Internet Industrial Máquinas inteligentes en un mundo de sensores

Durante los últimos años el concepto de Internet de las Co- sas ha ido ganando fuerza en diferentes ámbitos, desde el académico hasta el empresarial. Se trata de una tendencia que no es un fin en sí misma, sino que tiene como objetivo desplegar nuevos servicios y modelos de negocio. El caso de Internet Industrial, que en ciertos ámbitos es conocido como Internet de las Cosas Industrial, es un claro ejemplo de las posibilidades que ofrece. Internet Industrial Máquinas inteligentes en un mundo de sensores Este monográfico elaborado por Fundación Telefónica pre- senta una visión global de Internet Industrial. Se utiliza por ello una visión del concepto de Internet Industrial amplia, tanto en lo relativo al significado de Internet y los cambios de paradigma que puede suponer, como a su campo de aplicación. Respecto a este último aspecto se considera no solamente el entorno de fabricación, sino otros sectores como el logístico o el de la salud. Internet Industrial Máquinas inteligentes en un mundo de sensores Se aborda este fenómeno de una forma global tratando de incorporar diferentes perspectivas, como la situación de la investigación con respecto a las tecnologías base en las que se fundamenta, los nuevos servicios que se pueden ofrecer, o el papel de las Administraciones. En el informe se destaca el concepto de servicios inteligentes o smart services como un nuevo paradigma que puede tener un impacto disruptivo en el desarrollo de nuevos servicios y en la forma en la que se comercializan los actuales. Al igual que otros informes de esta colección, el estudio inicial se complementa con la realización de un think tank en el que personalidades de referencia en diferentes campos del conocimiento ofrecen su visión sobre el Internet Indus- trial. Estas conversaciones han sido transcritas de forma literal e incluidas en el estudio, lo que confiere un mayor valor al informe. 10162810 PVP. 15,00 € 58

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INTERNET INDUSTRIAL MÁQUINAS INTELIGENTES EN UN MUNDO DE SENSORES

Esta obra ha sido editada por Ariel y Fundación Telefónica, en colaboración con Editorial Planeta, que no comparten necesariamente los contenidos expresados en ella. Dichos contenidos son responsabilidad exclusiva de su autor. © Fundación Telefónica, 2016 Gran Vía, 28 28013 Madrid (España) © Editorial Ariel, S. A., 2016 Avda. Diagonal, 662-664 08034 Barcelona (España) © de los textos: Fundación Telefónica © de la ilustración de cubierta: © Ktsdesign - Shutterstock © Chesky - Shutterstock © a-image - Shutterstock © Moon Light PhotoStudio - Shutterstock Coordinación editorial de Fundación Telefónica: Rosa María Sáinz Peña Primera edición: Mayo de 2016 El presente monográfico se publica bajo una licencia Creative Commons del tipo: Reconocimiento - Compartir Igual Esta obra se puede descargar de forma libre y gratuita en: http://www.fundaciontelefonica.com/publicaciones ISBN: 978-84-08-15960-5 Depósito legal: B. 10.541-2016 Impresión y encuadernación: Unigraf, S. L. Impreso en España – Printed in Spain El papel utilizado para la impresión de este libro es cien por cien libre de cloro y está calificado como papel ecológico.

Índice Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XI 1. La industria ante los nuevos desafíos tecnológicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Internet en la industria, de herramienta de apoyo a infraestructura clave. . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Integrando máquinas físicas e inteligencia digital . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2. Los pilares tecnológicos del cambio. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1 Sensores. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 Tecnologías de la información y las comunicaciones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3 Internet de las Cosas y ambientes inteligentes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4 Analítica de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5 Máquinas inteligentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.6 Tecnologías de fabricación digital personalizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3. Los nuevos paradigmas de la industria. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 3.1 De la prevención a la predicción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.2 De los productos y servicios conectados a los smart services . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.3 De la fábrica al ecosistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4. Aplicaciones de Internet Industrial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29 4.1 Fabricación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2 Transporte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.3 Energía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.4 Agricultura y ganadería. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.5 Minería . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.6 Salud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores VIII 5. Implicaciones del movimiento Internet Industrial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43 5.1 Implicaciones económicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5.2 Implicaciones en el ámbito de la energía y el medio ambiente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.3 Implicaciones en el mercado de trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5.4 Implicaciones en la educación y el talento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.5 Implicaciones en el ámbito de la ciberseguridad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 6. Acciones para impulsar el cambio. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .57 6.1 Empresas que adoptan las tecnologías. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.2 Proveedores de tecnología. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.3 Administraciones públicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.4 Acciones conjuntas entre todos los actores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 7. Tendencias de futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .65 7.1 Internet de las microcosas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.2 De la automatización en la prestación de los servicios a la automatización del negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 8. Transcripción del encuentro de expertos sobre Internet Industrial. . . . . . . . .71 8.1 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 8.2 La visión de las consultoras expertas en Internet Industrial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 8.3 La visión de la industria y la producción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 8.4 La visión desde la I+D. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 8.5 La visión de los proveedores de infraestructuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 8.6 La visión de las Administraciones públicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .103 8.7 Debate. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

Introducción Ya no existe espacio que se mantenga al margen de Internet. En el ocio, en el mundo de las empresas, en el de las relaciones…, en todos, de alguna u otra manera, Internet está dejando su huella. Podría parecer así que nos encontramos cerca del fin, que el cambio grande ya se ha producido y lo que ahora queda es mejorar los servicios, los remates de una obra cuya forma se percibe ya con cierta nitidez. Nada más lejos de la realidad, y este monográfico nos lo va a mostrar. Es cierto que hemos acabado una fase, llamémosla fase de acceso, pero está empezando una nueva etapa cuyos resultados completos tardarán años en verse con toda claridad. Si Internet es una realidad en prácticamente todas las empresas, al menos en aquellas con más de diez empleados, en la mayoría de los casos este acceso a la Red ha supuesto una gran mejora de la eficiencia, pero no un cambio real en la naturaleza de los negocios, a excepción de las revoluciones que ha producido en ciertos sectores como el audiovisual. En la actualidad estamos entrando en una nueva era en la que la conectividad es un servicio casi universal, la mayoría de las personas en los países desarrollados se encuentran conectadas, y la gran novedad es que empiezan a conectarse también los objetos, tendencia que se conoce como Internet de las Cosas. Se trata de una tendencia cuyas posibilidades y beneficios se han debatido ampliamente a lo largo de los últimos años, pero que siempre ha tenido la etiqueta de futurista y parecía que nunca acababa de llegar su momento. La evolución si- multánea de un gran número de tecnologías y sobre todo las nuevas capacidades que se derivan de su convergencia está cambiando esta situación y la mayoría de los expertos se- ñalan Internet de las Cosas como una nueva revolución, con tanto potencial como la que supuso Internet de las personas. Entre las tecnologías que están actuando como catalizadoras de este cambio se encuentran el desarrollo de gran número de sensores, cada vez más pequeños y que captan nuevos aspectos de la realidad; hardware que facilita la conectividad, a muy bajo precio y con unas necesidades energéticas muy bajas; sistemas de análisis de datos que son capaces de analizar enormes cantidades de datos, ayudando a la toma de decisiones en tiempo real; nuevas redes que facilitan la conectividad, que permiten el acceso simultáneo de gran cantidad de dispositivos y que acercan la nube a cualquier rincón del planeta. Las posibilidades de estas tecnologías por separado ya se conocen, ya que se comercializan desde hace tiempo. No obstante, las capacidades y las utilidades que se pueden conseguir de su uso integrado es- tán todavía por descubrir y en muchos casos los límites no se conocerán hasta que no se implementen. La tendencia que analizamos en este monográfico, Internet Industrial, se refiere a la utiliza- ción de estas tecnologías de forma masiva en el mundo de la empresa y en otros sectores aunque tengan un carácter público, como el de la salud. Tomamos un sentido amplio del

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores XII concepto, y no obstante la aplicación en el sector industrial que da nombre a la tendencia es más clara, consideramos que todos los sectores económicos se verán afectados. De este modo la empresa pasará a ser un espacio inteligente con capacidad de planificar los mantenimientos de forma óptima, de predecir los errores, e incluso de reaccionar de manera automática ante los problemas sin que sea necesaria la intervención humana. Esta inteligencia no se quedará en el interior de las fábricas o de las instalaciones en las que se desarro- lla la actividad, sino que también los servicios podrán ser inteligentes y serán capaces de captar información del entorno, conectarse automáticamente con otros servicios y adaptarse al contexto de los usuarios. Se trata, por tanto, de una revolución, más que de una evolución; una revolución que afecta- rá a toda la economía, pero que necesita un entorno adecuado para que se llegue a producir. Tenemos ante nosotros el reto de coordinar a los diferentes actores que deben participar en el desarrollo de esta tendencia: empresas tecnológicas, empresas finales y administraciones. Es cierto que supondrá un esfuerzo de todos ellos y sobre todo una visión innovadora y a largo plazo, pero también es cierto que es mucho lo que está en juego. No tenemos ninguna duda de que los países que faciliten el desarrollo de Internet Industrial verán recompensa- da su apuesta con nuevos puestos de trabajo, más actividad económica y, en definitiva, con un mayor nivel de vida.

