El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y la industria inteligente: guía con aplicaciones, ejemplos y consejos

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La Industria Inteligente y la aparición del Internet Industrial de las Cosas (IIoT)

Cada vez hay mayor número de máquinas con sensores, dispositivos con realidad virtual, conexiones entre equipos y grandes volúmenes de información actualizada en tiempo real sobre los procesos logísticos y de producción. Estamos ante la denominada Industria 4.0, donde la conexión de las máquinas y la captura del dato ha revolucionado la eficiencia, y ya se habla incluso de la Industria 5.0.

La transformación digital de la industria sigue avanzando a pasos agigantados hacia las fábricas inteligentes (smart factories). Junto con un mayor grado de automatización, en las plantas de producción encontramos un nuevo nivel de sensorización de equipos y procesos.

Esta aplicación del internet de las cosas dentro del sector industrial ha generado la aplicación empresarial de otro concepto: el internet industrial de las cosas (IIoT, del inglés Industrial Internet of Things).

El IIoT se basa en la integración del software industrial con dispositivos y sensores para recopilar y analizar datos en tiempo real, lo que supone una supervisión y un control mucho más precisos de los procesos industriales. Es el software quien se encarga de registrar, gestionar, analizar o compartir los datos recogidos por la sensórica o hardware.

 

¿Cómo funciona el IIoT y en qué se diferencia del IoT convencional?

Qué es y diferencias

El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) se refiere al uso de tecnologías del Internet de las Cosas (IoT) en entornos industriales. 

Mientras que el IoT convencional se centra en el uso de dispositivos conectados en el ámbito del consumidor, como smart watches o termostatos, el IIoT se aplica a máquinas y dispositivos de sectores industriales como la fabricación, la logística, la agricultura o la energía.

  • Mientras que el IoT se centra en mejorar la vida de los consumidores, el IIoT se orienta en aumentar la eficiencia y la automatización de los procesos industriales.
  • El IIoT opera con una complejidad significativamente mayor, manejando grandes volúmenes de datos y sistemas críticos para el funcionamiento de las industrias.
  • Ya que afecta a la producción industrial, los requisitos de seguridad, fiabilidad y tiempo de actividad son mucho más estrictos.
 

Aplicaciones del IIoT en la industria

  • Optimización de procesos: permite a las empresas monitorear y optimizar sus procesos industriales en tiempo real y en remoto.
  • Mantenimiento: a través del análisis de datos recopilados, facilita el mantenimiento predictivo, lo que ayuda a prevenir fallos y a reducir los tiempos de inactividad.
  • Automatización y control: es crucial en la automatización industrial, permitiendo un control más preciso y una mayor autonomía de las máquinas y los sistemas.
  • Toma de decisiones basada en datos: La capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de datos industriales proporciona a las empresas insights valiosos para la toma de decisiones estratégicas.
  • Innovación y competitividad: es un factor clave para mantener la competitividad en un mercado global, permitiendo a las empresas innovar y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.
 
 
El IIoT representa una evolución del IoT, adaptada a las necesidades y desafíos de la industria moderna. Su implementación no solo mejora la eficiencia y la productividad, sino que también abre nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento en el sector industrial.
 

El IoT industrial y las tecnologías habilitadores: conectividad y el poder del dato

El concepto Industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial se utilizó por primera vez en 2011 en la Feria de Hannover, la muestra industrial más grande del mundo, cuando el gobierno alemán presentó su estrategia de alta tecnología para explicar un sistema de producción en la que los procesos y las máquinas estaban conectados gracias a la digitalización y el internet de las cosas.

La industria comenzó desde entonces a aplicar tecnologías habilitadoras a sus procesos de fabricación, como inteligencia artificial y machine learning, análisis big data o sistemas ciberfísicos. Hoy en día ya podemos hablar de la industria inteligente y el internet industrial de las cosas (IIoT).

Los habilitadores digitales son estas tecnologías y herramientas que utiliza el sector en su proceso de digitalización hacia la industria inteligenteConectan el ámbito físico y el digital de las instalaciones, captando la información digital de la infraestructura y maquinaria a través de sensores y robótica industrial avanzada; facilitan el flujo de datos; y procesan esta información a través del software industrial, sistema MES o software PLM para poder sacar beneficio de este proceso digital y de la captura del dato.

La utilización de los habilitadores digitales y esa captura del dato es lo que permite saber en todo momento qué está pasando durante el desarrollo de la producción, cómo se está operando y analizarlo para poder mejorar los procesos. Hablamos de industria inteligente porque utiliza una serie de recursos que pretenden mejorar la interacción, la optimización, la predicción y la adaptación a través del dato.

