Ejemplos de Edge Computing en industrias verticales

El crecimiento de la Internet de las cosas (IoT) ha producido un crecimiento correspondiente en el volumen de datos recogidos en el borde de la red. La necesidad de gestionar ese volumen de datos, a su vez, ha impulsado un rápido crecimiento de los casos de uso de la computación de borde.
 
En pocas palabras, la computación de borde es el procesamiento que tiene lugar lo más cerca posible del proceso o cosa que se está supervisando mediante un dispositivo IoT . La computación de borde puede ser realizada por dispositivos conectados directamente a los sensores, por routers o gateways que transmiten datos, o por pequeñas instalaciones de servidores que se despliegan in situ en un armario o recinto.
 
En los primeros días de la expansión del Internet de las Cosas, el número relativamente modesto de dispositivos conectados significaba que las organizaciones podían permitirse enviar todos sus datos de IoT a la nube o a un centro de datos corporativo para su procesamiento, análisis y almacenamiento. Pero la reciente proliferación de dispositivos conectados en prácticamente todos los sectores y el creciente volumen de datos que recogen hace que este enfoque sea poco práctico. De ahí la necesidad de la computación de borde.
 
En el blog de Digi hemos hablado en varias ocasiones de la computación de borde. Hemos proporcionado una edefinición de computación en nube y destacó sus beneficios empresariales en términos de ahorrando a las organizaciones ancho de banda, tiempo y dinero. En este artículo, veremos ejemplos de edge computing y cómo responden a la creciente necesidad de optimización de dispositivos y datos en el borde de la red. Pero antes, repasemos algunos de los factores que impulsan su crecimiento.

Factores clave para el crecimiento de la computación de borde

Hay varias razones por las que el mercado de la computación de borde está aumentando rápidamente. Además del mayor número de dispositivos conectados, hay tres impulsores clave del crecimiento del edge computing:

1. Latencia - Para muchas aplicaciones sensibles al tiempo, el proceso que se supervisa requiere una respuesta casi en tiempo real, con una latencia cercana a cero. En estas situaciones, un viaje de ida y vuelta de los datos a la nube o a un centro de datos corporativo es poco práctico.
2. Ancho de banda: tanto los límites físicos del ancho de banda disponible como el coste de la transmisión de grandes cantidades de datos hacen de la computación de borde una alternativa atractiva.
3. Fiabilidad - La congestión de la red puede interrumpir el flujo de datos, provocando interrupciones inaceptables en casos de uso como los sistemas de punto de venta.

Por término medio, la mayoría de los datos de supervisión recogidos por los sensores de IoT tienden a ser datos estándar de "latido", que simplemente indican que los sistemas funcionan con normalidad. No hay necesidad de transmitir ese tipo de datos a la nube o a un centro de datos corporativo distante. Al filtrar estos datos invariables justo en el extremo de la red, muy cerca físicamente de donde se recogen, los dispositivos de computación de borde pueden reducir en gran medida el volumen de datos que hay que transmitir, ahorrando ancho de banda y reduciendo drásticamente la latencia.

El número de casos de uso de la computación de borde está creciendo constantemente, junto con el número de dispositivos inteligentes que pueden realizar una variedad de funciones de procesamiento en el borde. El crecimiento de la inteligencia artificial (IA) y las capacidades de aprendizaje automático también están ampliando la gama de casos de uso de la computación de borde.
 

Ejemplos de Edge Computing

Se pueden encontrar ejemplos de edge computing en una amplia variedad de aplicaciones e industrias. También existe un gran solapamiento entre los distintos casos de uso de la computación de borde. Por ejemplo, la funcionalidad de edge computing en los vehículos autónomos está estrechamente relacionada con la funcionalidad de edge computing en las aplicaciones de gestión del tráfico.
 
Estos son algunos de los ejemplos más prometedores de edge computing.  
 

Vehículos autónomos, vehículos eléctricos y estaciones de recarga

Para funcionar con seguridad, los vehículos autónomos deben recoger y procesar datos sobre su ubicación, dirección, velocidad, condiciones de tráfico y otros, todo ello en tiempo real. Esto implica una capacidad de computación a bordo suficiente para que cada vehículo autónomo sea, de hecho, su propio borde de red. Los dispositivos informáticos de borde pueden recopilar datos de los sensores y cámaras del vehículo, procesarlos y tomar decisiones en milisegundos, prácticamente sin latencia. Esta toma de decisiones instantánea es una necesidad en los vehículos autónomos, por razones obvias de seguridad.
 