Capítulo 1 La industria ante los nuevos desafíos tecnológicos 1.1 Internet en la industria, de herramienta de apoyo a infraestructura clave 1.2 Integrando máquinas físicas e inteligencia digital 2 4

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 2 Desde que la invención de la máquina de vapor permitió sustituir gran parte de la mano de obra física por la potencia de las máquinas y el desarrollo de grandes centros fabriles, la industria se ha convertido en uno de los grandes motores del desarrollo económico en todo el planeta, ocupando durante muchas décadas el primer puesto en cuanto a contribución al producto interior bruto del mundo, hasta que en el siglo xx fue desplazado por el sector servicios. No obstante, su peso continúa siendo enorme y se sitúa en torno al 30% en países de gran tradición industrial, como Alemania, y al 20% en países con tradición inferior, como Reino Unido o España. Durante estos dos siglos de existencia, la industria ha ido evolucionando para adoptar las tecnologías a medida que estas aparecían. En el caso de la electricidad el efecto sobre la industria fue completamente disruptivo, y supuso una transformación de todo el sistema pro- ductivo con influencia en todos los aspectos de la producción, desde la distribución en planta de los centros fabriles a la planificación del trabajo al facilitarse la fabricación nocturna en los modelos de producción por turnos. Si la aplicación de la electricidad a la fabricación ha sido indiscutible, un siglo más tarde la aparición de Internet promete volver a cambiar las reglas del juego, e impulsar un nuevo modelo de fabricación que muchos expertos consideran que tendrá un impacto tan importante como tuvo en su tiempo la adopción de la electricidad. El presente monográfico trata de mostrar este cambio de paradigma en la industria y profun- diza en las implicaciones que puede tener en su funcionamiento y en la economía en general. Se adopta para ello una visión del concepto de Internet Industrial amplia, tanto en lo relativo al significado de Internet y los cambios de paradigma que puede suponer, como al campo de aplicación. Respecto a este último aspecto se considera no solamente el entorno de fabricación, sino otros sectores como el logístico o el de salud, en los cuales la convergencia de tecnologías que se describen en este monográfico puede implicar un cambio de paradigma similar. 1.1 Internet en la industria, de herramienta de apoyo a infraestructura clave La afirmación de que la adopción de Internet en el mundo industrial supondrá una nueva revolución puede de alguna forma chocar con la percepción que tiene actualmente un gran número de personas de que Internet ya está siendo ampliamente utilizado en la industria. Esta diferencia se debe a una diferencia conceptual sobre el papel que Internet desempeña y puede desempeñar. Así, como se observa en la Figura 1.1, la mayoría de las empresas industriales españolas tiene acceso a Internet, de banda ancha en práctica- mente todos los casos, y casi cuatro de cada cinco empresas disponen de banda ancha móvil. Además, páginas web y dispositivos portátiles de conexión a la Red están presen- tes en la mayoría de las empresas industriales, lo que muestra que Internet y el acceso en movilidad es ya algo común en estas empresas en España. Asimismo, herramientas TIC

La industria ante los nuevos desafíos tecnológicos 3 (tecnologías de la información y la comunicación) de apoyo a procesos internos están bastante desplegadas entre las empresas industriales españolas, sobre todo las herramientas ERP (de planificación de recursos empresariales), CRM (para gestionar la relación con los consumidores) y EDI (intercambio electrónico de datos), mientras que otras tec- nologías de identificación tanto de personas como de objetos, que hasta ahora se han basado en tecnologías RFID (identificación por radiofrecuencia), no muestran todavía un elevado grado de aceptación. Figura 1.1 Utilización de las TIC en empresas españolas Tecnologías de acceso a Internet Herramientas TIC en procesos internos 97,7% 97,4% % de empresas industriales de 79,4% 78,2% % de empresas industriales de más de 10 empleados más de 10 empleados 53,5% 43,2% 39,0% 34,9% 10,8% 7,3% Conexión a Internet Banda ancha fija* Banda ancha móvil* Dispositivos portátiles que permiten la conexión a Internet Conexión a Internet y sitio/página web* Herramientas ERP para compartir información sobre compras/ ventas con otras áreas de la empresa Aplicación CRM para gestionar información de clientes Herramientas EDI Tecnologías RFID para la identificación de personas o control de acceso Tecnologías RFID en el proceso de producción o entrega Fuente: INE. Datos de 2014. * Base: Empresas con conexión a Internet. Se demuestra, por tanto, que Internet y otras tecnologías TIC forman ya parte de las empresas industriales y se encuentran interiorizadas como herramientas en la actividad del día a día de la empresa. Sin embargo, esta utilización de Internet tiene un carácter de apoyo para la realización de actividades, de manera que permite la automatización de acciones y la mejora de la productividad de un modo considerable. No obstante, esto no supone un cambio radical en la propia estructura de la actividad o en los modelos de negocio, como ha sucedido en otros sectores como el audiovisual. En la actualidad estamos viviendo varios cambios que nos hacen pensar que las cosas serán muy diferentes en un futuro cercano. Así, el grado de madurez que están alcanzando ciertas tecnologías, la bajada de costes y los nuevos servicios que se pueden ofrecer gracias a la utilización combinada de varias de ellas, hacen que la industria se replantee el papel de Inter- net en su negocio.

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 4 Son varios los elementos o drivers en los que se apoya esta transformación/revolución. Entre ellos destaca la aparición de sensores de muy bajo coste que permiten captar la realidad de lo que está sucediendo en la empresa en tiempo real. El concepto de «tiempo real» en este caso es diferente al mismo concepto en el mundo de Internet de las personas, en cuyo caso retrasos de segundos o minutos a la hora de acceder a comentarios o noticias no tienen una mayor importancia y se pueden considerar dentro del concepto tiempo real. En el caso de la industria se está hablando de tiempo real en pleno sentido de la palabra, lo que significa, por ejemplo, que una máquina que está produciendo un determinado producto puede conectarse con el medio de transporte correspondiente para que se coloque en el mismo segundo que se acaba la producción, y dicho medio de transporte se conecta a su vez con otros medios de transporte para evitar colisiones y con otra maquinaria que es receptora del producto. Se trata, por tanto, de un tiempo real a nivel de segundos o milisegundos, lo que obliga a que la tecnología muestre retrasos y periodos de latencia mínimos. Es, pues, un modelo en el que un gran número de componentes se conectan a Internet en una modalidad de Internet de las Cosas que muchos han llamado «Internet de las Cosas In- dustrial». En este escenario, Internet pasa de ser una herramienta usada por las personas para controlar la producción, a ser una herramienta fundamental en la propia producción en un entorno en el que los objetos y las personas se hallan continuamente conectados. Esta- mos ante un cambio de paradigma que puede transformar el concepto de fábrica y también el de fabricación, como se mostrará a lo largo del presente monográfico. 1.2 Integrando máquinas físicas e inteligencia digital Si bien la conectividad de componentes, máquinas y dispositivos es la condición inicial para que se pueda producir este cambio de paradigma, esta conectividad debe ir acompañada de otras innovaciones tecnológicas que permitan obtener el máximo provecho de la corriente de datos que se generen, darles sentido, integrarlos en el proceso de fabricación y utilizarlos con distintos fines. En la actualidad las tecnologías permiten la automatización de la actividad realizada por muchas de las máquinas de producción e incluso de procesos enteros. Esta automatiza- ción viene a significar que las máquinas puedan trabajar sin intervención humana pero sometidas a unas reglas muy estrictas. Así, se consigue una producción de alto volumen y de bajo coste, pero como contrapartida se requiere una uniformidad grande del producto. Esto se debe a que la maquinaria de las cadenas de producción se ajusta a unas reglas determinadas para un producto concreto; un cambio de producto implica tener que ajustar diversas máquinas, lo que en muchas ocasiones significa parar el proceso por un tiempo determinado.

La industria ante los nuevos desafíos tecnológicos 5 El reto actual consiste en dotar de cierta inteligencia a las máquinas para que puedan interaccionar con el entorno de forma más autónoma, y ser capaces de adaptarse a las situaciones y a los cambios directamente, sin que sea necesaria la intervención manual. Esto supone un proceso que se produce en varias etapas. Inicialmente cada máquina por separado es dotada de capacidad para tomar ciertas decisiones o actuar de forma automáti- ca respondiendo ante cambios del entorno; algunos ejemplos son las máquinas herramientas que cambian automáticamente las condiciones de corte, o los vehículos que se paran si los sensores detectan que existe un cierto peligro de colisión. Se han desarrollado muchos sistemas de sensores que permiten detectar cuándo una máquina está dejando de funcionar adecuadamente y necesita mantenimiento, función que posibilita realizar un mantenimiento preventivo con el consiguiente gran ahorro económico. La incorporación de componentes inteligentes en elementos aislados (máquinas pesadas, vehículos, u otras herramientas) es un primer paso en el camino hacia la producción (enten- diendo producción en sentido amplio, tanto de productos como de servicios) inteligente, aunque un enfoque aislado que no tenga en cuenta el carácter de proceso posee un recorrido limitado en cuanto al impacto de los resultados. Por este motivo, uno de los retos a los que nos enfrentamos en la actualidad es el de llevar esta inteligencia a un nivel más alto y que se pueda hablar de cadenas de producción inteligentes o de fábricas inteligentes. Como se observa en la Figura 1.2, el objetivo es una integración entre las tecnologías de operaciones y las tecnologías de la información, lo que supone nuevas posibilidades desde el punto de eficiencia, nuevos servicios y formas de facturación y también nuevas oportunida- des de crecimiento no convencional. Los motores de esta transformación son la sensoriza- ción, las técnicas de análisis de datos aplicadas al mundo industrial y las aplicaciones de inteligencia adaptadas a las máquinas. Figura 1.2 Modelo de Internet de las Cosas Industrial Tecnologías de la información Eficiencia operacional Aplicaciones de máquinas inteligentes Seguridad, dirección y operaciones Nuevos servicios y opciones de tarificación Aplicaciones de máquinas inteligentes Convergencia Aplicaciones de máquinas inteligentes Crecimiento no convencional Tecnologías de operaciones Fuente: Accenture

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 6 Se consigue así una unión entre el mundo digital y el físico en lo que se ha venido a denomi- nar sistemas ciberfísicos, que tendrá importantes repercusiones en diferentes campos. Por ejemplo, en el mundo profesional cada vez se demandarán más profesionales que posean tanto conocimientos en las disciplinas de ingeniería industrial tradicional como en tecnolo- gías digitales. En el campo de la seguridad, será necesario definir nuevos procedimientos y estándares para gestionar los datos, e incluso debatir sobre quién tiene la propiedad de cada uno de ellos. Se trata, por tanto, de un cambio de paradigma con implicaciones en todas las áreas de la empresa y de la economía, que iremos mostrando y analizando en detalle.

