La aplicación del Internet de las Cosas (IoT) en el sector industrial, conocido como IIoT (Industrial Internet of Things), ha revolucionado la comunicación y el funcionamiento entre los dispositivos de fabricación. En los entornos de fabricación, esta tecnología exige robustez para garantizar la fiabilidad y la seguridad intrínsecas a los procesos de producción.
De esta manera, la adquisición de datos del mundo físico es el primer paso hacia la digitalización de los procesos industriales. Los sensores y actuadores capturan variables como la temperatura, la presión, la vibración y la posición, convirtiendo los fenómenos físicos en señales eléctricas. Estas señales, a menudo analógicas, deben acondicionarse (amplificarse, filtrarse y aislarse) antes de ser digitalizadas por los sistemas de adquisición de datos (DAQ) para su posterior análisis. Los sistemas DAQ realizan funciones cruciales como:
- Acondicionamiento de señales, para garantizar la integridad de los datos.
- Conversión de analógico a digital (ADC), que transforma las señales continuas en datos discretos.
- Grabación y transmisión de datos, que pueden enviarse a servidores locales o plataformas en la nube.
La arquitectura típica de una red IIoT está estructurada en capas, la primera es la percepción, en la que los sensores monitorean variables como la temperatura, la presión y el consumo de energía. Una segunda, la capa de red, se encarga de transmitir estos datos a través de tecnologías como LAN, WAN, Wi-Fi y 5G. A continuación, la capa de análisis procesa la información, ya sea localmente (edge computing) o en la nube (cloud computing), para identificar patrones, predecir fallos y optimizar los procesos. Por último, la capa de la aplicación utiliza estos conocimientos para la toma de decisiones informadas y la automatización de tareas.
Otro beneficio significativo del IIoT radica en su capacidad para promover la interoperabilidad entre máquinas que operan con diferentes protocolos y arquitecturas, facilitando la integración de sistemas complejos.
Protocolos de comunicación en el IIoT
La infraestructura IIoT permite la recopilación de datos en tiempo real, lo que contribuye a optimizar la fiabilidad y la eficiencia de todo el sistema conectado. Para que la transmisión entre sensores sea efectiva, existen diferentes protocolos de comunicación, cada uno diseñado para satisfacer necesidades particulares. La frecuencia de funcionamiento, el estándar IEEE (Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos) y el rango de transmisión son criterios para describirlos. Algunos de ellos son:
| Protocolo | Interoperabilidad | Rendimiento (velocidad de datos, latencia, tiempo real) | Seguridad | Escalabilidad | Relación calidad-precio |
| Modbus | Originalmente diseñado como un protocolo serie, pero hay versiones que operan a través de la infraestructura ethernet | Menor ancho de banda. Puede ser lento, especialmente con conexiones en serie. | Por lo general, depende de la seguridad de la red. | Escalabilidad limitada para instalaciones grandes. | Bajo costo de hardware. |
| PROFINET | Utiliza tecnología Ethernet estándar. | Capacidades de comunicación en tiempo real. Altas velocidades de datos. | Admite la transmisión de datos segura y eficiente. | Muy versátil con múltiples topologías. | Puede implicar costos para cables especializados, conmutadores Ethernet y módulos de interfaz. |
| OPC UA | Estándar independiente de la plataforma para la integración de OT/IT. | Admite tipos de datos, eventos y alarmas complejos. | Modelagem de dados robusta, criptografia baseada em certificado. | Altamente escalable. | La implementación inicial puede tener costos altos, como con los kits de herramientas de desarrollo (SDK) y los recursos de hardware adecuados. |
| MQTT | Protocolo de firma ligero. Soporte nativo en las principales plataformas en la nube. | Bajo uso de ancho de banda. Mayor latencia en comparación con algunos protocolos Ethernet industriales. | Se basa en protocolos subyacentes como SSL/TLS para la seguridad. | Altamente escalable. | Requiere un intermediario para administrar el enrutamiento de mensajes. Puede requerir recursos de desarrollo, por ejemplo, la necesidad de codificación para interpretar las cargas útiles. |
| LoRaWAN | Comunicación de largo alcance. Opera en bandas del espectro radioeléctrico. | Adecuado para aplicaciones de bajo consumo de energía y largo alcance. La latencia suele ser de segundos. | Cifrado AES-128 para la seguridad de los datos. | Escalable, admite conectividad masiva de dispositivos. | Bajo costo para cobertura de área amplia. |
Estrategias de almacenamiento de datos de IoT en la industria
Después de la adquisición y transmisión, los datos de IIoT deben almacenarse en infraestructuras sólidas. Los tres enfoques más relevantes en este contexto son la computación en la nube, la computación periférica y las bases de datos temporales.
