La aparición de nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones ha generado una gran expectación acerca de sus beneficios y la forma en la que revolucionarán los procesos tecnológicos actuales. Es común encontrar en la literatura abundantes conceptos tecnológicos como la computación en la nube, el Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático (ML) o el big data. Estos conceptos se han arraigado en todos los ámbitos desde simples campañas publicitarias hasta complejos despliegues de infraestructura que permiten mejorar los procesos productivos.
Esta expectación se debe principalmente a su capacidad innovadora y revolucionaria donde se plantea un avance sin precedentes en la relación hombre vs. máquina. Todo ello representa el paso hacia la cuarta revolución industrial, con las Smart Factories o Industria 4.0 como entidades donde se busca combinar múltiples de estas tecnologías para obtener una producción más eficiente, autónoma, ágil y, sobre todo flexible, basada en grandes volúmenes de datos e información.
La Industria 4.0 se basa principalmente en la integración de máquinas, datos, procesos productivos y decisiones de mercado, todo con el fin de realizar una optimización de los procesos industriales productivos y de negocio, teniendo en cuenta factores de diferentes ámbitos. Una idea muy atractiva que promete una gran agilidad, un gran dinamismo y un acople perfecto de los requisitos de mercado con los procesos industriales. Sin embargo, la realidad es que es una idea difícil de implementar, con dificultades y retos técnicos aún por resolver, más aún, cuando se trata de procesos productivos que ya están implementados, donde hay un despliegue de maquinaria que no puede ser reemplazado pero que tampoco puede ser integrado de forma directa con otros procesos. Es aquí donde el Internet of Thing (IoT) cubre un papel clave en la Industria 4.0, como una solución eficiente y económica que permite cubrir estas deficiencias de digitalización a través de redes de sensores especializadas para el sector industrial (IWSN o Industrial Wireless Sensor Networks). Esto permite tener un primer nivel de integración y digitalización en maquinarias o procesos que no estaban destinadas a esto, no para objetivos operacionales, productivos, sino para obtener un mayor nivel de conocimiento de los procesos, y poder realizar actividades adicionales que lo enriquezcan (mantenimiento predictivo, parametrización automática, calidad de producción…).
Un factor fundamental de la Industria 4.0 es la integración de múltiples procesos, para acelerar y optimizar la toma de decisiones. Sin embargo, esta integración es un concepto complejo que se debe abordar desde múltiples niveles. Por ejemplo, es necesaria una integración a nivel de información, donde todos los datos estén disponibles en un mismo punto para ser analizados. Pero, para recibir esta información y además poder modificar de forma dinámica el comportamiento de los procesos, es necesario una integración a nivel de red, donde los diferentes procesos, maquinarias y elementos productivos puedan intercambiar información de forma fiable y eficiente.
Fig 1. Arquitectura SDN para Industria 4.0
Esta integración a nivel de red no puede realizarse de forma directa, debido a la heterogeneidad de tecnologías de comunicaciones, arquitecturas y sistemas implicados. Como algunos procesos requieren que la información se intercambie en tiempo real y sea completamente determinista, la solución actual consiste en crear redes aisladas donde los parámetros de calidad de servicio (QoS o Quality of Service) de este flujo de información no pudieran verse afectados por otros sistemas. El uso de maquinaria de diferentes fabricantes, con redes específicas para cada proceso ha convertido los entornos industriales en un conjunto de redes aisladas, de la que es difícil extraer o inyectar información.
Por esto, es necesario una arquitectura de red que permita la convergencia de múltiples tecnologías y que, además, tenga la capacidad de orquestar los recursos de la red para garantizar el funcionamiento correcto de cada una de estas. De aquí, que la utilización de las redes definidas por software (SDN o Software Defined Networks) se presenten como una solución para las limitaciones de las redes convencionales. Estas se caracterizan por modificar el comportamiento de los equipos de red, de forma centralizada por el controlador SDN. Para esto, se extrae de los dispositivos de red el plano de control, encargado de la toma de decisiones, y se ubica en el controlador SDN, un dispositivo común que tiene conocimiento de toda la red y la capacidad de administrar tanto los procesos de control como la toma de decisiones de todos los dispositivos. La flexibilidad que se consigue al separar el plano de datos y el de control consigue superar las limitaciones de las redes tradicionales porque permite gestionar, configurar y optimizar dinámicamente los recursos de la red mediante programas o funciones automatizadas, que interactúan con el controlador SDN. La arquitectura de red con SDN, no solo es una base para integrar múltiples tecnologías de red, también es el punto de conexión con sistemas de análisis de datos más avanzados basados en IA o ML.
Las principales ventajas que nos aporta la introducción de SDN en la Industria son:
1) Redes programables: Todos los equipos que pertenezcan a una red SDN, pueden alterar su funcionamiento sin intervención de un operador, de forma completamente programática y automatizada. Esto le da una gran flexibilidad al poder adaptarse de forma dinámica e inmediata a los cambios.