Capítulo 2 Los pilares tecnológicos del cambio 2.1 Sensores 2.2 Tecnologías de la información y las comunicaciones 2.3 Internet de las Cosas y ambientes inteligentes 2.4 Analítica de datos 2.5 Máquinas inteligentes 2.6 Tecnologías de fabricación digital personalizada 8 11 12 13 14 16

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 8 La tendencia que se estudia en este monográfico es resultado de un conjunto de evolucio- nes tecnológicas; aunque los factores más importantes para su desarrollo son Internet de las Cosas y nuevos enfoques de análisis de datos como Big Data, el carácter disruptivo se debe a la convergencia entre tecnologías. Así, las tecnologías de la comunicación que permiten el desarrollo de Internet de las Cosas, y que personas y objetos puedan interaccionar fácilmente, son parte fundamental en esta evolución. También lo son todas las innovaciones que se han producido en la industria de componentes, principalmente las relacionadas con la miniaturización de elementos, en especial de los sensores… Dado que el número de tecnologías habilitadoras que participan de una u otra manera en esta evolu- ción es muy amplia, en este apartado nos centraremos en las más específicas e incluire- mos un último punto relacionado con las tecnologías de la información que actúan como elemento aglutinador. 2.1 Sensores La evolución tecnológica en el campo de los sensores ha tenido importantes repercusiones en el desarrollo de los servicios digitales durante los últimos años. Este hecho se observa claramente en el mercado residencial, donde cada vez más dispositivos, principalmente los que tienen carácter móvil, incluyen sensores que permiten recoger de forma continua gran cantidad de datos que aportan información importante sobre el entorno, lo que posibilita contextualizar un número importante de servicios. Los sensores que incluyen los dispositivos son muy diversos y pueden captar casi cualquier variable física del entorno. Por ejemplo, son comunes los sensores que miden variables como temperatura, humedad, cantidad de luz visible, presión, aceleración, presencia, fuerzas, proximidad, obstáculos, y otras más específicas a una área concreta, como el campo magné- tico, ultrasonidos o rayos infrarrojos. En entornos especializados se han desarrollado sensores con capacidad para captar infor- mación muy específica; por ejemplo, en el campo de la salud existen microsensores capaces de detectar el nivel de glucosa o cualquier otro parámetro de forma sencilla, lo que facilita el seguimiento de enfermedades como la diabetes o el cáncer. En el terreno industrial la maquinaria contiene cada vez con más frecuencia un número importante de sensores que permiten captar toda la información que puede ser relevante para ajustar su funcionamiento en tiempo real o para indicar que algo está operando inadecuadamente. Por ejemplo, sensores basados en fibra óptica son capaces de detectar las fugas y el deterioro de sistemas de conducción de gas y agua a un gran número de kilómetros; se evitan de esta manera muchos de los costes de supervisión de este tipo de instalaciones. En la actualidad el número de sensores incorporados en muchos dispositivos cotidianos del mercado ha ido creciendo, 18 en un teléfono inteligente, 100 en un vehículo de gama

Los pilares tecnológicos del cambio 9 alta… Esta tendencia se verá potenciada por el desarrollo del concepto de Internet de las Cosas, que permitirá que cada vez más objetos capten información del entorno y se conec- ten a Internet, ofreciendo una corriente de datos que se podrá utilizar de múltiples mane- ras. Todos estos movimientos se espera que permitan alcanzar la cifra de un billón de sensores en el año 2020, lo que supondrá más de cien sensores por cada habitante del planeta1. Estas previsiones son muy conservadoras desde el punto de vista de numerosas empresas y, por ejemplo, Bosch estima que el número de sensores por habitante será superior a mil en el año 2017. Todas las previsiones ponen de manifiesto el impacto econó- mico de estas tecnologías en el PIB mundial, que podrían alcanzar un 0,1% del PIB mundial en el año 2023, considerando un producto interior bruto mundial para ese año de 130 billones de dólares y un mercado de un billón de sensores con un precio medio de 0,1 dólar por sensor. Para que todos estos objetivos se puedan cumplir, será necesario abordar diversos desafíos, como la reducción del tamaño de los sensores, la integración de capacidades de comunica- ción en muchos casos inalámbrica, cierta capacidad informática y una fuente de energía que permita el suministro de forma independiente. En la actualidad ya existen interesantes ejemplos de empresas que han empezado la carrera por la miniaturización de sistemas de sensores autónomos, como Crossbow Te- chnology, posteriormente adquirida por Moog Inc2, que desarrolló el sensor MICA- 2DOT de un radio de 25 milímetros, o la empresa Dust Networks, adquirida por Linear Technology3, que desarrolló la tecnología SmartMesh (Figura 2.1). Esta carrera para el desarrollo de sensores autónomos de pequeño tamaño, así como la adquisición de las empresas emergentes (start-up) que las desarrollan por otras de mayor tamaño, es una muestra del potencial que se espera que tengan este tipo de elementos en el futuro. Un aspecto clave en el desarrollo de estos sensores es que se consiga un elevado grado de autonomía debido a un bajo consumo. En el caso de los sensores de SmartMesh, la au- tonomía energética alcanza los cinco años utilizando solo dos pilas AA. En este sentido, laboratorios de la Universidad de Columbia4 han conseguido el desarrollo de una cáma- ra de vídeo cuya fuente de alimentación proviene de la propia luz, de esta manera es posible captar imágenes de forma perpetua sin que sea necesaria ninguna fuente ener- gética adicional. Además de esta universidad, numerosos centros de investigación públi- cos están trabajando en la miniaturización de este tipo de sensores entre los que desta- can el USC Robotics Research Lab5, o los JLH Labs6, ambos en la Universidad de California, Berkeley. 1. http://tsensorssummit.org 2. http://www.moog.com/ 3. http://www.linear.com/ 4. http://www.columbia.edu/ 5. http://www-robotics.usc.edu/ 6. http://jlhlabs.com/

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 10 Figura 2.1 Modelos de sensores autónomos MICA2DCT SmartMesh Perpetual Photography Machine En este camino hacia la miniaturización de sensores con autonomía de procesamiento y energía, aparece el concepto de «smart dust». Bajo este nombre se incluyen las tecnologías que tratan de desarrollar pequeñas «motas de polvo» de un tamaño objetivo de 1 milímetro cuadrado y que utilizan tecnología MEM (micro electro mecánico). Aunque todavía el objetivo de conseguir sensores autónomos en un volumen de 1 milímetro cuadrado es demasiado ambicioso para un despliegue comercial en el corto plazo, ya existen desarrollos que nos permiten atisbar que se trata de una meta plausible, como demuestra el prototipo Michigan Micro Mote (M3)7, del tamaño de un grano de arroz y que viene dotado de un pequeño pa- nel solar de 1 milímetro cuadrado que permite alimentarse de la luz ambiente y un sistema de comunicación con un alcance de 2 metros. Figura 2.2 Michigan Micro Mote, prototipo del ordenador-sensor más pequeño del mundo 7. http://www.eecs.umich.edu/eecs/about/articles/2015/Worlds-Smallest-Computer-Michigan-Micro-Mote.html/

