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Boletín mensual con noticias comentadas, análisis y perspectivas

23 | 2019Elaborado por

Víctor F. Marinescuvictor@edcontrol.comwww.edcontrol.com

Computación de borde: Lo mejor de dos mundos 2

La computación de borde (edge computing) es una ex-presión bastante de moda. Si se le pregunta a cualquier empresa de informática si hacen computación de...

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Descubrir el poder de los activos conectados 3¿Sus activos críticos se desempeñan de la mejor manera? ¿Una parada no planificada está afectando los resultados de la empresa? ¿Su organización apunta a lograr…

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Utilización eficiente de datos sin usar 5En la próxima Hannover Messe 2019, Endress+ Hauser mostrará en su stand la utilización inteli-gente de datos e información obtenidos de… Leer más…

Gestión del desempeño de activos e IIoT 6A no dudarlo: IIoT jugará un rol clave a la hora de im-plementar una APM (gestión del desempeño de acti-vos) avanzada.…

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Tanques de almacenamiento de hidrocarburos: Se vienen las actualizaciones de API 2350 7

El estándar API 2350 ofrece una guía específica acerca de cómo prevenir el sobrellenado en tanques de almace-namiento de hidrocarburos. El estándar ya tiene sus…

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Los dispositivos USB son una amenaza para las instalaciones industriales 8

Una reciente investigación realizada por Honeywell muestra que los dispositivos USB extraíbles, tales como unidades de memoria flash, representan una…

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Computación en niebla versus computación de borde: ¿Cuál es la diferencia? 9

El creciente interés en IIoT ha introducido una gran va-riedad de tecnologías y estrategias a la hora de abordar todos los datos relacionados con la producción en…

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EN ESTA EDICIÓN

Auspiciantes:

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Computación de borde: Lo mejor de dos mundos

La computación de borde (edge computing) es una expresión bastante de moda. Si se le pregunta a cualquier empresa de infor-mática si hacen computación de borde, la respuesta más probable es que sí. La ex-

presión está tan sobreutilizada que, en muchos casos, casi ha perdido su significado, simplemente querien-do decir: “Sí, tenemos una PC industrial por algún lado, con un programa en ejecución.” Pero esto, en realidad, no refleja la esencia de la computación de borde y, sin duda, no alcanza a cubrir todo su poten-cial innovador, fundamentalmente en aplicaciones industriales.

La era de la informática en la nubeLa historia de la informática muestra varias olas

de procesamiento de datos local versus centralizado. En los últimos años, se ha visto una fuerte tendencia hacia la informática en la nube: la gestión de datos y la informática se están trasladando a grandes áreas cen-tralizadas de servidores, mientras las computadoras personales se limitan a albergar un buscador de red.

Las ventajas de la gestión de datos en la nube re-sultan evidentes: Actualizaciones de software fáciles y rápidas, ya

que se pueden gestionar desde un lugar de origen centralizado;

Una visión global e integrada de todos los flujos de tareas y equipos conectados a la nube, lo que permite tomar decisiones tanto a nivel global como local;

Un lugar centralizado con todos los datos para ulteriores optimizaciones.

Limitaciones de la gestión de datos en la nube

Pero este nuevo futuro brillante también tiene sus desventajas. Con la transición general a IoT y la ma-quinaria y la logística conectadas a la nube, nos es-peran nuevos desafíos. Hoy en día, cuando las cosas reales, tales como automóviles, edificios y turbinas,

vienen equipados con un mellizo digital, se recolec-tan cada vez más datos para procesar en aplicaciones de gestión de datos en la nube.

Por ejemplo, si las vibraciones en una máquina se salen de control, pueden fácilmente causar una reac-ción en cadena, capaz de inhabilitar toda la línea de producción. En consecuencia, los sistemas de control modernos vienen con una creciente cantidad de sen-sores colocados en las partes clave de la máquina, que se encargan de detectar estas vibraciones y enviar sus datos al sistema operativo, en la nube, para su análi-sis continuo y concretar su mantenimiento predictivo. Imagínese todos estos pequeños sensores producien-do datos en un entorno de producción industrial: la carga de datos es enorme.

Y es allí donde aparece uno de los principales de-safíos de la gestión de datos en la nube. Si se trabaja con procesamiento de datos en la nube, es probable que surjan varios inconvenientes: Limitaciones físicas de la transferencia de datos

(¡todavía los bits y bytes no pueden viajar más rápido que la luz!);

Dependencia de la disponibilidad de la red (cuan-do se cae la red, el control y la optimización desde la nube también se caen);

Carga de datos (aun a alta velocidad, una transfe-rencia de datos de esta magnitud es demasiado lenta);

Privacidad de los datos (hay datos que las empre-sas industriales no se sienten cómodas de compar-tir en la nube);

Ciberseguridad (la transferencia de datos dentro de los sistemas que se encuentran en la nube siem-pre ofrece una vulnerabilidad al robo, por lo que la transferencia de datos en sistemas que operan en la nube generalmente está confinada a subir datos, dado que la descarga es aún más sensible a los ciberataques).El manejo de una carga considerable de datos es

más sencillo cuando los datos se procesan a nivel lo-cal. ¿Estamos listos para un revival? ¿La ola de la historia de la informática está dando la vuelta hacia el procesamiento de datos local? Sí y no. Y es allí donde hace su entrada la computación de borde.