Las funciones de Edge Computing, como la advertencia de salida del carril y las aplicaciones de autoaparcamiento, ya están ampliamente disponibles. Y a medida que la capacidad de los vehículos para interactuar con su entorno se generalice, también lo hará la necesidad de una red rápida y con capacidad de respuesta. Los vehículos autónomos funcionarán en concierto con otros vehículos conectadosEn el caso de los vehículos de motor, los sistemas de gestión del tráfico, las unidades de carretera y los peatones en las vías de gran afluencia y en las intersecciones.

Los vehículos eléctricos necesitan una monitorización continua y pueden utilizar la computación de borde para la gestión de los datos con el fin de apoyar el mantenimiento predictivo. Las baterías de los vehículos eléctricos deben ser supervisadas, ya que su longevidad depende de los hábitos individuales de los conductores, la congestión de las zonas por las que circulan y la frecuencia con la que se cargan. La computación de borde apoya la agregación de datos para informar de los datos procesables para el rendimiento y el mantenimiento.

En las estaciones de recarga de vehículos eléctricos, la computación de borde puede soportar la monitorización en tiempo real y la agregación de datos de una serie de métricas de uso y disponibilidad para apoyar la optimización de las estaciones de recarga y la planificación de la ubicación de futuras estaciones.
 

Sistemas de gestión del tráfico

El 5G y la tecnología de los vehículos conectados, o las comunicaciones "V2X" (vehicle-to-anything) maduran.

Los sistemas más sofisticados de hoy en día, como El sistema de gestión del tráfico de la ciudad de Nueva YorkLos sistemas de gestión del tráfico inteligente pueden ajustar el tiempo de los semáforos, gestionar la apertura y el cierre de carriles de tráfico adicionales, garantizar la continuidad de las comunicaciones en caso de emergencia pública y tomar otras medidas en tiempo real para mejorar la seguridad y la comodidad. Como ya se ha mencionado, los sistemas inteligentes de gestión del tráfico desempeñarán un papel fundamental en la adopción de los vehículos autónomos, en los que es fundamental una latencia casi nula.
 

Sistemas de transporte público

En aplicaciones de transporte públicoLos sistemas de computación de borde instalados en los autobuses, los sistemas ferroviarios de pasajeros y los vehículos de paratránsito pueden agregar y enviar sólo los datos necesarios para apoyar los procesos en el vehículo y los conocimientos de los despachadores.

Por ejemplo, hay que enviar diferentes tipos de datos a los sistemas de información a los pasajeros, a los sistemas de control y seguimiento de la flota y a la vigilancia inteligente de los vehículos y las estaciones para la seguridad de los conductores y los pasajeros. La información sobre las horas de llegada o los retrasos, u otra información sensible al tiempo, puede difundirse a los pasajeros a través de la señalización digital o las aplicaciones móviles.
 

Ciudades inteligentes, energía limpia y tecnología verde

El movimiento de la tecnología verde está creciendo. Las ciudades y los sistemas de redes inteligentes pueden utilizar dispositivos de computación de borde para supervisar los edificios e instalaciones públicas con el fin de lograr una mayor eficiencia en la iluminación, la calefacción y la energía limpia, entre otras cosas. Por ejemplo:

• Loscontroles inteligentes de la iluminación utilizan dispositivos informáticos de última generación para controlar luces individuales o grupos de luces con el fin de maximizar la eficiencia y garantizar la seguridad en los espacios públicos.
• Los campos solares utilizan dispositivos informáticos integrados para detectar los cambios meteorológicos, ajustar la posición e informar de parámetros como el uso de la batería.
• Los parques eólicos utilizan la computación de borde para conectarse a las torres de telefonía móvil y dirigir los datos de los sensores a las subestaciones mediante routers y conmutadores celulares 

Aplicaciones sanitarias y médicas

En industrias sanitarias y médicas recoge los datos de los pacientes procedentes de sensores, monitores, dispositivos portátiles y otros equipos para proporcionar a los profesionales sanitarios información precisa y oportuna sobre el estado del paciente.

