Este 2023 ha sido el último año del proyecto de I+D empresarial Smartedge, cuyo objetivo ha sido la construcción de una plataforma industrial para mantenimiento predictivo y tratamiento de datos industriales en el Edge. Para ello, se ha utilizado la plataforma Raspberry Pi para desplegar un sistema de monitorización, predicción y visualización con Inteligencia Artificial.
Por un lado, se ha conseguido el objetivo de llevar el cómputo y procesado de datos al Edge, a través de la virtualización de servicios de Inteligencia Artificial, y la automatización de cada una de las fases del ciclo de vida de la IA, entre las que destacan el re-entrenamiento periódico de los modelos, el despliegue automático y la monitorización de métricas para evaluar el funcionamiento y precisión de los mismos.
Este proyecto está liderado por Ondoan Servicios, especializados en ingeniería de sistemas de mantenimiento industrial, y en él participan Zermik Ingeniería, expertos en sistemas embebidos, hardware y firmware industrial, ZYLK, consultora de software Open-Source especializada en analítica avanzada de datos e Inteligencia Artificial, e ISEA S.COOP., un centro e Innovación y Emprendizaje que ha llevado la gestión del proyecto durante estos tres años.
En Smartedge hemos conseguido superar un desafío al que se enfrentaba la Inteligencia Artificial al comienzo del proyecto, que era acercar al Edge los modelos y el procesado de datos, principalmente debido a la baja capacidad computacional de los dispositivos IoT y sus bajos recursos.
A través del uso de técnicas de virtualización para el aislamiento de procesos, y el desacople que aportan las arquitecturas de microservicios, hemos conseguido que tanto el almacenamiento, el procesado, y la respuesta de los modelos se calculen en el Edge, dando una respuesta rápida y fiable a un escenario de climatización industrial, donde anticiparse a los cambios bruscos de temperatura y detectar anomalías en el funcionamiento de la maquinaria es clave para el ahorro energético.
Así, se ha construido una plataforma Plug&Play capaz de monitorizar parámetros energéticos y de funcionamiento de la maquinaria industrial de toda la instalación, procesar los datos generados en tiempo real, y mostrarlos a los usuarios a través de un Dashboard, mientras se utilizan estos datos para hacer predicciones sobre el comportamiento de la instalación, y permitiendo al equipo de mantenimiento de la misma utilizar esta información para anticiparse a cambios bruscos de temperatura y conocer de antemano el funcionamiento esperado de la instalación.
Esta plataforma es además, fácilmente escalable e instalable, ya que recoge los datos a través de protocolos industriales cuya lectura y escritura se ha universalizado a través de la librería PLC4X, y recibe los datos en forma de series temporales, para después procesarlos, almacenarlos, y generar predicciones con los modelos de IA.
Para ello se ha utilizado un stack tecnológico basado en herramientas Open Source: Apache APISIX como API Gateway, Apache NiFi como herramienta ETL, Timescale como base de datos orientada a time-series, y frameworks de Machine Learning basados en Python como Tensorflow y FBProphet para la construcción de los modelos.
Desde el consorcio de Smartedge seguiremos impulsando esta plataforma para dotarla de robustez tecnológica, con el objetivo de que alcance un nivel de madurez suficiente para llegar al mercado durante los próximos años y ofrecer soluciones innovadoras de Inteligencia Artificial.