Los pilares tecnológicos del cambio 11 2.2 Tecnologías de la información y las comunicaciones Las tecnologías de información y las comunicaciones también desempeñarán un papel fundamental en la habilitación del movimiento de Internet Industrial. En este caso consideramos las TIC en un sentido amplio, ya que son muchas las tecnologías encuadradas bajo esta categoría que forman parte de los servicios que se tratan en este estudio. Aunque cada tec- nología ofrezca unas capacidades concretas, la mayoría de los servicios que se proponen en el monográfico son posibles gracias a la convergencia de varias de ellas, por ejemplo, los servicios de movilidad son posibles gracias a que existe una infraestructura «de la nube» que los soporta, y a su vez dichos servicios se ven potenciados en entornos smart. Aunque detrás de todos estos servicios se encuentra el despliegue de tecnologías de comunicaciones que permiten la conexión permanente, en este apartado nos centraremos en tec- nologías desde el enfoque del servicio que se ofrece al usuario, y destacaremos la informáti- ca en la nube, la banda ancha móvil y los protocolos para adaptar las infraestructuras a Internet de las Cosas. ●La nube. Bajo esta categoría se engloban todas aquellas tecnologías que permiten desvincular el lugar en el que se encuentran los recursos para ofrecer un servicio del lugar donde se prestan. Por recursos se puede entender infraestructura de almacena- miento de información, de informática, o incluso servicios más complejos. Este modelo es fundamental para conseguir un despliegue de servicios inteligentes que permite descargar a los dispositivos de baja capacidad de tener que realizar actividades comple- jas, a la vez que es como una especie de pegamento entre todos los servicios al hacer posible acceder a ellos en movilidad. Es, pues, una infraestructura básica para conseguir una experiencia de continuidad. ●Tecnologías de movilidad. Uno de los fenómenos que más importancia ha tenido en los últimos años en el mundo de las TIC ha sido la explosión del acceso a Internet en movilidad. Este acceso ha tenido implicaciones en diversos ámbitos, como en el de los dispositivos móviles, con la irrupción de los smartphones o teléfonos inteligentes que ahora suponen la práctica totalidad de los dispositivos móviles comercializados en los países desarrollados, o el despliegue de infraestructuras para dar cobertura a todas las zonas de la geografía. Después de varios años en los que se realizó el despliegue 3G, en los últimos tiempos tecnologías de acceso de alta velocidad como LTE han absorbido la mayor parte del presupuesto en infraestructuras. Todas estas inver- siones en dispositivos y en infraestructuras han venido acompañadas por desarrollos en software, principalmente APP para adaptar los sistemas y las empresas al entorno en movilidad. ●Evolución de infraestructuras para facilitar Internet de las Cosas. La evolución desde Internet de las personas a Internet de las Cosas implica un aumento exponencial en el número de conexiones a la Red y en la naturaleza de estas conexiones, ya que los

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 12 nuevos dispositivos que se conectan siguen unos patrones de comportamiento muy diferentes en cuanto a la frecuencia de acceso y la cantidad de información transmitida. Uno de los cambios fundamentales que ha sido necesario llevar a cabo respecto a la infraestructura general de Internet para poder integrar un aumento tan importante en el número de elementos conectados es la migración a la versión IPV6. De esta forma el número de direcciones IP, que ya estaban concedidas en un 99%, aumenta exponen- cialmente, ya que este formato utiliza 32 dígitos, lo que hace que el número de direcciones posibles sea casi ilimitado. Otra infraestructura fundamental en la que se apoya Internet de las Cosas es la red de banda ancha móvil. En este caso es necesario preparar esta red para absorber el crecimiento en el número de conexiones. Por este motivo el nuevo estándar 5G que ya se está empezando a especificar considerará además aspectos relativos a una interfaz radioadaptada para MTC/IoT/M2M. Se intentará así resolver no solo las cuestiones de cobertura y capacidad asociadas a su uso masivo, sino también los problemas de seña- lización provocados por el aumento exponencial de dispositivos conectados. Otras tec- nologías como wifi o bluetooth están desarrollando versiones adaptadas para permitir el despliegue de Internet de las Cosas como el protocolo 802.11ah de wifi o la versión Bluetooth 4.0. 2.3 Internet de las Cosas y ambientes inteligentes La tendencia de Internet Industrial que se plantea en este monográfico posee como pilar fundamental el desarrollo de Internet de las Cosas, hasta tal punto de que en muchos foros es conocido como Internet de las Cosas Industrial. Los beneficios que se pueden obtener de conectar gran cantidad de objetos a Internet se estudian desde hace varios años y se han realizado numerosas pruebas en el ámbito del gran público o en entornos como las ciudades inteligentes. En este caso se trata de llevar ese mismo modelo a sectores con un gran peso económico, como el transporte o la salud, entre otros. Las previsiones de crecimiento son espectaculares y si en la actualidad se calcula que existen 3.750 millones de objetos conectados a Internet, en el año 2020 esta cifra se multiplicará por más de 6 hasta llegar a los 25.000 millones. La conexión de estos objetos, en muchos casos de pequeño tamaño, es posible gracias al gran avance que se ha producido en las tecnologías: componentes de un tamaño mucho más reducido, consumo muy inferior de baterías, sensores casi microscópi- cos… No obstante, para que las previsiones de crecimiento se cumplan y se puedan desplegar masivamente objetos conectados en entornos diversos como el campo o los centros fabriles, será necesario continuar con esta evolución y que sea capaz de entregar módulos con capacidad de conectividad y muy bajo coste (entre 1 y 5 euros) y cuya fuente de alimenta- ción les permita operar durante años sin necesidad de ninguna intervención, o incluso que sean capaces de captar energía del ambiente y puedan funcionar de forma autónoma desde el punto de vista energético.

Los pilares tecnológicos del cambio 13 Una de las consecuencias del despliegue masivo de Internet de las Cosas es la posibilidad de una mayor interacción con el entorno en lo que se denominan ambientes inteligentes o smart. Se habla de smart city (ciudad inteligente), smart home (hogar inteligente), smart school (colegio inteligente)o smart vehicle (vehículo inteligente). Estos ambientes se carac- terizan por la utilización masiva de tecnologías de conectividad y de servicios de la sociedad de la información que se adaptan a las necesidades de los usuarios según el contexto. Así, en una ciudad inteligente, diferentes objetos (marquesinas del autobús, sistemas de alumbra- do, balizas de información…) se conectan directamente con los usuarios enviando informa- ción pertinente para la actividad que estén realizando. Lo mismo ocurrirá en los entornos industriales, en los que la información suministrada por diferentes elementos conectados, tanto máquinas como sensores, podrán convertirlos en espacios inteligentes o smart. Para ello se necesitará la conjunción de otras tecnologías como análisis de datos e inteligencia artificial que se muestran a continuación. 2.4 Analítica de datos Todas las tecnologías que se muestran en este monográfico tienen como consecuencia la generación de cantidades enormes de información, cantidades que no se pueden analizar utilizando los enfoques clásicos. Por este motivo todas las técnicas de análisis de datos, que se agrupan bajo el nombre genérico de data analytics, pasarán a desempeñar un papel fundamental en el desarrollo de nuevos servicios. Dentro del análisis de datos, se encuadran bajo el nombre de Big Data, o macrodatos, aquellas técnicas que permiten analizar en tiempo real ingentes cantidades de datos tanto estructurados como desestructurados que pro- ceden de diversos tipos de fuentes. Estas tecnologías permiten obtener valor de la gran cantidad de datos que se están generando continuamente en una sociedad cada vez más informatizada. Su aplicación es de lo más variada: conocer mejor a los clientes para poder ofrecerles un mejor servicio, contrastar datos que permitan conseguir avances en el conocimiento científico, encontrar fuentes de ineficiencias en los entornos fabriles… Dadas las magnitudes de datos que se utilizan y el amplio público objetivo, cualquiera de estos usos tiene un impacto económico importante, por ejemplo, se estima que la utilización de macrodatos en el entorno fabril en Europa podría sumar 2,2 billones de euros al PIB europeo en 20308. Esta importancia ya empieza a ser captada por grandes empresas industriales, de las cuales la mitad (51%) tienen pensado dedicar entre un 20 y un 30% de toda la inversión tecnológi- ca a esta tecnología, mientras que solo un 3% consideran el Big Data fuera de sus priorida- des y que vaya a recibir menos de un 10% de su presupuesto en tecnología. A la hora de abordar la falta de recursos que muchas de las organizaciones tienen actualmente para en- frentarse a problemas complejos de análisis de datos, la mayoría de las organizaciones se 8. General Electric. Datos de junio de 2013.

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 14 decantan por contratar personal con esas capacidades (63%), mientras que la asociación con empresas u otros proveedores que tengan ya la capacidad y el talento es la segunda opción más valorada. A este respecto merece la pena destacar que se busca que los proveedores sean expertos en la industria específica en la que se trabaja, ya que es necesario entender los datos en el contexto del sector. En este sentido en ocasiones ya se empieza a hablar de smart data en vez de Big Data, primando así la importancia de buscar propósito a los datos sobre la cantidad de datos. También destaca que casi la mitad de las empresas tienen intención de buscar en sus recursos internos las capacidades analíticas necesarias. Figura 2.3 Expectativas de las empresas industriales frente al Big Data Proporción de todo el gasto en tecnología que se dedicará a Big Data 3% 22% 24% Más de un 30% De un 10% a un 20% De un 21% a un 30% Menos de un 10% 51% Estrategias que seguirá la empresa para conseguir talento relacionado con Big Data Contratar personal con expertise 63% Asociación con organizaciones que dispongan del talento 55% Trabajar con proveedores expertos en la industria y Big Data 54% 46% Usar capacidades internas 39% Comprar empresas con capacidades Trabajar con proveedores expertos en Big Data 33% Fuente: GE. Accenture. Base: grandes empresas industriales. Ámbito Mundo. Datos de 2014. 2.5 Máquinas inteligentes El desarrollo de la inteligencia artificial es un tema ampliamente debatido a lo largo de las últimas décadas. La intención última es la creación y diseño de entidades capaces de tomar decisiones por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana, aunque este es un punto controvertido en el que existe gran cantidad de enfoques y expectativas.