Las soluciones de Edge Computing pueden enviar esa información a los cuadros de mando para obtener una visión completa y rápida de los indicadores importantes.

Las soluciones de computación de borde equipadas con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático pueden identificar datos atípicos para que los profesionales médicos puedan responder a las necesidades de salud en tiempo real con un mínimo de falsas alarmas.

La computación de borde también puede utilizarse en la cirugía asistida por robot, donde es esencial una latencia casi nula. Además, al procesar los datos localmente, los dispositivos de computación de borde pueden ayudar a resolver los problemas de privacidad de los datos y de confidencialidad de los pacientes.
 

Aplicaciones para el comercio minorista

Aplicaciones al por menor generan enormes cantidades de datos procedentes de los sistemas de puntos de venta, operaciones de almacenamiento de mercancías, vídeos de seguridad y otras actividades comerciales. El Edge Computing puede ayudar a analizar esta diversidad de datos e identificar los problemas que necesitan atención inmediata, así como las tendencias de ventas a largo plazo y las oportunidades de negocio, como las promociones más eficaces en la tienda y las mejores configuraciones de productos para ubicaciones específicas de la tienda.

La computación de borde también ofrece los medios para procesar la información de los clientes a nivel local, sin que los datos salgan de la región geográfica en la que vive el cliente, lo cual es un tema de creciente preocupación en lo que respecta a las regulaciones de privacidad, como los mandatos del GDPR de la Unión Europea.
 

Supervisión de procesos industriales y mantenimiento predictivo

Sensores y dispositivos IoT en aplicaciones industriales como la gestión del agua y las aguas residuales, el petróleo y el gas y las plantas de procesamiento, pueden hacer un seguimiento de una serie de métricas y supervisar el rendimiento de la maquinaria. Por ejemplo, la arquitectura de computación de borde puede soportar comunicaciones eficientes a través de sistemas SCADA (control de supervisión y adquisición de datos) altamente complejos, para gestionar los altos volúmenes de datos de los sensores y los PLC (controladores lógicos programables).

Digi Remote Manager®. - La plataforma de gestión de dispositivos remotos IoT de Digi - es un componente clave de muchas de estas operaciones. Los sistemas SCADA se integran muy a menudo con aplicaciones críticas de inteligencia empresarial a través de plataformas en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services y Google Cloud, y Digi Remote Manager facilita esta integración, garantizando que todos los datos se entreguen a la aplicación correcta.

Además, la funcionalidad de edge computing permite gestionar la detección de fallos y el mantenimiento predictivo. Predecir cuándo va a fallar una máquina o un componente permite a los operarios de la fábrica realizar el mantenimiento o sustituir una pieza antes de que se produzca un fallo, lo que ahorra costes por pérdida de productividad.

Si los sensores detectan un mal funcionamiento o condiciones que indican un fallo inminente, los dispositivos de computación de borde pueden activar un actuador para que tome medidas correctivas inmediatas, por ejemplo, ajustando el caudal de un fluido o modificando los movimientos de un robot industrial. Una vez realizada la acción, el resultado puede ser comunicado a la nube para su notificación o para la adopción de nuevas medidas. La computación de borde, más la nube, permite la comunicación entre la maquinaria y los sensores de IoT para mejorar el control de calidad.

En la industria del petróleo y el gas, las respuestas en tiempo real facilitadas por la computación de borde pueden evitar que los pequeños problemas se conviertan en fallos catastróficos. Las plantas de petróleo y gas suelen estar situadas en lugares remotos y la computación de borde permite el procesamiento analítico cerca de las instalaciones, lo que significa que hay menos dependencia de la calidad de la conectividad a un centro de datos, aunque la vinculación de la computación de borde con la nube permite al equipo remoto supervisar un gran número de sitios. 

Fabricación

Industrial IoT ha incorporado millones de dispositivos conectados en las plantas de fabricación para recopilar datos sobre el rendimiento de la línea de producción y la calidad de los productos acabados. La baja latencia de la computación de borde permite una respuesta inmediata a los problemas en la línea de montaje, lo que ayuda a impulsar mejoras en la calidad y la eficiencia al tiempo que reduce la necesidad de supervisión humana.

