas específicas, los estándares abiertos facilitan la conexión de la infraestructura heredada con las nuevas tecnologías, como el análisis en la nube, las aplicaciones impulsadas por IA y las herramientas de monitoreo en tiempo real.

Beneficios de los estándares de datos abiertos:

Integración sin fisuras: Los formatos estandarizados facilitan la unificación de datos de sensores, PLC y sistemas SCADA.

Procesamiento optimizado: Cuando los sistemas comparten un formato de datos común, hay menos necesidad de limpieza o conversión manual. Los equipos pueden centrarse en mejorar las operaciones reduciendo el tiempo de inactividad, aumentando el rendimiento y manteniendo unos resultados de alta calidad, lo que contribuye a mejorar la eficacia general de los equipos (OEE).

Flexibilidad del proveedor: Los formatos abiertos evitan la dependencia, lo que facilita la adopción de nuevas herramientas y tecnologías.

Tecnologías que utilizan estándares abiertos

MQTT: Un protocolo ligero ideal para la transmisión de datos IIoT, especialmente en entornos con poco ancho de banda.

OPC UA: Un estándar abierto ampliamente utilizado para la comunicación segura y fiable entre máquinas.

Apache Parquet: Un formato de almacenamiento en columnas diseñado para la compresión eficiente de datos y el análisis rápido.

Apache Arrow: Un formato de datos en memoria creado para el procesamiento de alta velocidad y la compatibilidad entre plataformas.

Cómo los estándares abiertos mejoran la optimización de procesos

Formatos como Apache Arrow y Parquet unifican los datos de PLC, sistemas SCADA y sensores IoT en una estructura única y coherente, lo que simplifica el diagnóstico, el análisis de tendencias y las perspectivas entre sistemas sin necesidad de cambiar entre plataformas. Al organizar los datos de forma estructurada y eficiente, estos formatos reducen la necesidad de intervención manual, mejorando la calidad de los datos y minimizando la duplicación, la incoherencia y la falta de datos. Esto permite a los equipos acceder rápidamente a información fiable y centrarse en la optimización en lugar de en la resolución de problemas de conjuntos de datos desordenados.

Gracias a Arrow Flight, los datos pueden circular entre sistemas a gran velocidad, lo que permite crear cuadros de mando, alertas y acciones automatizadas en tiempo real, como redirigir la producción o activar el mantenimiento predictivo. Esta rápida transferencia de datos permite a los fabricantes tomar decisiones oportunas y abordar los problemas de forma proactiva antes de que se agraven, lo que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la eficiencia. Los estándares abiertos también eliminan la necesidad de integraciones codificadas o exportaciones manuales de CSV, lo que reduce la sobrecarga de ingeniería y libera recursos para esfuerzos de optimización.