Uso de MQTT para IIoT en el seguimiento y análisis del tiempo de inactividad de fabricación no planificado: 5 grandes aspectos positivos

MQTT facilita el movimiento de datos eficiente para IIoT, asegurando la disponibilidad de datos actualizados de máquinas de fabricación de varias fuentes. Estos datos se pueden combinar para realizar un seguimiento y analizar eficazmente el tiempo de inactividad no planificado en su configuración de IIoT industrial o de fabricación (IIoT).

Entonces, en este artículo, exploraremos cómo MQTT y Sparkplug pueden ayudar a los fabricantes a agregar datos y ponerlos a trabajar para permitir el análisis del tiempo de inactividad de la máquina.

Adquisición y agregación de datos de fábrica mediante MQTT y Sparkplug

MQTT (consulte la Figura 1) es un protocolo de mensajería de publicación-suscripción binaria estándar diseñado para máquinas, sistemas y transporte de datos de aplicaciones de fábrica rápidos y confiables para permitir el seguimiento del tiempo de inactividad no planificado, especialmente en condiciones muy restringidas.

Las restricciones pueden incluir conectividad de red poco confiable, ancho de banda limitado o energía de batería limitada. MQTT se basa en TCP/IP, que es el protocolo de comunicación de referencia para interconectar dispositivos de red en Internet.

Por estas razones, MQTT es ideal para IIoT y admite una arquitectura basada en eventos.

La tecnología MQTT está diseñada para enviar datos hacia y desde miles de máquinas, sistemas y aplicaciones remotas de fábrica en toda la empresa. MQTT Sparkplug es un marco que se asienta sobre MQTT para agregar más contexto a los datos de fabricación.

Es una especificación de software de código abierto que proporciona a los clientes de MQTT un marco para integrar varios datos de fábrica y proporcionar contexto mediante la definición de modelos de datos.

Proporciona una forma coherente para que los fabricantes de equipos de fabricación y los proveedores de software compartan datos de fábrica contextuales, lo que enriquece el análisis del tiempo de inactividad no planificado.

La Figura 2 proporciona una arquitectura de datos basada en MQTT Sparkplug que muestra cómo el agente de datos conecta múltiples máquinas/procesos y aplicaciones para permitir el movimiento de datos de fábrica bidireccional sin inconvenientes entre los sistemas de OT y TI.

MQTT ha ganado popularidad en lo que respecta a la estrategia empresarial IIoT. En una encuesta realizada por IIoT en 2022, MQTT fue el claro ganador en lo que respecta a las herramientas de movimiento de datos esenciales para cumplir con la estrategia de IIoT.

Cinco beneficios de usar MQTT y Sparkplug en IIoT

1. Unificación de una variedad de tipos de datos de máquinas de fábrica

Los algoritmos de software que ayudan a rastrear y reducir el tiempo de inactividad de la máquina necesitan una gran variedad de datos que incluyen datos de la máquina, datos del proceso, registros de mantenimiento y otra información. Cada uno de estos tipos de datos viene a diferentes velocidades.

MQTT proporciona una única fuente de verdad que puede reunir todos los datos en una ubicación proporcionando un espacio de nombres unificado (UNS) para luego permitir que estos algoritmos actúen fácilmente sobre los datos y reduzcan los tiempos de inactividad no planificados.

2. Lograr la adquisición y agregación de datos de fábrica en tiempo real

Para que los algoritmos de seguimiento y reducción del tiempo de inactividad de la máquina sean efectivos, especialmente en soluciones basadas en el borde, los datos y la información deben ser en tiempo real porque, de lo contrario, la salida del algoritmo se basará en datos antiguos que pueden no conducir al resultado correcto en falla de la máquina, lo que lleva a que se tomen decisiones potencialmente equivocadas.

MQTT permite el intercambio de información en tiempo real basado en su arquitectura de publicación-suscripción y generación de informes basada en excepciones.

Además, Sparkplug garantiza que los cambios en el subsistema de fábrica, como la creación de un nuevo sistema, el desmantelamiento del sistema o los cambios, se notifiquen en tiempo real a las aplicaciones que ejecutan los algoritmos para que se puedan tomar las decisiones correctas en función de los datos más recientes del sistema de fábrica.

