En el ámbito de la supervisión industrial, los sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) han demostrado su robustez desde la década de 1960. Estos sistemas recogen datos en tiempo real y garantizan la vigilancia de las operaciones. Además, permiten la análisis y la automatización de procesos industriales, que a menudo son críticos.
El IoT (Internet de las Cosas), que surgió en la década de 2010, conecta dispositivos y sensores a Internet para la recolección y el intercambio de datos. Inicialmente enfocado en aplicaciones de consumo, como la domótica, esta tecnología fue rápidamente adoptada por el sector industrial.
Así, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) ha emergido y se ha desarrollado con el advenimiento de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial y la 5G.
Este artículo explora los casos de uso de los sistemas SCADA y del IIoT en la supervisión industrial. Se examinan sus ventajas respectivas, los criterios para su uso y sus posibles evoluciones.
Características de los SCADA y del IIoT
Los sistemas SCADA
En un artículo anterior, analizamos en detalle el papel de los SCADA en la supervisión industrial. Para resumir, sus funciones principales son la recolección de datos, el control remoto de las operaciones a través de Interfaces Hombre-Máquina (HMI) y la gestión de alarmas y notificaciones. La toma de decisiones que se deriva de estos procesos suele ser realizada manualmente por el operador de la sala de control o de supervisión.
Este funcionamiento se basa en dos principios clave:
- Una arquitectura centralizada con una unidad de control (servidor SCADA) y varios autómatas programables (PLC o RTU).
- Protocolos de comunicación industrial específicos (como Modbus, Profibus u OPC) en redes cerradas y locales.
Los costos iniciales de los sistemas SCADA son a menudo elevados. Por lo tanto, es crucial prever la evolución de las operaciones durante un período de 15 a 20 años, que corresponde a la vida útil promedio de un SCADA. De hecho, estos sistemas son difícilmente escalables.
La infraestructura en IIoT
El IIoT se basa en una multitud de sensores inteligentes y dispositivos conectados que permiten la recolección de una cantidad extremadamente grande de datos.
Las funcionalidades del IIoT son similares en naturaleza a las de un SCADA, ya que, además de la recolección de datos, también garantizan el control remoto, la automatización de operaciones y la gestión de eventos.
A estas funcionalidades se suman el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones complejas.
Los dos principios clave de este funcionamiento son:
- Una arquitectura más descentralizada, donde los dispositivos se comunican entre sí a través de la nube.
- Protocolos de comunicación modernos (como MQTT, AMQP o CoAP) en infraestructuras de red más abiertas (Wi-Fi, Ethernet, 5G).
La infraestructura de red necesaria para implementar el IIoT es considerable y puede generar costos elevados, pero la flexibilidad, la escalabilidad y la optimización que se derivan de ello representan una ventaja significativa.
El Cloud Computing y el Edge Computing
Distinción entre los dos modelos
El IIoT utiliza dos sistemas para el procesamiento de datos que se diferencian en su infraestructura, arquitectura, capacidad de cálculo y fiabilidad.
El Cloud Computing permite un análisis masivo de datos a gran escala gracias a la gestión centralizada en la nube de los dispositivos IIoT. Utiliza modelos avanzados de inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo, la toma de decisiones complejas y la optimización de procesos. Además, facilita el acceso a los datos desde diferentes ubicaciones y ofrece una gran conectividad.
Por otro lado, el Edge Computing procesa los datos localmente, cerca de su fuente. Esto reduce la latencia y aumenta la fiabilidad. Al filtrar los datos de inmediato, optimiza el uso del ancho de banda. Algunas decisiones críticas pueden tomarse en el lugar, asegurando así una continuidad más eficiente de las operaciones.
Se denomina arquitectura híbrida a la operación del IIoT según ambos modelos simultáneamente, dependiendo de las necesidades de cada proceso en la supervisión industrial. Este enfoque híbrido permite, por un lado, una buena reactividad y una alta resiliencia gracias al Edge Computing, y por otro lado, un análisis potente gracias al Cloud Computing.
Los sistemas SCADA, por su parte, operan de manera similar al Edge Computing. Cada vez más, la tendencia es migrar la información de los SCADA hacia la nube para fines de análisis. Sin embargo, los desafíos de latencia y fiabilidad, así como la complejidad de integrar sistemas (a menudo propietarios) en la nube, rápidamente plantean límites a este modelo.
El Edge Computing para mitigar las debilidades del IIoT
Gracias al Edge Computing y su capacidad de procesamiento cercano a las fuentes de datos, la latencia de las soluciones de IIoT puede reducirse considerablemente, lo que permite un funcionamiento más local. Además, la fiabilidad de la solución se incrementa y se reducen los riesgos de seguridad.
Sin embargo, el modelo híbrido SCADA/IIoT se recomienda especialmente para operaciones extremadamente sensibles por varias razones:
- Algunas operaciones requieren un proceso de supervisión certificado en términos de seguridad, fiabilidad o resiliencia, características que el IIoT no puede garantizar debido a su funcionamiento y su nivel de madurez insuficiente.
- Los sistemas SCADA están a menudo profundamente integrados en los procesos industriales existentes, y la implementación de soluciones IIoT podría acarrear costos considerables asociados al cambio de infraestructura.
¿Qué solución para qué necesidad?
Los sistemas SCADA y el IIoT pueden utilizarse juntos de manera eficaz y a menudo se complementan, según el entorno industrial en el que se implementen.
El IIoT, con su conectividad masiva, ofrece una excelente flexibilidad y escalabilidad. Su integración e interoperabilidad con otros sistemas es extremadamente sencilla, ya que generalmente adopta estándares abiertos con protocolos de acceso público. Su funcionamiento a través de la nube también permite la gestión remota para industrias con múltiples sitios. Gracias a la gestión masiva de datos y al uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA) de Machine Learning (ML) o sistemas expertos, garantiza el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones automatizada.
Sin embargo, el IIoT depende en gran medida de la conectividad, lo que a menudo resulta en una mayor latencia y una vulnerabilidad significativa a las interrupciones de la conexión. Además, la transmisión de datos en sistemas más abiertos, aunque cumpliendo con protocolos de seguridad, conlleva un mayor riesgo de ciberseguridad.
Por su parte, los sistemas SCADA, al operar en un entorno local cerrado y contar con redundancia, presentan una gran robustez y fiabilidad, además de riesgos de ciberseguridad significativamente menores. Tienen ventajas importantes en la gestión de procesos gracias a su interfaz hombre-máquina (IHM) ergonómica, su control directo en tiempo real y su gestión avanzada de alarmas. También poseen funcionalidades que no siempre están presentes en las soluciones de IIoT, como la personalización de la lógica de control y su compatibilidad con protocolos industriales propietarios.
No obstante, son mucho menos flexibles y presentan una mayor complejidad de integración con otros sistemas, especialmente para la gestión de grandes volúmenes de datos en la nube.
Por qué es preferible una infraestructura híbrida:
- Los sistemas SCADA gestionan las tareas críticas, mientras que el IIoT se encarga de la recolección y análisis de datos para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones complejas.
- Al combinar el Edge y el Cloud Computing e integrar algunos dispositivos IIoT en los sistemas SCADA, se optimiza la eficiencia de las instalaciones de supervisión industrial.
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