Soluciones IIoT (Industrial Internet of Things) para una industria 4.0

La innovación tecnológica va introduciéndose cada día en más campos, uno de los cuales es la industria. Algunos de los objetivos de IIoT son ayudar a las industrias a reducir tiempos de inactividad de máquinas, optimizar los procesos productivos y reducir costos.

Cuando hablamos de industrias 4.0, hacemos referencia a la siguiente evolución:

  • Industria 1.0: Mecanización y primeras máquinas a vapor
  • Industria 2.0: Producción en cadena
  • Industria 3.0: Sistemas electrónicos y tecnologías de la información
  • Industria 4.0: Informatización y digitalización de todos los procesos

Nuestra experiencia en implementación de estas soluciones es tan variada como la cartera de clientes, ya que, para IIoT, cada implementación es diferente a la anterior.

Contamos con soluciones e implementaciones en los rubros de energía, salud, petróleo y agro. A continuación, incluimos algunos ejemplos:

  • Implementación de sensores: distintos tipos de sensores que recolectan datos 24×7, como son temperatura y humedad, corriente, tensión, luz, sonidos, etc.
  • Monitoreo: interfaces multiplataforma (PC, Smartphones, TV, Smartwatches, etc.) para la visualización centralizada de todos sus sensores
  • Actuadores: acciones automatizadas en respuesta a la detección de alguna anomalía en virtud de parámetros previamente introducidos
  • Automatización: acciones programadas según el día, el horario, etc., adicionales al accionar automático frente al desvío en los parámetros introducidos
  • Alertas: sistema de alertas que, ante anomalías, las informan por correo electrónico, SMS y Telegram
  • Centralización y análisis de datos: generación de distintos tipos de reportes personalizables para que se pueda contar siempre con tableros de control que permitan ver de forma clara la información necesaria para la gestión
  • Inteligencia Artificial: análisis de los comportamientos habituales por franjas horarias y las distintas mediciones, realizado mediante Machine Learning. Con esto, el sistema puede aprender cuál es el comportamiento normal en función de determinados parámetros y, de esta manera, cuando algún valor salga de estos parámetros, se pueden activar distintas acciones de manera automática. Esta herramienta permite, además, detectar de manera temprana distintas anomalías antes de que pasen a mayores, así como simplificar las tareas de monitoreo de equipos y reducir posibles falsos positivos

Las siguientes gráficas son un ejemplo de las distintas maneras de mostrar la información en tiempo real.