Otro caso de uso de edge computing en la fabricación es el control de calidad. Las líneas de montaje totalmente autónomas que utilizan robots dependen de las soluciones de edge computing junto con la IA y el aprendizaje automático para identificar los errores de producción y mejorar la calidad del producto.  
 

Agricultura

Los agricultores que utilizan tecnología de agricultura de precisión puede utilizar la computación de borde para hacer un seguimiento de las condiciones de cultivo, como la temperatura, la humedad, los niveles de humedad del suelo, los niveles de nutrientes y otras métricas para orientar la toma de decisiones sobre el riego, la aplicación de fertilizantes y otras actividades. La computación de borde es útil no sólo en vastas hectáreas de campos agrícolas, sino también en invernaderos e instalaciones de cultivo hidropónico donde los sensores permiten a los operadores hacer un seguimiento preciso de los insumos.
 
La acuicultura (piscicultura) es otro sector en el que el procesamiento de datos in situ es fundamental. El control preciso de las complejas variables ambientales es esencial para garantizar la salud de los peces, así como una alimentación adecuada y una automatización que elimine las conjeturas de estos procesos, lo que mejora la vitalidad y el crecimiento, al tiempo que reduce los costes. Vea el Estudio de caso de bioFeeder.
 

Seguridad y protección de los trabajadores

La computación de borde puede utilizar los datos de las cámaras in situ, los dispositivos de seguridad de los empleados y los sensores para ayudar a las empresas a prevenir acceso físico no autorizado al sitioy supervisar las condiciones del lugar de trabajo para garantizar que los empleados siguen las políticas de seguridad establecidas. Esto es especialmente importante para los centros de trabajo que operan en lugares peligrosos o remotos, como en una obra de construcción o en una plataforma petrolífera en el mar.
 
Los dispositivos de Edge Computing pueden utilizarse junto con la vigilancia por vídeo y el escaneado biométrico para garantizar que sólo las personas autorizadas entren en las zonas restringidas. Los sistemas de vigilancia pueden beneficiarse de la baja latencia y la fiabilidad del edge computing porque a menudo es necesario responder a las amenazas de seguridad en cuestión de segundos. La computación de borde también reduce significativamente los costes de ancho de banda en la videovigilancia, ya que la gran mayoría de las imágenes de vigilancia no requieren respuesta. Vea un caso práctico.
 

Soluciones de computación de borde

Hay dos grandes categorías de usuarios que requieren tecnología de computación de borde:

• Administradores de redes e integradores de sistemas que necesitan una conectividad inmediata para enlazar dispositivos en sus redes IoT y establecer rápidamente la funcionalidad de la computación de borde para un rendimiento óptimo del sistema y la gestión de datos.
• Desarrolladores y fabricantes de equipos originales (OEM) que diseñan y construyen productos con capacidades de computación de borde integradas, y necesitan módulos de desarrollo programables, radios inalámbricas y puertas de enlace para apoyar el desarrollo rápido y la rápida salida al mercado.

Digi ofrece soluciones de edge computing que satisfacen las necesidades de ambos grupos de usuarios.
 

Soluciones Digi Edge Computing para gestores de redes e integradores de sistemas

casos de uso de edge computing. Los routers Digi también pueden filtrar y comprimir los datos para minimizar los requisitos de ancho de banda.
 
En Router celular Digi TX64 5G ofrece rápidas velocidades de enlace ascendente, por lo que es ideal para aplicaciones exigentes en el tránsito público, el transporte y los entornos móviles. Digi TX64 5G proporciona un verdadero enrutamiento, seguridad y cortafuegos de clase empresarial, con VPN integrada y conmutación por error 4G fiable para zonas con cobertura 5G limitada. 
 
El grado empresarial Router celular Digi EX50 5G proporciona una conectividad primaria o de reserva fiable en una amplia gama de casos de uso de la informática de borde en interiores, con un rango de temperatura de funcionamiento ampliado para su implantación en fábricas inteligentes, almacenes, obras de construcción o cobertizos de infraestructuras.
 