La computación en la nube ofrece una solución escalable y flexible para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos. Plataformas como AWS IoT, Azure IoT Hub y Google Cloud IoT integran capacidades avanzadas de análisis y visualización en tiempo real. Este enfoque es ideal para aplicaciones que requieren análisis históricos, modelos de aprendizaje automático e integración con sistemas empresariales.
Como complemento a esta estrategia, el edge computing procesa los datos cerca de la fuente, como en pasarelas industriales o controladores locales, lo que reduce la latencia y el tráfico de red. Esta característica es crucial en escenarios que exigen una respuesta rápida, como el control de procesos en tiempo real o el mantenimiento predictivo. En este enfoque, solo los datos más relevantes se envían a la nube, optimizando el uso del ancho de banda y los recursos de almacenamiento.
Las bases de datos de series temporales (TSDB) tienen como objetivo almacenar series temporales, es decir, datos asociados a marcas de tiempo. Permiten seguir la evolución de las variables a lo largo del tiempo, siendo ideales para datos que llegan de forma continua y con alta frecuencia. Además, permiten consultas por intervalos de tiempo, lo que facilita el análisis de tendencias, la detección de anomalías y la comparación de datos. Para garantizar el rendimiento y el ahorro de espacio, utilizan técnicas de compresión eficientes, aprovechando patrones repetitivos y predecibles en los datos.
Estos tres enfoques, combinados, forman una base sólida para una gestión de datos eficiente e inteligente en el entorno industrial.
Aplicación del IoT en diferentes sectores de la industria
Según el IBGE (2023), el 84,9% de las medianas y grandes industrias de Brasil ya utilizan alguna tecnología digital avanzada, siendo el IoT una parte importante de este escenario. Los beneficios que proporciona el IoT en áreas como la producción y las operaciones son evidentes, lo que explica la concentración de sus aplicaciones en estos sectores. Este hallazgo se ve reforzado por el estudio IoT Snapshot (2022), realizado por Logicalis, que revela que más del 60% de las empresas encuestadas tienen soluciones IoT implementadas, en fase piloto, o en prueba de concepto en estas mismas áreas. En un contexto global, el mercado de IoT en las industrias manufactureras presenta un potencial significativo, con proyecciones de Fortune Business Insights (2024) que indican un alcance de $ 452.27 mil millones para 2032.
La tecnología IIoT demuestra su versatilidad e impacto en varios sectores industriales: en el sector automotriz, optimiza la logística interna y el seguimiento de componentes, agilizando procesos como los retiros, e impulsa las inversiones en optimización de la producción y mantenimiento predictivo, con cerca del 30% de las industrias brasileñas del sector comprometidas en esta transformación; en la industria de alimentos y bebidas , IoT permite el seguimiento de la producción y la calidad, garantizando el cumplimiento de las normas y la coherencia de productos como la cerveza, además de promover la eficiencia en el uso de servicios públicos como el agua y la energía, alineándose con las prácticas ESG; Por último, en el sector farmacéutico y químico, el control continuo de las condiciones de producción y almacenamiento, especialmente la temperatura, garantiza la integridad del producto, mientras que la consistencia de los indicadores en las reacciones químicas refuerza la seguridad operativa.
Según IDC, a finales de 2025 habrá más de 55.000 millones de dispositivos IoT conectados a nivel mundial, generando unos 80 zettabytes de datos. Este crecimiento exponencial impulsa a las organizaciones a expandir sus ecosistemas digitales, integrando procesos internos y estableciendo socios estratégicos, con el objetivo de aumentar la resiliencia y la flexibilidad operativa. Además, la convergencia del IoT con tecnologías como el aprendizaje automático y la analítica avanzada permite operaciones autónomas y decisiones en tiempo real.
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