Los pilares tecnológicos del cambio 15 El enfoque computacional de la inteligencia artificial se fundamenta en la creación de sistemas expertos con gran capacidad de cálculo, aspecto en el que son claramente imbati- bles al encontrarse en un orden de desempeño muy superior al de cualquier humano. Esto ha hecho que en ciertos ámbitos, en aquellos en los que el entorno está bien definido y las reglas de operación se pueden implementar de una forma lógica, como el juego del aje- drez, los resultados son espectaculares. Sin embargo, cuando se trata de valorar situaciones y adaptarse al contexto, sus resultados se encuentran muy por debajo de los que puede ofrecer un niño de corta edad. Esta laguna se está intentando superar y se están perfeccionando modelos que permiten a los sistemas computacionales aprender de las experiencias pasadas, obteniendo así una forma de adaptarse al contexto. Esta rama de la informática se denomina machine learning. Se trata así de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos, promoviendo de este modo un proceso de creación de conocimien- to. En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística, ya que el aprendizaje se basa en el examen de gran cantidad de datos y extraer modelos de ellos. Los modelos más avanzados de machine learning han dado lugar al concepto deep learning que trata de desarrollar algoritmos para que las máquinas puedan realizar el proceso de aprendizaje extremo a extremo. En la actualidad se están desarrollado sistemas informáticos con altas capacidades de ofrecer soluciones en situaciones abiertas, como Watson9, sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM que en el año 2011 fue capaz de ganar el concurso de preguntas y res- puestas Jeopardize. Sin embargo, en los entornos industriales, en los que es necesario tener en cuenta gran información del entorno y la coordinación entre elementos de diversa naturaleza, la situación es más complicada. El desarrollo de máquinas inteligentes se puede entender a dos niveles. Por una parte, se están desarrollando máquinas que son capaces de funcionar de forma autónoma tomando decisiones adecuadas en un entorno en el que no todos los elementos son inteligentes, en este caso nos estaríamos refiriendo a robots como Baxter que tienen cierta capacidad de percibir el entorno e introducir modificaciones en sus rutinas, o al coche autónomo en los sistemas de transporte (Figura 2.4). En otras ocasiones la inteligencia se produce a nivel más alto como célula de fabricación, un sistema logístico, o incluso una factoría, lo que supone que todos los elementos funcionan bajo las órdenes de un sistema inteligente común. Esto implicaría una gran coordinación entre diferentes elementos, por ejemplo que las máquinas de fabricación, los sistemas de transporte, los alma- cenes… actuarán de forma coordinada. 9. http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 16 Figura 2.4 Inteligencia artificial en máquinas Baxter Coche autónomo de Google 2.6 Tecnologías de fabricación digital personalizada Otro tipo de tecnologías fundamentales en este modelo de producción son aquellas que tienen la capacidad de fabricar de forma automática y en pequeñas cantidades gran cantidad de productos personalizados y de gran complejidad. Así es posible la fabricación de productos con alto nivel de personalización sin que suponga un incremento en los costes y de una manera distribuida, llegando incluso a modelos de fabricación en la nube. Entre este tipo de tecnologías se incluyen a los robots que permiten automatizar las fábricas, y también maquinaria como centros de control numérico (CNC), cortadoras o impresoras 3D (Figura 2.5) de bajo coste que ofrecen capacidades adecuadas para el ámbito industrial. Figura 2.5 Maquinaria de fabricación digital personalizada Cortadora Láser Impresora 3D Cortadora chorro de agua Centro de mecanizado

Los pilares tecnológicos del cambio 17 Entre estas tecnologías, las de carácter aditivo, como la impresión 3D, que funcionan aña- diendo capas de material hasta formar un producto determinado, suponen un cambio de paradigma de producción con respecto a las tecnologías extractivas que se basan en quitar material hasta crear la pieza. Por este motivo en la actualidad estamos viviendo un momen- to de gran expectación respecto a las capacidades de las impresoras 3D y sus posibilidades de aplicación. Estas tecnologías ya han sido probadas con resultados positivos en diversos ámbitos; por ejemplo, en la fabricación de piezas de aviación la empresa Boeing10 imprime más de 200 tipos de piezas para sus aviones11. 10. http://www.boeing.com/ 11. Mckinsey. Datos de mayo de 2013. Ámbito mundial.

Capítulo 3 Los nuevos paradigmas de la industria 3.1 De la prevención a la predicción 3.2 De los productos y servicios conectados a los smart services 3.3 De la fábrica al ecosistema 20 22 25

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 20 Los cambios que se muestran en el presente monográfico no reflejan pequeños avances en la forma en la que la industria utiliza las tecnologías TIC, sino que vienen a significar un cambio completo en paradigmas que han regido el funcionamiento de la industria y otros sectores durante muchos años, tal y como se explica en esta sección. 3.1 De la prevención a la predicción Durante las últimas décadas se ha producido una evolución desde un modelo de mantenimiento reactivo que trataba de solucionar los problemas en cuanto se producían, a un modelo preventivo que trataba de evitar que se llegaran a producir averías. De esta forma se diseñan planes de mantenimiento basados en medias que son capaces de prever cuál es el momento idóneo para realizar los mantenimientos, todo ello basado en estadísticas. Si el tiempo medio de funcionamiento de un componente es de 5 años, esta información se incluye en las planificaciones de actuación, de manera que cuando llega la fecha se aborde la revisión o cambio de dicho componente. Aunque esta situación se observa claramente en el entorno industrial, el concepto de prevención es aplicable a todos los sectores y a variables de muy diferente naturaleza. Así, en el campo de la salud, la política de enfocarse en la prevención empieza a ser habitual, y las campañas de prevención están consiguiendo evitar un importante número de intervenciones médicas sobre los ciudadanos. A pesar del avance que supone el enfoque hacia la prevención con respecto al enfoque hacia la reparación una vez que se produce un fallo, este enfoque preventivo tiene como principal problema el que trata a todos los elementos por igual, sin tener en cuenta la situación concreta de las máquinas o personas. De este modo, se actúa con unos criterios uniformes para todos los elementos sin tener en cuenta la situación real. Esta forma de actuar provoca costes: de la intervención durante el mantenimiento, de los elementos que se sustituyen sin que en muchos casos sea necesario, de las paradas programadas que en ciertas ocasiones no eran necesarias... En la actualidad, la unión de varias de las tecnologías que se han mostrado en la sección anterior puede permitir la monitorización en tiempo real de los componentes y la predicción de los posibles fallos con antelación. Este enfoque parte de una difusión masiva de sensores que ahora es posible debido al avance tecnológico y la reducción de costes, unas infraestructuras de conectividad, principalmente inalámbrica, que permiten transmitirlos en tiempo real, y tecnologías analíticas que permiten analizar toda la información también en tiempo real. La unión de todas las tecnologías facilita el desarrollo de un modelo predictivo, que es capaz de captar la situación real, y basándose en ella predecir comportamientos reales. Como se ha comentado, este planteamiento tiene aplicación en diversos tipos de entornos, además del manufacturero. Dado que este monográfico tiene un enfoque amplio, a conti- nuación se muestran ejemplos aplicables en diversos sectores.

Los nuevos paradigmas de la industria 21 Un caso de esta nueva orientación con respecto al mantenimiento lo lleva a cabo la distribui- dora de agua Thames Water1. El mayor proveedor de agua potable del Reino Unido utiliza sensores, técnicas analíticas y datos en tiempo real para anticipar fallos y responder eficien- temente ante situaciones críticas, como por ejemplo en caso de fugas o condiciones clima- tológicas adversas. En el terreno de la salud la difusión de dispositivos médicos de carácter personal permite lanzar alarmas cuando se detecta una situación de posible riesgo para el paciente. En el ámbito de los productos industriales, sobre todo maquinaria pesada y otros productos de elevado coste, el realizar un seguimiento en tiempo real para poder predecir el comportamiento puede tener un gran impacto económico, por lo que las empresas empiezan a dar pasos en perfeccionar los sistemas de monitorización y análisis. De esta forma algunas empresas utilizan sensores, la nube y técnicas analíticas para detectar anomalías. Este es el caso de ThyssenKrupp AG2, que fabrica y mantiene ascensores en edificios. De este modo han reducido las reparaciones programadas en un 12%, los costes de mantenimiento en un 30%, y los fallos en el funcionamiento en un 70%. En otras ocasiones ha sido necesaria la alianza entre empresas para ir más allá y ofrecer servicios de valor añadido asociados al mantenimiento predictivo. Por ejemplo, la joint ventureTeleris3, fundada en el año 2012 y en la que participan General Electric Avia- tion4 y Accenture, aborda el mercado de 1,1 billones de dólares que gastan las empresas de aviación en mantenimiento, ofreciendo un servicio de diagnóstico y predicción del equi- pamiento de los aviones. El servicio se fundamenta en tecnologías desarrolladas por GE en los últimos 20 años en el ámbito militar y los sistemas de optimización de la planificación desarrollados por Accenture5. Tecnologías como sensores, la nube y analítica de datos aportan una capacidad tecnológica que permite llevar la planificación a niveles en los que antes no era posible, por ejemplo integra mantenimiento programado y el no programado de forma que identifica el mejor momento y localización para realizar el mantenimiento, teniendo en cuenta también factores como rutas programadas y aviones que se encuentran disponibles en cada momento. Así es posible reducir el tiempo que los aparatos se encuentran fuera de servicio y los costes totales de mantenimiento. Otro ejemplo en este mismo sentido es la joint venture creada por Omnetric y Siemens6, en este caso en el ámbito de las smart grids (redes eléctricas inteligentes). 1. http://www.thameswater.co.uk/ 2. http://www.thyssenkrupp.com/ 3. http://www.taleris.com/about.html 4. http://www.geaviation.com/ 5. http://www.accenture.com/ 6. http://omnetricgroup.com/

