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infoPLC++ Numero 4

Cuarta entrega del Magazine infoPLC++ centrada en la robótica y maquinaria coincidiendo con Metal Madrid

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IoT Solutions World Congress|eventos<br />

Figura 1<br />

que son la base de EcoStruXure las empresas<br />

colaboradoras pueden incorporar productos<br />

desarrollados por ellas mismas y que amplíen las<br />

funcionalidades del conjunto de la plataforma.<br />

InfoPLC++. En su ponencia en el IoT Congress<br />

has hablado de la importancia creciente<br />

del coste de energía en el coste total<br />

del producto.<br />

CP. Es que cada vez tiene una mayor importancia.<br />

Hace unos años el peso del coste de la mano<br />

de obra era, en muchos casos, la componente<br />

más significativa en el coste global del producto<br />

final. La mejora en la eficiencia y la productividad<br />

que proporciona la automatización y el empleo<br />

de máquinas cada vez más automatizadas y más<br />

rápidas, está provocando que la prioridad, ahora<br />

se desplace a reducir el consumo energético<br />

y mejorar la sostenibilidad. Y en este campo<br />

Schneider Electric posee una gran experiencia.<br />

la tecnología permite que la inteligencia esté<br />

distribuida entre los diversos elementos que<br />

se encuentran en el camino que va desde los<br />

sensores a los servicios cloud. Actualmente ya<br />

disponemos de dispositivos inteligentes, con<br />

capacidad para tratar y analizar datos; y los<br />

gateways también disponen de capacidad para<br />

tratar datos procedentes de su red de dispositivos<br />

conectados. Así pues, ahora ya hablamos<br />

de smart devices y también podemos hablar de<br />

analytics in the edge.<br />

Mediante el ‘analytics in the edge’ podemos<br />

distribuir la analítica por toda la red de<br />

dispositivos y no es necesario concentrarla<br />

exclusivamente en la nube. Poder distribuir la<br />

analítica por la red de dispositivos es importante<br />

porque, dado el creciente aumento de<br />

dispositivos conectados y el correspondiente<br />

aumento exponencial de datos adquiridos por<br />

todos ellos para ser tratados y analizados, situar<br />

parte del trabajo analítico en la periferia del<br />

sistema reduce el flujo de datos que se envía<br />

hacia la nube y, al mismo tiempo, mejora la<br />

latencia y el tiempo real.<br />

InfoPLC++. El grupo Schneider Electric ha<br />

efectuado diversas compras de compañías<br />

con diversos productos que, en algunos<br />

casos como en el de los productos SCADA,<br />

compiten entre ellos. ¿Cómo se contempla<br />

esta diversidad en la estrategia del grupo?<br />

CP. La oferta del grupo Schneider Electric<br />

incluye aplicaciones SCADA procedentes de<br />

Citect y de Wonderware. Wonderware cubre<br />

aproximadamente un 40% del mercado SCADA<br />

mundial. En realidad, cada una de estas aplicaciones<br />

tiene su mercado pero lo importante es<br />

que, ambas se integran en la plataforma EcoStruXure<br />

por lo que, podemos ofrecer soluciones,<br />

tanto con una u otra aplicación, que combinen<br />

productos, aplicaciones y servicios de los otros<br />

niveles de la arquitectura EcoStruXure.<br />

InfoPLC++. Hablemos de analítica. En la<br />

EcoStruXure, la analítica y los servicios<br />

cloud tienen un peso importante.<br />

CP. En la concepción más tradicional del cloud<br />

computing, los datos se envían a la nube para,<br />

allí, ser tratados mediante diversas técnicas<br />

de análisis de big data. Pero cada vez más,<br />

Es lo que llamamos Edge IoT Analytics, que<br />

proporciona mucho más que una mejora de<br />

la eficiencia operacional. Ubicar el tratamiento<br />

analítico de datos cerca del dispositivo de<br />

adquisición nos acerca a la toma de decisiones<br />

automática. Cada vez podemos acercar más la<br />

inteligencia artificial a las cosas, y el siguiente<br />

paso es conseguir que las máquinas aprendan.<br />

InfoPLC++. ¿Cómo ve la evolución de la inteligencia<br />

artificial en el entorno del IoT?<br />

CP. La aplicación de algoritmos clásicos,<br />

cómo el deep learning, evolucionará rápidamente.<br />

Pronto, los algoritmos de tratamiento<br />

de datos, no tan solo permitirán activar una<br />

alarma a partir de la evolución de un conjunto<br />

de datos, sino que también permitirán la realización<br />

automática de tareas como establecer<br />

el diagnóstico y crear la entrada de solicitud de<br />

reparación correspondiente.<br />

eventos noviembre 2017<br />

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