Una visión del IIoT desde el ámbito de la Automática y su aplicación en el sector agroalimentario

El Internet de las Cosas Industrial (IIoT) aprovecha las tecnologías actuales que permiten llevar a cabo la conectividad de dispositivos “inteligentes”, que evolucionan con el cambio del firmware e incluyen captura de información en tiempo real, análisis de datos y uso de dichos datos. Esta flexibilidad en teoría permite a nivel industrial acortar los tiempos de ciclo de fabricación (a través de una reducción de paradas y tiempos de servicio). Bajo el paradigma IIoT, muchas compañías han cambiado el modelo de negocio, ofreciendo servicios en lugar de activos y dando un valor fundamental a los datos. A su vez, surgen retos relacionados con la interoperabilidad (homogeneización de protocolos), colaboración entre fabricantes de equipos y ciberseguridad.

Para los que procedemos del ámbito de la automática, el IIoT supone fundamentalmente la posibilidad de que los sensores envíen información directamente a la nube (tanto los datos como de contexto) y que parte del procesamiento necesario se realice también en la nube (usando técnicas de computación en la nube e inteligencia artificial). Los profesionales de las tecnologías de la información (IT) suelen referirse a lo que hacemos como tecnologías operacionales u operativas (OT), existiendo en la actualidad tensiones en la industria entre los que prefieren apostar por un enfoque IT (caracterizado por fuentes y arquitecturas abiertas, rapidez en los cambios y asunción de riesgos para reducir los tiempos de producción) frente a los que prefieren mantener una posición más moderada que caracteriza al OT (donde prima la seguridad, resistencia al cambio, uso de protocolos propietarios y ciclos de desarrollo más largos). De hecho, estas tensiones se trasladan también al ámbito académico, pues si la industria tiene que cambiar sus arquitecturas, los docentes tenemos que cambiar los temarios. Previsiblemente se tenderá a una integración IT/OT para que se puedan explotar en conjunto las bondades de cada una de ellas, pudiendo ser que la frontera entre ellas sea bastante difusa.

En el campo de la industria, esto implica pasar de la estructura clásica de la pirámide de la automatización a otra más flexible (en el ámbito de la Industria 4.0, como pueda ser la arquitectura RAMI4.0¹), que se define como una arquitectura abierta de “sistema de sistemas”. La parte crítica de la planta se sigue tratando en las “plataformas de operación” (las que se incluyen habitualmente en la pirámide de la automatización, como puedan ser sistemas SCADA locales), que recogen datos de un bus de tiempo real, mientras que hay ciertas operaciones que se realizan en la nube (mantenimiento predictivo, analíticas de datos, optimización de operaciones…).

El IIoT se está extendiendo en diversos ámbitos industriales. El grupo de investigación “Automática, Robótica y Mecatrónica” (ARM) de la Universidad de Almería (UAL) ha adquirido experiencia de aplicación en el sector agroalimentario, donde existe la necesidad de dar soluciones a los nuevos retos medioambientales, como el cambio climático, la reducción de fertilizantes y plaguicidas, aumentar la eficiencia en el uso del agua y proporcionar alimentos seguros y sanos de calidad a los consumidores. Un ejemplo de aplicación ha sido el proyecto europeo H2020 IoF2020 (Internet of Food and Farm², https://www.iof2020.eu/), que ha tenido como objetivo acelerar la adopción de IoT para fortalecer la competitividad de la cadena agrícola y alimentaria en Europa. El grupo de investigación ARM ha participado activamente en dicho proyecto, en colaboración con la Asociación de Organizaciones de Productores de Frutas y Hortalizas de Almería (COEXPHAL) y la Cátedra UAL-COEXPHAL. Han desarrollado la plataforma de servicios iVeg basada en IoT, que ayuda a los agricultores en la toma de decisiones para la gestión de la producción de cultivos de tomates en invernadero y su integración en otras etapas del proceso productivo, garantizando la transparencia en la información aportada. Para ello, integra fuentes de datos heterogéneas en diferentes escalas de tiempo procedentes de sensores IoT, modelos desarrollados en MATLAB® y desplegados en la nube con MATLAB Production Server™ (paradigma de Modelos de Invernaderos como Servicio (GMaaS¹)), previsiones de clima, históricos de otras campañas, etc., e implementa un sistema de ayuda a la toma de decisiones y control sobre el uso eficiente del agua, los fertilizantes y la energía, la planificación de producción, gestión de enfermedades, seguridad, transparencia y estándares de calidad. Se ha pasado de una arquitectura centralizada donde un sistema SCADA implantado en un PC adquiere datos a través de una red de sensores, simula localmente el comportamiento del invernadero, calcula las acciones de control y las envía a los actuadores de los invernaderos a través de autómatas programables y tarjetas de E/S A/D; a otra arquitectura en la que los sensores y las estaciones climáticas envían los datos directamente a la nube, donde se lleva a cabo la simulación del clima y crecimiento de cultivos en el invernadero (GMaaS) y se ejecutan algoritmos de ayuda a la toma de decisiones, cuyos resultados se envían a los agricultores.

1https://es.mathworks.com/company/user_stories/universidad-de-almeria-develops-and-deploys-greenhouse-models-as-a-service-to-maximize-crop-production.html

2.  IoF2020 Internet of Food and Farm (iof2020.eu) ha sido financiado por el Horizon 2020 Framework Programme de la Unión Europea. Grant Agreement no. 731884.

3. https://es.mathworks.com/company/user_stories/universidad-de-almeria-develops-and-deploys-greenhouse-models-as-a-service-to-maximize-crop-production.html

Manuel Berenguel Soria (En representación del grupo “Automática, Robótica y Mecatrónica” de la Universidad de Almería)

Miembro del Comité Español de Automática

Catedrático de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Almería

Págs. 16 a 17.