Las mejores prácticas para desarrollar e implementar soluciones IIoT

El Industrial Internet Consortium (IIC), la organización líder mundial que transforma los negocios y la sociedad al acelerar el Internet industrial de las cosas (IIoT), ha publicado un nuevo documento técnico, “Toward Best Practices for Developing and Deploying IIoT Solutions”.

Este documento técnico ofrece consejos a las empresas que se embarcan en el viaje hacia el IIoT basado en los resultados de una compilación de bancos de pruebas del IIC que han producido resultados exitosos. El documento técnico también ofrece lecciones aprendidas sobre el inicio, la planificación y la gestión de proyectos, estableciendo el valor de las plataformas, lidiando con los recursos limitados, implementando tecnologías de soporte como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA).

Si bien los bancos de pruebas del IIC tienen objetivos específicos vinculados a los objetivos comerciales de los proveedores y usuarios finales que los financian, además de que tienen mucho en común con la prueba de concepto y los proyectos piloto. Las empresas que se embarcan en otros proyectos y proyectos piloto de IIoT pueden aprender mucho de estos”, comenta Jacques Durand, copresidente del grupo de trabajo de transformación digital del IIC y uno de los autores principales del documento técnico. “Los equipos desarrolladores de los bancos de pruebas se enfrentan a riesgos y desafíos similares durante su proceso de implementación y estos son relevantes para cualquier proyecto piloto o proyecto de IIoT“.

Los aprendizajes en el banco de pruebas que pertenecen al desarrollo y despliegue de IIoT a menudo se consideran subproductos de un banco de pruebas”, dijo Chaisung Lim, presidente de la Asociación de Industria 4.0 de Corea / Universidad de Konkuk y uno de los autores principales del documento técnico. “Los llamamos aprendizajes horizontales del IIC y proporcionan información valiosa sobre cómo implementar el IIoT, o utilizar tecnologías emergentes como la IA o gemelos digitales, especialmente cuando están correlacionados o reforzados por otros bancos de pruebas“.

Los desafíos horizontales típicos compartidos por muchos bancos de pruebas incluyen:

• Inicio del proyecto: acercamiento a la gestión para financiar un proyecto IIoT

• Falta de coincidencia de IT/OT: tratar las diferencias culturales y humanas en la tecnología de la información (IT) frente a la tecnología operativa (OT)

• Factores humanos, incluida la gestión de las preocupaciones de las personas sobre los riesgos del proyecto / piloto IIoT y los temores sobre la relevancia laboral

• Otros obstáculos típicos: determinar las tecnologías IIoT apropiadas para el contexto de implementación, lidiar con recursos limitados, una línea de tiempo incierta, ensayos disruptivos en el entorno de producción, integrar un conjunto diverso de tecnologías y estándares, desarrollar modelos analíticos sin una gran cantidad de datos, entre otros.

Los bancos de pruebas del IIC dan la oportunidad de iniciar, desarrollar y probar proyectos de innovación y las oportunidades de Internet industrial (nuevas tecnologías, nuevas aplicaciones, nuevos productos, nuevos servicios, nuevos procesos, nuevos modelos de negocio), para de esta manera poder determinar su utilidad y viabilidad antes de lanzarse al mercado. El abanico de bancos de pruebas del IIC incluye casi 30 bancos de pruebas.

El documento técnico incluye los aprendizajes de los siguientes bancos de pruebas:

• Banco de pruebas INFINITE (International Futuro Industrial Internet Testbed)

• Track and Trace Testbed

• Red sensible al tiempo: banco de pruebas de fabricación flexible

• Banco de pruebas de recursos energéticos distribuidos

• Banco de pruebas de suministro de agua urbana

• Banco de pruebas web de Smart Factory

• Banco de pruebas de gestión de calidad de fabricación

• Banco de pruebas de conectividad de fabricación inteligente

• Banco de pruebas de visibilidad e inteligencia de operaciones de fábrica

• Aprendizaje profundo

• Aprendizaje automático inteligente para el banco de pruebas de mantenimiento predictivo

El documento técnico se puede descargar en el siguiente enlace. 

 

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