Digi IX20 El router celular es una opción versátil para las aplicaciones de computación de borde en la infraestructura industrial, la señalización digital, los quioscos de venta al por menor y más, con componentes de grado industrial capaces de soportar las duras condiciones ambientales que se encuentran en muchos entornos industriales.

Digi Connect® Sensor+ conecta los sensores desplegados en cualquier entorno industrial para recopilar y transmitir las lecturas de los sensores y enrutar los datos críticos para obtener información y automatización, como el accionamiento de un interruptor para cerrar una válvula en una tubería si se alcanza un umbral predefinido. Esta funcionalidad de activación hace que Digi Connect Sensor sea una opción popular para los entornos de borde.  
 
Una herramienta indispensable para desplegar y optimizar una red con edge computing es Digi Remote Manager®.la plataforma de gestión y control centralizada que permite a los usuarios editar las configuraciones de los dispositivos, actualizar el firmware, programar y automatizar tareas, todo ello desde su escritorio, tableta o smartphone.

Digi Remote Manager apoya gestión remota de toda su red de dispositivos distribuidos IoT , tanto si sus dispositivos son enrutadores móviles en sistemas de tránsito municipales, como si son dispositivos industriales en obras de construcción o en sistemas SCADA. Con Digi Remote Manager, puede configurar cualquier número de dispositivos a la vez, vigilar toda su red, recibir alertas, automatizar control de seguridady establezca su funcionalidad de edge computing con facilidad.
 

Soluciones Digi Edge Computing para OEMs

Los módulos de sistema (SOM) de Digi, como el Digi ConnectCore® 8X, proporcionan múltiples unidades de procesamiento capaces de realizar tareas de IA y visión artificial en el borde de la red.

Las soluciones de visión artificial, por ejemplo, pueden realizar análisis basados en imágenes para aplicaciones como la inspección automática, el control de procesos y el guiado de robots en la industria.
 
Digi XBee® Los dispositivos integrados pueden programarse para realizar diversas funciones en el borde. Estos módems empotrados y compactos pueden realizar lecturas periódicas e iniciar acciones cuando se alcanzan determinados umbrales. La programabilidad de MicroPython también permite a los desarrolladores controlar la funcionalidad de los dispositivos de computación de borde.

Digi EX15 IoT pasarelas son soluciones "todo en uno". Estos dispositivos realizan funciones de pasarela, como la agregación de datos, su conversión de formato analógico a digital y su encriptación antes de transmitirlos por la red, y también actúan como routers celulares, ofreciendo una conectividad segura y persistente en cualquier lugar.
 
La seguridad, por supuesto, es una consideración crítica en el borde como lo es en todas partes. La escalabilidad y las funciones integradas de Digi TrustFence® dan a todas las soluciones integradas de Digi una poderosa ventaja en materia de seguridad para los despliegues de edge computing.
 

Servicios de diseño, desarrollo e implantación de Edge Computing

Para aquellos que necesiten aumentar sus capacidades con recursos adicionales de ingeniería o despliegue, Digi dispone de servicios de apoyo.

• Los servicios de diseño de Digi Wireless ofrecen asesoramiento en materia de diseño, desarrollo de productos, integración de paquetes de soporte de placas, asistencia para la certificación y otros tipos de apoyo al mercado. 
• Losservicios profesionales de Digi pueden apoyar a las organizaciones en la implementación de prácticamente cualquier caso de uso de la computación de borde, con todo, desde la codificación de Python y las secuencias de comandos BASH hasta la configuración de dispositivos y los servicios de implementación in situ.

Cómo puede ayudarle Digi

Los ejemplos de edge computing que hemos compartido demuestran la amplitud de esta tendencia creciente y los numerosos sectores verticales a los que da soporte. Nuestras soluciones de computación de borde están ayudando a organizaciones, conjuntos industriales y ciudades inteligentes a obtener un mejor rendimiento y eficiencia de sus despliegues de IoT . Y Digi está preparado para ayudarle en cualquier aspecto de la planificación de la computación de borde, desde la definición de una estrategia hasta la programación de la inteligencia de borde y la creación de su solución.

Póngase en contacto con nosotros para saber cómo Digi puede ayudarle con su aplicación de computación de borde.