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 22 3.2 De los productos y servicios conectados a los smart services En una primera etapa en la difusión de Internet de las Cosas, una gran cantidad de objetos empezarán a incluir capacidades de conectividad. Este hecho que ya se empieza a atisbar supondrá que ciertos productos puedan comunicarse directamente, y se reducirán las necesidades de intermediación en numerosos procesos. Un ejemplo de desintermediación sería la realización de pedidos pulsando un botón conectado a Internet, como es el caso del servicio Click&Pizza7,que permite pedir una pizza al pulsar un botón que el usuario tiene en su casa. De esta forma el proceso de pedir un producto se reduce a pulsar un simple botón. Se pasa así de un modelo de producto conectado al de servicio conectado, que permitirá simplificar las actividades a la hora de prestar dichos servicios. Esta simplificación, además de facilitar el acceso al servicio por parte de los posibles clientes, se estima que supondrá un aumento del volumen de negocio. De hecho, Amazon ha lanzado al mercado el servicio Ama- zon Dash8,que se basa en este mismo concepto y que amplía el rango de productos que pueden ser pedidos. Estos servicios conectados se pueden considerar como un primer paso en el desarrollo de servicios inteligentes; se basan en una aplicación directa de las capacidades de conexión de los objetos y funcionan bajo un esquema elemental en el que una acción desemboca en un único proceso. Las tecnologías que se han comentado en las secciones anteriores permitirán el diseño de servicios mucho más avanzados en los que la capacidad de captar aspectos del entorno mediante sensores, unida a las posibilidades que ofrecen las técnicas de análisis de datos, dotarán a los servicios de una cierta inteligencia. Denominamos smart services a estos servicios que son capaces de reaccionar ante el entorno e interaccionar proactivamente con el usuario a partir de un modelo de reglas más o menos complejo en el que se pueden llegar a incluir conceptos propios de la inteligencia artificial. Este modelo incluye cuatro características: ●Percepción: Los dispositivos deben disponer de sensores que sean capaces de captar la información del entorno y del contexto que sea pertinente según el tipo de objetivo que se propone. ●Conexión: La conexión a Internet mediante algún tipo de tecnología, principalmente inalámbrica, es un requisito imprescindible para la interacción y el intercambio de datos entre sistemas ciberfísicos. ●Inteligencia: Se entiende en este caso la capacidad de tomar decisiones autónomas. En los modelos más avanzados se podrán incorporar procesos de autoaprendizaje. 7. http://www.telepizza.es/info/clickandpizza 8. https://www.amazon.com/oc/dash-button

Los nuevos paradigmas de la industria 23 ●Reacción: Los servicios inteligentes poseen la capacidad de reaccionar y adaptarse a diferentes situaciones basándose en instrucciones internas o externas. Realmente se trata de un cambio de gran impacto en la forma de trabajar de las empresas, en tanto que requiere un diseño de los productos considerando desde el principio las capacidades de las tecnologías y también la conexión con todo el resto de los sistemas de las empresas. Además, otros aspectos, como la seguridad o la utilización de la nube como elemen- to para dar continuidad a los servicios, deben ser tenidos en cuenta desde el principio, como muestra la Figura 3.1, lo que lleva a mostrar un enfoque holístico a la hora de diseñar este tipo de productos y servicios. Figura 3.1 Integración de los productos y servicios smart en las empresas Identidad y Seguridad Cloud del producto Fuentes de comunicación externa Integración con los sistemas de negocio Aplicaciones de producto Inteligente Motor de reglas Herramientas que manejan la autentificación del usuario y el sistema de acceso y aportan seguridad a todo el proceso Puerta de comunicación con otras fuentes de información: tráfico, tiempo… Herramientas que integran los servicios inteligentes con otros sistemas Core de la empresa: ERP, CRM… Plataforma de aplicaciones Base de datos de producto Conectividad Comunicación de redes Producto Software del producto Hardware del producto Fuente: Harvard Business Review. «How Smart, Connected Products Are Transforming Competition», Michael E. Porter y James E. Heppelmann. No se trata solamente de servicios más evolucionados, que presentan unas características que podríamos definir como «inteligentes», sino que suponen un cambio mucho más relevante desde el punto de vista conceptual. Quizá el más importante es que permite evolucio- nar los modelos de negocio y pasar de la venta de productos o servicios a la facturación se- gún resultados. Este cambio implica el desarrollo de ecosistemas más allá de la propia organización, como se ha comentado en el apartado anterior, lo que implica alcanzar antes un estado elevado de desarrollo de la tendencia Internet Industrial.

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 24 Un ejemplo de servicio integral que incluye el análisis del contexto, elementos de sensoriza- ción, analítica de datos y diseño de políticas e informes basados en toda la información recogida es el desarrollado dentro de la iniciativa EFFIFUEL9 de Michelin. Según se muestra en la Figura 3.2, en este servicio se combina el análisis de datos, tanto previo a la utilización del servicio para entender mejor el entorno y el contexto, como posterior a la implantación. La monitorización basada en datos recogidos por sensores de variables como la localización, temperatura, velocidad, presión de neumáticos… alimenta continuamente los sistemas de análisis de datos. Este proceso de análisis permite el desarrollo de políticas de gestión de los neumáticos y de mejoras en la conducción. Otro resultado es el ahorro de combustible que viene a suponer una media de 2 litros por cada 100 kilómetros recorridos, lo que a la hora de gestionar flotas de muchos camiones puede significar una reducción de costes muy importante. La cuantificación de este ahorro permite la facturación del servicio en función de los resultados e incluso no cobrar por él cuando no se consiguen los resultados esperados. La monitorización completa del proceso también posibilita la transformación del negocio y formas completamente diferentes de facturación, como por ejemplo transformar la venta del producto neumáticos en un servicio que sea mantenimiento/renovación de neumáticos por kilómetro conducido. Figura 3.2 Modelo de actuación del smart service, EFFIFUEL Gestión de neumáticos y mejoras de conducción Análisis de posibles ahorros Monitorización telemática Análisis de datos Evaluación e informes Fuente: Elaboración propia a partir de información de Michelin. Otro ejemplo de servicio inteligente es 365 FarmNet10. En este caso el entorno de aplicación es el de la agricultura, sector que tradicionalmente se ha encontrado más rezagado en cuan- to a la utilización del verdadero potencial de las tecnologías. Este servicio proporciona a los agricultores acceso sencillo a los datos y análisis relativos a geolocalización, diagnóstico, cosechas, fertilizantes, clima y otros factores, permitiendo la conexión desde el teléfono inteligente a diferente maquinaria. Para poder prestar este servicio, ha sido necesaria la alianza entre empresas de diferentes sectores, como el fabricante de maquinaria CLAAS11, el gi- gante financiero Allianz12, la compañía química Bayer13,el productor de semillas KWS 9. https://www.michelin-solutions.com/en/effifuel/ 10. https://www.365farmnet.com/en/ 11. http://www.claas.es/ 12. https://www.allianz.es/ 13. http://www.bayer.com/

Los nuevos paradigmas de la industria 25 Saat14, el proveedor de software LACOS15, o la consultora de servicios agrarios Agravis16, entre otras empresas. De este modo se muestra como ofrecer servicios de estas caracterís- ticas requiere de la formación de alianzas entre empresas con distintos perfiles. Otro ejemplo de alianza entre empresas para ofrecer servicios avanzados en el campo de la agricultura es la llevada a cabo entre Dupont Pioneer, que ya ofrece el servicio Pioneer® Field360™ Services17,y John Deere18, que posee el servicio MyJohnDeere19. Figura 3.3 Smart services en el entorno agrícola Pioneer® Field360™ Services 365 FarmNet 3.3 De la fábrica al ecosistema La evolución de la industria y en concreto de la fabricación ha venido marcada durante las últimas décadas por la intención de mejorar la eficiencia en los procesos. La manera de conseguir dichas mejoras se basa en la eliminación de tiempos muertos y en la automatización de actividades. Esta automatización comenzó con las máquinas individuales, por ejemplo con los centros de mecanizado, que son capaces de realizar las actividades sin que sea necesaria la intervención continua de los operarios. Posteriormente, esta automatización se tra- tó de llevar a nivel de proceso, aspecto que es más difícil ya que supone la coordinación de diversas máquinas y elementos de transporte. En los casos en los que la producción es a muy alta escala y el producto es bastante estándar, la solución para conseguir esta automa- tización fue la implantación de líneas de producción, cuyo caso más conocido son las líneas de montaje que soportan la fabricación de vehículos. En los casos en los que la homogenei- dad de producto no es tan grande, también se han hecho esfuerzos en aumentar la automa- 14. http://www.kws.com/ 15. http://www.lacos.eu/ 16. http://www.agravis.de/en/ueber_agravis/konzern/index.html 17. https://www.pioneer.com/home/site/us/programs-services/pioneer-field360/ 18. https://www.deere.com/en_US/regional_home.page 19. http://discoveroperationscenter.com/es?utm_source=CorporateSite-ES&utm_medium=HeroCampaign&utm_campaign=MyJohnDeere2016