2) Inteligencia y control centralizados: La centralización de la inteligencia permite tomar decisiones basándose en un conocimiento global de la red, dando lugar a procesos de red optimizados que pueden ser ajustados de forma dinámica dependiendo de las necesidades y los procesos de análisis de datos, mejorando los flujos de tráfico y maximizando la calidad de servicio. Además, el control de la red pasa a tener un punto único de gestión, lo que simplifica su gestión.
3) Abstracción de la red: Se simplifica el desarrollo de aplicaciones basadas en IA/ML, ya que no es necesario que estas conozcan en detalle el funcionamiento y configuración de la infraestructura de red, será el controlador SDN el que traduzca los requisitos de estas aplicaciones en configuraciones para cada uno de los elementos de la red.
Fig 2. Pruebas sobre infraestructura rea: Red Cableada + Red inalámbrica móvil.
4) Garantía de servicio: el controlador conoce los recursos de la red y las necesidades de uso, así que puede generar una planificación que garantice parámetros de calidad de servicio. Además, al administrar los distintos tipos de red de planta, esto no se circunscribe a una única tecnología, de forma que es posible llegar a una gestión de calidad de servicio global, extremo a extremo, en las comunicaciones. Para ello, los enrutadores programables son capaces de diferenciar y priorizar el tráfico, y de actuar como garantes de que la comunicación funciona en los parámetros establecidos.
5) Uso planificado del medio inalámbrico: las tecnologías inalámbricas aportan una gran flexibilidad y dinamismo a los procesos industriales, pero presentan un rendimiento bajo por el uso de un medio compartido. Si SDN es capaz de administrar también este medio, es posible planificar su uso por los diversos agentes y aportar garantías de calidad de servicio.
El paradigma SDN surgió como respuesta a la compleja administración que se tiene en los centros de datos, donde es necesario gestionar y optimizar una gran cantidad de recursos y equipos de infraestructura. La flexibilidad, sencillez de despliegue y gestión que ofrecen las redes SDN ha impulsado su expansión a todos los puntos de la red cableada. Según Cisco®, uno de los mayores fabricantes de equipos de red, el 64% de las organizaciones tienen soluciones SDN en sus centros de datos, el 58% como tecnología WAN (SD-WAN) y el 40% en las redes de acceso. Por esta razón SDN está evolucionando y adaptándose a una gran diversidad de escenarios, momento en el que el sector industrial surge como un firme interesado en esta tecnología, capaz de optimizar su creciente ecosistema de redes de nueva generación. Sin embargo, el sector industrial se caracteriza por unos requisitos de red diferentes, donde las tasas de transferencia no siempre son tan críticas, pero la latencia y la robustez se vuelven una consigna fundamental. Esto ha llevado a la comunidad científica a interesarse por la adaptación y validación de estas tecnologías al exigente entorno industrial, actuando además como un potencial punto de convergencia en el que integrar nuevos paradigmas industriales como: Time-Sensitive Networking (TSN) y Network Function Virtualization (NFV), donde SDN se utiliza para el despliegue, la administración y el mantenimiento de la red, o CLOUD y FOG como medio para aumentar la confiabilidad y escalabilidad.
El proyecto Hyperfactory es un ejemplo de esto, donde se abordan los retos de integración y digitalización para la industria 4.0 a través de una red industrial de sensores inalámbricos, totalmente programable con el paradigma SDN. Además, se considera su capacidad de convergencia para garantizar los requisitos de calidad de servicio, a través de diferentes tipos de redes, incluso en condiciones de movilidad, típicas en los entornos industriales donde el uso de vehículos de guiado automático (AGV – Automated Guided Vehicles) es cada vez más frecuente. Partiendo del estado del arte actual, se ha conseguido desplegar una red de sensores totalmente flexible, desde la cual es posible diferenciar flujos de información de diferentes criticidades, lo que permite garantizar estrictos requisitos de calidad de servicio en cada uno de los flujos de información de forma independiente. Además, con el fin de mejorar la respuesta a eventos, se ha extendido su funcionamiento para permitir que los dispositivos de la red de sensores puedan solicitar franjas temporales en las cuales podrán enviar información con una mayor frecuencia. Esto supone un avance significativo, ya que son los propios equipos finales los que pueden solicitar recursos de red a un controlador según sus necesidades. De esta forma, los sistemas de procesamiento de datos disponen de una mayor capacidad de reacción al inyectar una mayor cantidad de información, casi en tiempo real, por ejemplo, ante una anomalía o una situación de peligro. Finalmente, el sistema se integra en una red SDN cableada donde coexiste con otros dispositivos industriales como PLCs y tráfico de red convencional, sin que exista ningún tipo de interferencia o reducción de la calidad de servicio.