3. Incorporación de datos de fabricación contextualizados

Para que los algoritmos de seguimiento y reducción del tiempo de inactividad de la máquina funcionen de manera óptima, además de tener los datos reales, también es muy importante tener el contexto en torno a los datos.

Aquí es donde tener un modelo de datos que define la estructura de los datos de la fábrica, dónde reside la máquina con respecto al subsistema, la ubicación de producción, etc., proporciona más contexto a los datos que pueden ayudar a los algoritmos de mantenimiento predictivo a hacer un mejor trabajo de predicción. las fallas de la máquina.

MQTT Sparkplug proporciona estos modelos de datos para garantizar que el contexto de los datos se interprete mejor para obtener resultados más completos. MQTT Sparkplug también admite el etiquetado de datos y metadatos, lo que permite a los fabricantes organizar, filtrar y buscar datos de manera más eficaz.

Esta mayor organización de datos mejora la calidad de los datos y admite análisis avanzados de tiempo de inactividad y aplicaciones de aprendizaje automático.

4. Escalar el flujo de datos de fabricación de forma fiable

MQTT Sparkplug admite comunicación escalable y confiable, con mecanismos para manejar grandes volúmenes de datos y garantizar que los mensajes se entreguen de manera confiable. Tiene capacidades de almacenamiento en búfer incorporadas y niveles de calidad de servicio (QoS) para admitir una alta confiabilidad.

MQTT Sparkplug también puede admitir una gran cantidad de conexiones de dispositivos al tiempo que garantiza que los paquetes de datos no se pierdan. Esto permite algoritmos avanzados de medición del tiempo de inactividad que necesitan grandes volúmenes de datos para rastrear con precisión el tiempo de inactividad, su causa raíz y garantizar que se pueda minimizar.

5. Conexión y transferencia segura de datos de fábrica

MQTT Sparkplug admite medidas de seguridad sólidas, que incluyen cifrado, controles de acceso y autenticación de usuarios, para proteger los datos confidenciales y evitar el acceso no autorizado a los datos de IIoT.

Para la mayoría de los fabricantes, el riesgo de seguridad y privacidad es la barrera más importante para adoptar tecnología de análisis de tiempo de inactividad de la máquina basada en la nube o de borde.

Para que se produzca la comunicación MQTT, un cliente debe autenticarse con un intermediario para que pueda enviar o recibir datos en un espacio de nombres de tema. Esto hace que la comunicación sea muy segura.

La otra característica de seguridad más importante de MQTT es que todas las comunicaciones son salientes y, por lo tanto, no hay puertos abiertos para piratear.

La mayoría de los corredores de MQTT ofrecen características de seguridad adicionales . Esto incluye funciones de autorización/autenticación como nombre de usuario y contraseña, OAuth 2.0 (JWT), certificados de cliente X.509, permisos dinámicos y permisos basados en roles, por nombrar algunos.

Los corredores también suelen proporcionar cifrado TLS/SSL para todas las comunicaciones desde y hacia el corredor.

Aparte de eso, algunos corredores empresariales, como HiveMQ, ofrecen integraciones adicionales que permiten a los clientes implementar las mismas medidas de seguridad que tienen en su infraestructura de TI como AD, LDAP y otras en el corredor.

Comience con el seguimiento y análisis en tiempo real para evitar el tiempo de inactividad no planificado

El protocolo MQTT, junto con Sparkplug, está ganando popularidad para las comunicaciones de fábrica a empresa/nube, ya que es liviano, genera informes por excepción y proporciona muchas características relacionadas con la seguridad, la escalabilidad, la confiabilidad y otras.

MQTT está ayudando a impulsar las aplicaciones IIoT que han llevado a las verticales de fabricación más cerca de eliminar el tiempo de inactividad no planificado.

La gestión de activos habilitada para IIoT y MQTT y los algoritmos avanzados han ayudado a reducir significativamente el tiempo de inactividad no planificado, mejorando las capacidades y eficiencias de fabricación de la empresa.