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 26 tización, el ejemplo más claro son las células flexibles de fabricación, que representan el in- tento de diseñar fábricas que sean capaces de funcionar de forma más automatizada, sin apenas necesidad de la intervención de operadores humanos. Lo que añade con respecto a las líneas de fabricación tradicionales es la característica de «flexibilidad», como su nombre indica. El modelo que se propone en este monográfico va más allá y plantea una interrelación y una tendencia a la automatización a un nivel todavía más amplio, a nivel de ecosistema de organizaciones. De este modo, es posible tener una visión integral en la prestación de un servicio y eliminar fricciones en las interacciones entre diferentes agentes. Aunque inicialmente el concepto de automatización se asocia más a la producción y el sector manufacturero, es igualmente válido en cualquier otro sector de servicios. En el caso de la fabricación, la automatización a nivel de ecosistema supone la creación del concepto de sistema de producción ciberfísico, esto es, distintos centros productivos pueden estar interconectados de forma que un sistema inteligente dirija la planificación y distri- buya el trabajo en cada uno de ellos. Este modelo permitiría reducir el coste por maquinaria infrautilizada, eliminar cuellos de botella e incluso adaptar la producción, desplazándola en tiempo real a los lugares más cercanos al cliente. Nuevas tecnologías de fabricación distribuida como impresoras 3D facilitarán este modelo. Esta forma de proceder también supone un esfuerzo en integrar a los diferentes agentes que participan en la cadena de suministros, lo cual se encuentra en tendencia con la evolución del modelo industrial que lleva años intentando integrar a los proveedores y el desarrollo de modelos como Just in Time. Las nuevas tecnologías permitirían llevar este modelo a un nuevo nivel de integración. La automatización a un nivel de ecosistema obliga a cambiar la forma en la que los diferentes agentes interaccionan, pasando de la comunicación a la conexión en tiempo real. Para que este cambio sea posible es necesaria la adopción de plataformas que permitan implan- tar este nuevo modelo de interacción. En la actualidad se están desarrollando diversas plataformas que facilitan una mayor integración dentro del ecosistema, se trata todavía de plataformas emergentes pero que, en muchos casos, pueden significar un embrión alrededor del cual se construya el concepto de Internet Industrial. En la actualidad se encuentran en desarrollo diversas plataformas con diferente orientación, por ejemplo, OSIsoft20, centrada en las redes de sensores, ofrece a las empresas herramientas para la gestión de dichos datos y conectar los servicios. Predix21 es otra plataforma dedicada a la analítica de datos y modelos predictivos; mientras que ThingWorx22se ocupa de servicios inteligentes que son posibles con la aplicación de Internet de las Cosas. 20. http://www.osisoft.com/ 21. https://www.gesoftware.com/predix 22. http://es.ptc.com/product/thingworx

Los nuevos paradigmas de la industria 27 Otra plataforma que tiene como objetivo el desarrollo de servicios inteligentes en diversos sectores tratando de fomentar un ecosistema de empresas a su alrededor es Fiware23, una iniciativa financiada por la Unión Europea para que las empresas puedan sacar el máximo partido de las tecnologías digitales. Este concepto de ecosistema se encuentra en la propia base de la plataforma como se observa en la Figura 3.4. Figura 3.4 Plataforma Fiware Dada la necesidad de interacción entre gran cantidad de empresas de diferentes sectores y ramas de conocimiento, los consorcios se antojan como un elemento fundamental para po- tenciar y difundir estas tendencias. El IIC24 (Industrial Internet Consortium) es un ejemplo de consorcio que tiene esta finalidad en el ámbito de Internet Industrial, mientras que los consorcios Open Internet Consortium25 y el AllSeenAlliance26 se orientan a Internet de las Cosas. 23. http://www.fiware.org/ 24. http://www.iiconsortium.org/about-us.htm 25. http://openinterconnect.org/ 26. https://allseenalliance.org/

Capítulo 4 Aplicaciones de Internet Industrial 4.1 Fabricación 4.2 Transporte 4.3 Energía 4.4 Agricultura y ganadería 4.5 Minería 4.6 Salud 30 32 34 36 38 39

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 30 Con diferentes grados de implantación, tecnologías como la sensorización, la informática en la nube, las máquinas inteligentes o Internet de las Cosas (abreviado IoT, por sus siglas en inglés) son ya realidad en diversos campos económicos. Como se ha comentado, en este monográfico analizamos este fenómeno en sentido amplio, estudiando la implantación de las tecnologías en diversos sectores más allá de los entornos fabriles. En la actualidad muchas empresas están dando los primeros pasos en esta dirección, aunque todavía se trata de casos con un recorrido limitado, normalmente centrados en un proceso concreto y general- mente no alcanzan un grado de implementación extremo. No obstante, los ejemplos que se recogen en este apartado nos muestran cómo este cambio ya se está produciendo, son muchas las empresas que lo están abrazando en diferentes entornos, y están empezando a ofrecer resultados palpables. 4.1 Fabricación La industria dedicada a la fabricación de productos puede considerarse como una de las pio- neras en la introducción de sistemas automáticos de producción. Ya en los años ochenta del siglo pasado la industria automovilística japonesa introdujo el concepto «Just in Time» como sistema de organización de la producción en fábricas, con el objetivo de incrementar la productividad, reduciendo al mínimo los excedentes y ajustando los tiempos de producción a los objetivos propuestos. La incorporación de Internet de la forma en la que se propone en este monográfico permite aumentar un escalón más la productividad y competitividad de las fábricas, convirtiéndolas en «fábricas inteligentes», capaces de integrar de manera eficiente a todos los actores que intervienen en el proceso de fabricación (proveedores, operarios, maquinaria, sistemas logísticos, etc.). Un ejemplo de fábrica inteligente puede encontrarse en la planta de producción creada por la empresa tecnológica Siemens en la ciudad alemana de Amberg, donde más de mil unidades de producción están conectadas a Internet y se comunican entre ellas. Los componentes de los productos fabricados (PLC, Program- mable Logic Control) son capaces de comunicarse con las máquinas que los ensamblan, con la finalidad de mejorar la eficiencia y flexibilidad de la cadena de montaje. Las máquinas inteligentes utilizadas en la producción de estos dispositivos gestionan el 75% de la cadena de valor sin intervención humana1. 1. http://www.siemens.com/innovation/en/home/pictures-of-the-future/industry-and-automation/digital-factories-defects-a-vanishing- species.html

Aplicaciones de Internet Industrial 31 Figura 4.1 Factoría inteligente de Siemens en Amberg (Alemania) Otro ejemplo de fábrica inteligente es la factoría en la que la empresa estadounidense Tesla ensambla sus coches eléctricos. En ella varios robots conectados a Internet realizan las labo- res de ensamblado de las diferentes piezas. Cada robot puede ejecutar entre 5 y 10 tareas diferentes, aumentando la flexibilidad de la producción. Figura 4.2 Factoría inteligente de Tesla Motors

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 32 4.2 Transporte El transporte también se está beneficiando de la incorporación de tecnologías relacionadas con Internet Industrial. Más allá de la aparición de vehículos autónomos capaces de circular por las calles y carreteras sin necesidad de conductor, mencionados en el capítulo 2, el sector del transporte está incorporando de forma masiva Internet en sus procesos de negocio con el objetivo de mejorar la eficiencia de los desplazamientos reduciendo el consumo energéti- co y contribuyendo a disminuir la huella de carbono a través de los sistemas de planificación de rutas y de gestión de flotas. Los sistemas de gestión de flotas permiten a las empresas de transporte y logística conocer en todo momento la localización de sus vehículos, así como todas las incidencias expe- rimentadas durante los trayectos, gracias a la sensorización de puntos clave de los vehícu- los. La información recopilada por los sensores es transmitida vía Internet móvil y permite analizar los tiempos de parada, los hábitos de conducción de cada conductor (frenadas, acelerones, revoluciones del motor, radios de giro en las curvas, etc.) o las desviaciones respecto a la ruta marcada. Esta información puede ser proporcionada a los clientes finales, destinatarios de la mercancía, con la finalidad de comprobar las condiciones del transporte, por ejemplo para mercancías delicadas, o utilizarse para conseguir una conducción más eficiente. Figura 4.3 Esquema de un sistema de gestión de flotas USUARIO GPS GSM/GPRS CENTRO DE MONITORIZACIÓN INTERNET VEHÍCULO USUARIO En el ámbito de las ciudades, el desarrollo de sistemas inteligentes de gestión del transporte urbano, ligados al concepto de smart city, es otro claro ejemplo de aplicación de conceptos como IoT, sensorización y data analytics. Estos sistemas tienen como objetivo la prestación