 

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Preguntas: 1/8

Aplicaciones del internet industrial de las cosas: evolución y ejemplos de uso

Evolución

Un reloj capaz de mandar avisos a los operarios, sensores en los activos de planta, un vehículo de guiado automático (AGV) para transportar cargas… Ejemplos de tecnología IIoT que son una realidad.

Las empresas que más avanzadas tecnológicamente ya están utilizando el IIoT como un recurso integrado en sus procedimientos y procesos.

El IIoT es una revolución que empezó por el año 68 con los primeros PLC o controladores lógicos programables, que posibilitaron la integración de diferentes tecnologías y protocolos.

En 2016, en la fábrica de Toyota del Reino Unido, habían introducido el internet industrial de las cosas a través de robots de fabricación, sobre todo en los de pintura, para controlar el proceso y predecir su calidad. A partir de su PLC, superpusieron otras tecnologías, como dispositivos IIoT, para recopilar datos de los robots.

Otro impulsor del internet industrial de las cosas ha sido la expansión del edge computing o computación de borde. Gracias a esta tecnología, no hace falta enviar los datos que recogen los dispositivos a un servidor en la nube para gestionarlos, sino que los sensores y terminales IIoT dejan de ser pasivos para analizar y procesar esa información sin tener que enviarla a centros de datos externos.

     

    Ejemplos de IIoT

    • Monitoreo y control de la producción: el IIoT se utiliza para monitorear en tiempo real las operaciones de línea de producción, controlar la calidad del producto y optimizar procesos de fabricación.
    • Mantenimiento predictivo: gracias a los sensores y el análisis de datos podemos predecir cuándo una máquina necesita mantenimiento a través del software GMAO.
    • Agricultura de precisión: el IIoT se aplica en la agricultura para monitorear las condiciones del suelo, el clima y el crecimiento de los cultivos, lo que impacta en una gestión más precisa de los recursos al conectarse con el software agrícola o software para bodegas.
    • Ganadería: para monitorear la salud y el comportamiento del ganado desde el software ganadero, mejorando el cuidado de los animales.
    • Monitoreo remoto de infraestructuras energéticas: los sensores IIoT permiten el monitoreo remoto de infraestructuras como oleoductos, redes eléctricas y plantas de energía.
    • Seguimiento de activos e inventario: seguimiento en tiempo real de los productos a lo largo de toda la cadena de suministro (Logística 5.0) o centro de almacenaje (SGA), mejorando la gestión del inventario.
    • Optimización del transporte: la recopilación de datos de transporte ayuda a controlar las rutas y a garantizar las condiciones oportunas, como la temperatura, en el caso de las plataformas logísticas.
     
     

    Ventajas del internet industrial de las cosas

    1. Mejora de la eficiencia operativa: facilita la automatización y la optimización de procesos industriales, lo que resulta en una mayor eficiencia operativa. El IIoT permite monitorizar tu sistema productivo en tiempo real y ser capaz de corregir desviaciones y reaccionar en el momento.
    2. Mantenimiento predictivo y preventivo: el IIoT facilita el mantenimiento predictivo y preventivo de maquinaria y equipos, incluso de forma remota, lo que ayuda a prevenir fallos y reduce los costes de mantenimiento.
    3. Optimización de la cadena de suministro: proporciona una visibilidad en tiempo real de la cadena de suministro, lo que permite a las empresas responder rápidamente a los cambios en la demanda y las condiciones del mercado. La capacidad de monitorear y gestionar el inventario en tiempo real reduce el riesgo de sobreabastecimiento o escasez de productos, y mejora la planificación de la logística, lo que reduce los tiempos de entrega y aumenta la satisfacción del cliente.
    4. Toma de decisiones basada en datos: el análisis avanzado de los datos recopilados a través del IIoT permite a las empresas tomar decisiones informadas y estratégicas, mejorando la planificación y la respuesta a las condiciones del mercado.
    5. Calidad del producto e innovación: ayuda a aumentar la calidad del producto y del servicio al cliente, ya que ofrece a un control más preciso de los procesos de producción. Además, la recopilación y el análisis de datos a través del IIoT impulsa la innovación y el desarrollo de nuevos productos y servicios, abriendo nuevas oportunidades de mercado.
    6. Seguridad y cumplimiento normativo: mejorar la seguridad en el lugar de trabajo al monitorear las condiciones ambientales y operativas. Además, ayuda a las empresas a cumplir con las regulaciones de la industria.
    7. Reducción de costes: ayuda a identificar y reducir los desperdicios y los errores en los procesos de producción, lo que conduce a un uso más eficiente de los recursos. También optimiza el uso energético.
     

