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Google Cloud y Litmus desarrollan conjuntamente una plataforma de conectividad de datos

La nueva plataforma unifica la conectividad de datos de fábrica con análisis en la nube e inteligencia artificial para la fabricación inteligente.

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Si hay algo que la adopción de la industria de las tecnologías de computación en la nube y de borde nos ha demostrado, es que los sistemas híbridos, que utilizan tanto la computación en la nube como en el borde para manejar el almacenamiento y el análisis de datos, son el enfoque preferido. Como se reveló en un estudio de Automation World de 2019, las iniciativas de transformación digital tienden a seguir un patrón de implementación típico: la fase uno generalmente se centra en la nube para alojar aplicaciones de análisis empresariales centrales para evaluar el rendimiento de la planta o para la optimización de activos para reducir el tiempo de inactividad de la producción. A partir de ahí, los fabricantes tienden a invertir en tecnologías informáticas de vanguardia para obtener análisis detallados in situ entregados casi en tiempo real. La nube también figura como un medio para proporcionar almacenamiento adicional y escalabilidad informática.

Esta realidad híbrida de computación en la nube y de borde se puede ver en el desarrollo de la plataforma Manufacturing Connect por parte de Google Cloud y Litmus (un proveedor de tecnologías de computación de borde industrial). La idea detrás de la plataforma Manufacturing Connect es simplificar el proceso de recopilación de datos de diferentes dispositivos de fábrica y exponerlos a los datos de Google Cloud y las aplicaciones de inteligencia artificial (IA).

Seg√ļn Litmus, Manufacturing Connect es una plataforma de borde de f√°brica dise√Īada para admitir m√°s de 250 protocolos de comunicaci√≥n de m√°quinas. Los datos se estructuran y almacenan localmente y luego se env√≠an a Google Cloud para su an√°lisis. Seg√ļn se informa, la plataforma tambi√©n puede implementar y administrar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje autom√°tico en el per√≠metro para aplicaciones de inteligencia artificial de circuito cerrado.

Charlie Sheridan, director técnico de soluciones de la industria para la manufactura de Google Cloud.Charlie Sheridan, director técnico de soluciones de la industria para la manufactura de Google Cloud.

Las caracter√≠sticas de la plataforma Manufacturing Connect incluyen recopilaci√≥n e ingenier√≠a de datos, visualizaciones de datos y paneles de KPI (indicadores clave de rendimiento), implementaci√≥n de aplicaciones en contenedores y tiempo de ejecuci√≥n del modelo de aprendizaje autom√°tico. Tambi√©n incluye integraci√≥n lista para usar con varios paquetes de an√°lisis, como Looker para BI y an√°lisis, y Vertex AI para aprendizaje autom√°tico e IA‚ÄĚ.

Al explicar c√≥mo Litmus Edge prepara los datos para el an√°lisis de Google Cloud, Vatsal Shah, CEO de Litmus, dice: "Usando la tecnolog√≠a de Litmus, recopilamos datos de sistemas industriales, normalizamos esos datos y agregamos todas las variables de datos de OT (tecnolog√≠a de operaciones) para el contexto local.  Empujamos esos datos al entorno de Google Cloud mediante la publicaci√≥n/suscripci√≥n, mientras que Google puede agregar m√°s datos contextualizados en la parte superior a nivel empresarial, como los sistemas MES o ERP. El punto de datos final estructurado est√° listo para usar para an√°lisis. Todo esto sucede autom√°ticamente, pero es configurable si el usuario desea cambiar algo‚ÄĚ.

Vatsal Shah, CEO de LitmusVatsal Shah, CEO de Litmus

Charlie Sheridan, director t√©cnico de soluciones industriales para la fabricaci√≥n en Google Cloud, agrega: ‚ÄúManufacturing Connect proporciona interoperabilidad de datos para todos los dispositivos, independientemente del tipo o la marca, al generar un formato de carga JSON estandarizado para todos los flujos de datos. Adem√°s, Manufacturing Connect y Manufacturing Data Engine (la tecnolog√≠a de Google que proporciona el modelo de datos com√ļn) comparten un modelo de metadatos com√ļn que admite la contextualizaci√≥n de datos integrados en el borde y en la nube‚ÄĚ.

Sheridan se√Īala que Manufacturing Connect se puede utilizar en las verticales de fabricaci√≥n discreta y de procesos, como los de alimentos y bebidas, empaque, procesamiento, automotor, aviaci√≥n, electr√≥nica, semiconductores, dispositivos m√©dicos, productos farmac√©uticos, productos qu√≠micos, y pl√°sticos.

Al describir c√≥mo los usuarios finales pueden aplicar Manufacturing Connect, Sheridan dice: ‚ÄúUna vez que el motor de datos de fabricaci√≥n y la conexi√≥n de fabricaci√≥n centralizan y armonizan los datos, se pueden usar para crear tableros personalizados para visualizar datos clave, desde los KPI (indicadores clave de rendimiento) de la f√°brica como la efectividad general del equipo (OEE), hasta datos de sensores de m√°quinas individuales, lo que les permite descubrir nuevos conocimientos y oportunidades en toda la f√°brica. Estos conocimientos se pueden compartir en toda la empresa y con los socios‚ÄĚ.

Dos tipos espec√≠ficos de aplicaciones se√Īalados por Sheridan son:

¬∑        Detecci√≥n de anomal√≠as a nivel de m√°quina a trav√©s del uso de Manufacturing Connects de Time Series Insights de Google Cloud, que analiza datos de sensores y m√°quinas en tiempo real, como el ruido, la vibraci√≥n o la temperatura.

¬∑         Mantenimiento predictivo para reducir el tiempo de inactividad y el costo de mantenimiento. Los fabricantes pueden usar modelos ML (aprendizaje autom√°tico) y optimizaciones de IA de alta precisi√≥n que son "implementables en semanas", dice Sheridan.