Aplicaciones de Internet Industrial 33 de un servicio de calidad a los ciudadanos, disminuyendo los tiempos de espera y proporcio- nando información en tiempo real sobre las rutas, a la vez que incrementan la eficiencia global del sistema, al reducir los costes de prestación del servicio. Existen varios ejemplos de sistemas inteligentes de gestión del transporte urbano que posibilitan una gestión eficaz de los servicios de transporte público en grandes urbes, como el Centro Integral de Gestión del Transporte Público del Consorcio Regional de Transportes de Madrid, que supervisa en tiempo real la operativa de los distintos medios de transporte públicos existentes en la Comuni- dad de Madrid (metro, metro ligero, autobuses urbanos e interurbanos y trenes de cerca- nías), gestionando más de 5 millones de desplazamientos diarios. Figura 4.4 Centro Integral de Gestión del Transporte Público del Consorcio Regional de Transportes de Madrid El transporte aéreo es otra de las modalidades de transporte en la que el uso de aplicaciones de macrodatos en los procesos de negocio contribuye a la prestación del servicio con mayor eficiencia. Los modelos recientes de aeronaves cuentan con un nivel de conectividad muy elevado, ya que gran parte de los componentes que conforman el avión cuentan con cone- xión a la Red para transmitir información. Según el director de TI de la compañía aérea Virgin Atlantic, cada vuelo realizado por los nuevos Boeing 787 adquiridos por la empresa genera 500 Gb de datos2. El análisis de la información suministrada por los aviones permite anticipar la probabilidad de que determinadas piezas fallen, y ajustar mejor el mantenimiento preventivo de las aeronaves. La información recogida durante los vuelos puede facilitar también la gestión de la flota de aviones, al posibilitar la optimización de los aparatos disponibles y reducir el número de retrasos o cancelaciones. Otro ámbito en el que las técnicas de Big Data de la información recogida en los vuelos pueden contribuir a la mejora del servicio es en el análisis de los patrones de comportamiento de los pasajeros. La interacción de los pasajeros con los diferentes elementos de la aeronave ofrece información muy valiosa a las aerolíneas, 2. http://www.computerworlduk.com/news/data/boeing-787s-create-half-terabyte-of-data-per-flight-says-virgin-atlantic-3433595/

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 34 ya que facilita el diseño de nuevos servicios más adaptados a sus necesidades que mejoren su experiencia, contribuyendo a su fidelización. Por último, el uso de Internet Industrial en el sector del transporte aéreo contribuye a una redefinición de la relación entre los fabricantes de las aeronaves y las aerolíneas que las operan, ya que la recopilación detallada en tiempo real de los parámetros de uso de los aviones puede ser utilizada para modificar las condiciones de pago, y llegar incluso a esquemas de pago por uso. 4.3 Energía La producción de energía se caracteriza por ser una industria intensiva en consumo de recursos naturales. Nuevamente nos encontramos ante un sector industrial que puede benefi- ciarse de forma notable de la aplicación de herramientas y servicios ligados a Internet. En el sector energético confluyen diversos actores, desde el proceso de extracción hasta su distri- bución a los consumidores finales (hogares y empresas). A lo largo de los diferentes procesos involucrados, los sistemas y herramientas empleados generan un flujo de información que, convenientemente tratado, puede utilizarse para mejorar el desarrollo de dichos procesos. Centrando el análisis en el proceso de extracción de gas y petróleo, se demuestra cómo la combinación de sensores, sistemas de automatización y tratamiento de datos, todo ello gestionado a través de Internet, permite optimizar esta actividad. Es lo que se conoce con el término Digital Oil Field3. Dentro de este concepto se incluyen tecnologías clave para la ex- tracción optimizada de combustibles fósiles como: ● Sistemas de control y monitorización remota en tiempo real, que permiten actuar directamente a través de Internet en componentes clave de la extracción como las bom- bas, para adecuar el flujo a las necesidades en tiempo real. ● Sistemas de perforación en tiempo real, mediante los cuales se cuenta con información detallada sobre el proceso de perforación, que permite actuar de forma precisa e inme- diata ante cualquier eventualidad. ● Supervisión de la producción en tiempo real. ● Modelados y visualización 4-D. Estos sistemas analizan los movimientos sísmicos en las zonas de extracción y monitorizan los movimientos de los fluidos (petróleo, acuífe- ros), favoreciendo la producción mediante el redireccionamiento de los mecanismos de extracción. La utilización de estos sistemas permite, desde el punto de vista del capital humano, operar las plantas de extracción con menos recursos, con mayor seguridad laboral y de un modo más respetuoso con el medio ambiente. 3. Booz Allen, «Unleashing Productivity: The Digital Oil Field Advantage», 2008.

Aplicaciones de Internet Industrial 35 Una de las compañías que está utilizando con éxito las tecnologías agrupadas bajo el concepto Digital Oil Field es Shell, que ha implementado el denominado Smart Field Program. Gracias a su uso, la compañía consigue obtener mejor información sobre las reservas de combustibles fósiles que están siendo explotadas, mejorando su rendimiento en un 10% en el caso de petróleo y en un 5% en el caso del gas. El uso de sensores con cables de fibra ópti- ca instalados en los puntos de extracción permite proveer de información sobre la temperatura, presión y otros parámetros relevantes a los centros remotos de control, desde los que se pueden tomar decisiones para optimizar la extracción o reaccionar ante problemas como bloqueos. La primera zona en la que se aplicaron estas técnicas fue en Champion West, a 90 kilómetros de las costas de Brunéi, con reservas dispersas a una profundidad de 2.000 a 4.000 metros bajo el lecho marino. Durante 30 años se pensó que esta explotación no era rentable, dada la dispersión de las reservas. Sin embargo, al utilizar sistemas de Internet In- dustrial y nuevas técnicas de perforación se ha convertido en una de las explotaciones más avanzadas. Figura 4.5 Aplicación de tecnologías inteligentes en la extracción de petróleo Smart technologies Snake well En el ámbito energético otra industria que se está beneficiando de la conectividad a Internet de los dispositivos y elementos que la configuran es la de producción y distribución de ener- gía eléctrica. Muy dependiente del consumo eléctrico, el sistema de producción y distribu- ción debe estar capacitado para responder al comportamiento de dicho consumo. Para ello las herramientas de data analytics son fundamentales a la hora de identificar patrones de consumo que permitan anticipar la demanda futura. Desde el punto de vista de la producción de energía eléctrica, la monitorización de los elementos de producción (turbinas hidroeléctricas, aerogeneradores, paneles solares, etc.) puede anticipar problemas de desgaste o mal funcionamiento, incrementando la eficiencia de las actividades de mantenimiento, que se pueden ajustar al estado real de las instalaciones. En relación a la distribución, las smart grids (redes eléctricas inteligentes) son el ejemplo más claro de aplicación de conectividad a Internet, monitorización y automatización de procesos con la finalidad de realizar una provisión inteligente de energía a los clientes y una

Internet Industrial. Máquinas inteligentes en un mundo de sensores 36 gestión eficiente de la red de distribución. En una red eléctrica inteligentetodos los dispositivos encargados de la distribución de la energía eléctrica están interconectados y monitorizan constantemente el estado de la red, pudiendo detectar de forma automática incidencias como los cortes de suministro. La información recogida permite a la propia red reconfigurar- se para ser capaz de adaptarse a las fluctuaciones de la demanda. Figura 4.6 Esquema de una red eléctrica inteligente Sistema de gestión de la red Sistema de gestión de la energía Intercambio de energía Facturación Planta de biomasa Red de comunicaciones Planta de cogeneración Servicio meteorológico Concentrador Lectura de contadores remotos Cargas modificables Sistema Fotovoltaico Parque eólico Unidad de comunicación Sistemas distribuidos de cogeneración y fotovoltaicos Pila de combustible Cargas distribuidas 4.4 Agricultura y ganadería Las explotaciones agrícolas están incorporando nuevos sistemas conectados de monitoriza- ción y seguimiento cuyo principal objetivo es apoyar a los responsables de las explotaciones a la hora de la toma de decisiones en aspectos como el riego, el abono, el empleo de pestici- das o el momento óptimo de la cosecha. Así, los agricultores pueden gestionar sus explotaciones de forma mucho más eficiente, al utilizar los recursos (agua, nutrientes, etc.) con mayor precisión, y evitando gastos innecesarios. El primer elemento ineludible para la implantación de explotaciones agrícolas inteligentes es la sensorización de los indicadores que intervienen en los diversos procesos productivos: características del suelo (humedad, temperatura, PH, etc.), variables medioambientales, variables relativas a las plantas (tamaño de las raíces, diámetro del tallo, flujo de savia, etc.). Todos los datos recogidos por los sensores son transmitidos a través de la Red y analizados mediante técnicas de data analytics con la intención de proporcionar información concreta para que el agricultor pueda realizar las acciones oportunas (regar, abonar, etc.) en el mo-

Aplicaciones de Internet Industrial 37 mento adecuado. El último eslabón para dotar de inteligencia global al sistema es la integra- ción de la plataforma de data analytics con sistemas automáticos de riego, e incluso de cosecha, a través de sistemas de guiado de tractores, de forma que las decisiones que resulten del análisis de los datos se ejecuten automáticamente sin intervención del agricultor. Figura 4.7 Control ambiental inteligente de invernaderos y fertirrigación de cultivos Las explotaciones forestales han comenzado también a utilizar sistemas inteligentes conectados para facilitar, por ejemplo, la lucha contra los incendios. En el ámbito ganadero se están empleando plataformas de gestión y control automático de las granjas, que abarcan desde los sensores que controlan la actividad de los animales y las condiciones ambientales (temperatura, humedad, iluminación, etc.) hasta la automatiza- ción de tareas como la alimentación, el tratamiento de enfermedades u otras actuaciones (como el momento óptimo de ordeño de las vacas). Un ejemplo de estas aplicaciones lo encontramos en el proyecto Cow Tracking Project4, que mediante la instalación de localizado- res GPS a las vacas y sensores repartidos por diferentes puntos de los establos crea patrones de comportamiento de las vacas, de forma que ante cualquier alteración de estos patrones los ganaderos pueden examinar a cada animal de forma individual, permitiendo la detección precoz de cualquier enfermedad o problema. 4. http://www.atomrain.com/it/it/internet-of-things-iot-tracking-cow

Internet Industrial Máquinas inteligentes en un mundo de sensores

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