How ABB Enables Predictive Maintenance & Operator Effectiveness with AI at the Far Edge

Introducción a ABB y su Enfoque en la Innovación Digital

«Estamos aquí para hablar sobre cómo innovamos usando la plataforma de software Edge de ABB con tecnologías de Red Hat.»

• La presentación se inicia con la introducción de los ponentes, Vikas Moria y su colega Gandh, quienes representan a ABB. Su objetivo es detallar la utilización de tecnologías de Red Hat en el software que desarrollan en ABB.
• ABB se centra en la electrificación y la automatización, ofreciendo soluciones para diversas industrias, incluyendo la automatización de procesos y motores eléctricos.
• Con más de 140 años de historia y presencia en 100 países, ABB cuenta con más de 105,000 empleados, lo que subraya su enraizado compromiso con la innovación y el desarrollo tecnológico.

Desafíos en la Transformación Digital

«Nuestros clientes esperan grandes ganancias a través de las tecnologías digitales que tienen disponibles.»

• ABB enfrenta el desafío de ayudar a sus clientes en la transformación digital sin interrumpir sus operaciones en plantas críticas, como generación de energía y refinerías de petróleo.
• Hay un alto riesgo asociado a la introducción de nuevas tecnologías en ambientes que requieren estabilidad y seguridad operativa.
• La visión de ABB es construir un ecosistema digital que permita a los clientes interactuar de manera segura con tecnología, optimizando sus procesos y ayudando a cumplir con las metas de sostenibilidad y descarbonización.

Creación de un Hábitat Digital para la Automatización

«Estamos creando un hábitat digital que conecta datos de procesos con aplicaciones que optimizan la operación.»

• ABB desarrolla un «hábitat digital» que conecta sus tecnologías de control de procesos con soluciones de edge computing y cloud, asegurando la integridad y seguridad en la forma de manejar los datos del proceso.
• Este entorno digital posible gracias a las tecnologías de Red Hat permite a los clientes extraer y enviar datos de manera segura, facilitando la implementación de aplicaciones que pueden optimizar la producción y ajustar parámetros a través de datos analíticos.
• Se hace hincapié en la importancia de la conectividad entre el sistema de control y el hábitat digital, garantizando que las aplicaciones puedan enviar información y recibir instrucciones sin afectar las operaciones críticas.

Uso de Tecnologías de Red Hat en Automatización Digital

«Estamos implementando tecnologías de Red Hat para construir un sistema de automatización robusto y confiable.»

• ABB utiliza Red Hat OpenShift y otras tecnologías para crear entornos controlados donde se puedan instalar y gestionar aplicaciones de manera segura.
• La gestión del sistema se asemeja a una «appliance», permitiendo a los usuarios instalar, añadir aplicaciones y realizar actualizaciones de manera eficiente.
• Se describe cómo ABB emplea imágenes de sistema operativo para estandarizar los despliegues, facilitando actualizaciones y mantenimiento a través de un enfoque similar al de contenedores.

Ampliando el potencial humano con inteligencia artificial

«Buscamos aumentar las capacidades humanas añadiendo inteligencia artificial.»

• La intención es mejorar la capacidad humana mediante la inclusión de inteligencia artificial que proporcione información adicional y casos de uso que faciliten el trabajo de los operadores y ingenieros de procesos.
• Los dos roles principales mencionados son los operadores de sala de control y los ingenieros de procesos, quienes son los sujetos que se busca potenciar con la inteligencia artificial.
• Los operadores de sala de control son responsables de monitorear plantas automatizadas y actuar en situaciones críticas, mientras que los ingenieros de procesos poseen conocimientos especializados que les permiten optimizar la producción y el funcionamiento de la planta.
• Se propone una analogía con la experiencia de conducir un automóvil, donde los conductores reciben asistencia mediante información adicional sobre el estado del vehículo; de manera similar, los operadores e ingenieros recibirán datos y análisis mejorados.

Proceso de monitoreo y análisis de plantas

«Nos esforzamos por ayudar a los operadores e ingenieros en el monitoreo y análisis de datos en tiempo real.»

• Los operadores en la sala de control utilizan estaciones de trabajo gráficas para monitorear la planta y recibir información en tiempo real sobre la situación actual.
• Cuando se detecta un problema, se requiere que los operadores actúen rápidamente, lo que implica un alto nivel de carga cognitiva.
• Los ingenieros de procesos trabajan en un entorno de oficina analizando datos históricos y en tiempo real para prever y solucionar problemas antes de que ocurran.
• A través de la recolección y análisis de grandes volúmenes de datos, el objetivo es identificar patrones y optimizar la operación utilizando modelos de inteligencia artificial que permitan detectar anomalías futuras.

Implementación de mantenimiento predictivo en plantas

«El mantenimiento predictivo busca anticipar problemas en lugar de reaccionar ante ellos.»

• En la industria, los incidentes no planificados como fallas en equipos críticos pueden causar paradas inesperadas, pérdidas de producción y riesgos para la seguridad.
• Se plantea que los clientes tienen la necesidad de prever problemas y optimizar el mantenimiento, lo que disminuiría los tiempos de inactividad no planificados.
• La implementación de sistemas de monitoreo en tiempo real permite identificar patrones de rendimiento, prever fallos y planificar el mantenimiento de manera eficiente.
• La utilización de modelos de inteligencia artificial permite análisis proactivos, que no solo prevén fallas, sino que también optimizan los programas de mantenimiento, reduciendo costos operativos.

Tecnología de mantenimiento predictivo

«El cliente ha elegido esta oferta para asegurar un mejor mantenimiento predictivo.»

• El proyecto implica la recolección y monitoreo de datos a través de equipos como interruptores y dispositivos IED.
• Se han implementado dos dispositivos en el lado sur que recogen datos y los envían a una aplicación inteligente que opera en el borde.
• Esta aplicación tiene conectividad con la nube para una gestión más eficiente del software, constituyendo uno de los casos de uso destacados.

Arquitectura del sistema

«Partiendo desde abajo, tenemos varios dispositivos de campo y sensores.»

• La arquitectura del sistema comienza con dispositivos de campo y control que recolectan datos.
• Estos datos se transmiten a través de protocolos como MQTT o mediante pasarelas si el streaming directo no es posible.
• Los servicios desplegados transforman los flujos de datos para integrarlos en una plataforma en el borde, lo que permite su procesamiento en tiempo real.
• Las aplicaciones pueden utilizar datos históricos para detectar anomalías y devolver resultados a la plataforma, facilitando mantener el estado de los activos visibles para los usuarios en tiempo real.

Gestión del ciclo de vida y seguridad en la cadena de suministro

«La gestión del ciclo de vida es un tema muy importante para la industria que servimos.»

• La gestión del ciclo de vida en el borde se enfrenta al desafío de que los clientes no quieren actualizar constantemente las versiones de software.
• La industria tiende a utilizar versiones de soporte a largo plazo (LTS), brindando un periodo mínimo de 24 meses de soporte para asegurar que los clientes permanezcan en una versión estable.
• Hay una creciente conciencia sobre la importancia de actualizar los sistemas por motivos de seguridad, lo que ayuda a persuadir a los clientes para que mantengan sus sistemas actualizados.
• En cuanto a la seguridad de la cadena de suministro, se implementan medidas de firma y verificación de la integridad del software para prevenir cualquier manipulación.