    Tendencias del IIoT y la industria inteligente

    Gemelo digital

    En la industria inteligente, procesos y maquinarias se encuentran conectados gracias al IIoT, y el gemelo digital es fruto de las oportunidades que ofrece esta conectividad.

    El digital twin es una réplica digital del mundo real, ya sea de activos físicos, procesos y procedimientos, productos, etc. Esto nos permite hacer simulaciones y nuevos procesos, etc. sin afectar al modelo original, pero sabiendo cómo funcionará y cómo se comportará en la realidad.

    Por ejemplo, se puede tener un gemelo digital de la planta de producción y simular la entrada de un pedido para calcular plazos y recursos necesarios, o conectar los sensores y sistemas de monitoreo de un edificio real con un software BIM para crear un modelo virtual que refleje todo lo que sucede en el edificio físico.

    La utilización de estas réplicas virtuales se expandirá, permitiendo simulaciones más precisas y análisis predictivos para la optimización de procesos industriales.

     

    Mayor integración con IA

    Se espera que la integración del IIoT con la IA y el aprendizaje automático se profundice, generando sistemas más inteligentes y autónomos capaces de tomar decisiones en tiempo real y mejorar continuamente a través del aprendizaje automático.

    El edge computing ganará más relevancia, lo que reducirá la latencia en los datos y mejorará la eficiencia de los sistemas de IIoT.

    Sostenibilidad y seguridad

    Dada la creciente preocupación por la ciberseguridad, habrá un enfoque especial en el desarrollo de soluciones de IIoT más robustas, con mejoras en la encriptación, la autenticación y la seguridad de la red.

    El IIoT también será un elemento clave en la promoción de prácticas sostenibles y de eficiencia energética, ayudando a las empresas a reducir su huella de carbono y optimizar el uso de recursos al conectarse con soluciones ESG para monitorizar las emisiones.

     
     
    La integración del IIoT permite analizar cambios, detectar cuellos de botella, ver en tiempo real y de manera virtual la planta de fabricación y adaptarnos a las variaciones que requiere cualquier proceso industrial, como atender pedidos urgentes y, automáticamente, saber el estado de la cadena de suministro.
     

    Consejos para introducir tecnología IIoT en la industria

    A la hora de abordar el IIoT, necesitamos un software que nos permita disponer de datos fiables y que se integre con todo lo que necesitemos: sensores, modelos predictivos, plataformas de otros actores de la cadena de suministro, etc. Tenemos que buscar sistemas abiertos que funcionen entre sí.

    Primero hay que focalizar en qué áreas es más útil introducir los avances tecnológicos: si es fabricación, logística o mantenimiento. Hay que identificar de cuáles voy a obtener más ingresos para focalizar la digitalización.

     

    En cuanto a los sectores que más se pueden beneficiar del IIoT, es aplicable para cualquier ámbito industrial, aunque es especialmente ventajoso para las empresas que gestionan sus activos y los de sus clientes, las que tienen producciones complejas (como puede ser automoción) y las del sector primario, que con la sensorización pueden entender situaciones de procesos clave para su rentabilidad.

    En esta introducción del IIoT, no hay que olvidarse de una serie de desafíos y consideraciones de seguridad que no podemos pasar por alto. La red de dispositivos IIoT pueden ser más vulnerables a ataques cibernéticos; son puntos de entrada para ataques si no están bien protegidos. Además, es crucial encriptar los datos transmitidos y almacenados para protegerlos de accesos no autorizados (IDS).

     
     

    Pasos para implementar sistemas IIoT en una empresa

    1. Definir objetivos y expectativas: comienza por definir claramente qué problemas o desafíos deseas abordar con el IIoT. Establece objetivos específicos, medibles y alcanzables.
    2. Evaluación de la infraestructura actual: determina qué sistemas pueden integrarse con soluciones IIoT y qué necesita ser actualizado.
    3. Desarrollar un plan de implementación: crea un plan de implementación que incluya plazos, presupuesto, recursos y etapas del proyecto.
    4. Seleccionar la tecnología y el proveedor adecuado: investiga y selecciona las plataformas de IIoT que mejor se adapten a tus necesidades.
    5. Pruebas piloto: antes de una implementación a gran escala, realiza pruebas piloto en una sección o departamento específico. Esto te ayudará a identificar posibles problemas y ajustar tu enfoque.
    6. Integración del IIoT con tu software industrial. Asegúrate que tu sistema es compatible con estos dispositivos. Si estás pensando en actualizar tu software o comenzar con la digitalización de tu empresa, no dudes en confiar en SoftDoit.  
    7. Utiliza nuestro comparador de software gratuito, ¡no tardarás ni un minuto! Obtendrás un ranking personalizado con los programas más indicados para tu compañía. 
     
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