Computación de bordeLa computación de borde no es algo nuevo. Los

actores más importantes en informática, tales como

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Cisco, la han utilizado durante años junto con su her-mana en niebla (fog). La verdadera innovación tiene que ver con la más reciente integración con los proce-sos de producción industrial y su optimización dentro de los sistemas que operan en la nube.

Las aplicaciones de borde, tales como Analyze MyWorkpiece, no sólo ofrecen la posibilidad de reco-lectar y analizar los datos cerca de donde se originan dentro del proceso de producción, sino que, por ejem-plo en Siemens, también se integran con MindSphere, un sistema operativo de IoT que se encuentra en la nube. En la computación de borde, el procesamiento de datos no es exclusivo del núcleo de la nube, sino que, fundamentalmente, ocurre en la periferia, el bor-de de Internet, donde ésta se pone en contacto con el mundo físico.

La integración de la computación de borde en las nubes industriales permite aprovechar los beneficios de los sistemas que se encuentran en la nube, tales como actualizaciones de software rápidas y fáciles, mientras que, a la vez, aprovecha las ventajas del pro-cesamiento de datos local, tales como seguridad de datos, reacciones rápidas de las aplicaciones y el en-torno de control dentro de un proceso de producción industrial.

¿Por qué la computación de borde industrial es la solución?

Hay mucho entusiasmo por la computación de borde industrial, aun cuando surjan algunas inquie-tudes: Los riesgos de la implementación de la digitaliza-

ción; La adquisición de una solución de nicho con poca

escalabilidad; La inversión en un prototipo que no funcione para

todas las máquinas. Pero con las aplicaciones de borde industriales

resulta sencillo despejar estas inquietudes. Ofrecen soluciones totalmente integradas, implementables y económicas en temas muy importantes, tales como mantener la privacidad y hacer frente a una gran car-ga de datos, lograr las mejoras prometidas por la di-gitalización y aprovechar a la vez la gestión de los datos en la nube.

Preparado en base a una presentación de Michal Skubacz, de Siemens.

Descubrirel poder delos activos conectados

¿Sus activos críticos se desempeñan de la mejor manera? ¿Una parada no planifica-da está afectando los resultados de la em-presa? ¿Su organización apunta a lograr mejoras en la eficiencia de activos y pro-

cesos? Ya no más reaccionar. Comience a predecir. Reexamine los métodos tradicionales de gestión del desempeño de activos.

Todos nosotros reconocemos que la disponibili-dad y el desempeño de activos, contrapuestos con los costos de mantenimiento y una parada planificada, son factores clave en pos de una mejor productividad. El desafío real en estos casos está en conocer cuál es el balance correcto.

Comprender la estrategia es el primer paso. Tener una estrategia de gestión del desempeño de activos (APM según sus siglas en inglés) es la dirección co-rrecta cuando se la compara con el método tradicional reactivo de ‘dejar que funcione hasta que falle’.

La APM tradicional se ha enfocado en el riesgo de los activos, la confiabilidad y reducir el costo de man-tenimiento, principalmente en base a métodos con-vencionales de monitoreo de activos. La implemen-tación de una APM tradicional es compleja y costosa y, en consecuencia, es implementada sólo en activos de mucho capital. Asimismo, mantener un tal sistema actualizado y seguro requiere una inversión impor-tante en IT y en experticia operativa y con frecuencia involucra múltiples proveedores. Además, a pesar de los datos valiosos generados por estos sistemas, sue-len estar desconectados y no permiten a los gerentes de planta tomar decisiones de mayor confianza acerca de cómo operar.

Una APM más inteligenteSi bien la mayoría de las plantas operan de manera

eficiente, hay oportunidades de mejora, especialmen-te allí donde la producción implica muchos activos o tiene una capacidad restringida, o cuando las mejoras

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marginales no son una opción. Para evaluar la situa-ción, conviene plantearse algunas preguntas: ¿Cuán fácil es comprender el impacto económico

de un desempeño subóptimo de los equipos? ¿Es mejor reducir la producción para extender la

vida los equipos críticos? ¿O se deben exigir los equipos para maximizar las demandas de produc-ción actuales?

¿Se puede reducir una excesiva inspección de ciertas partes de los equipos para ahorrar en el presupuesto de mantenimiento?

¿Los ahorros potenciales en el costo de manteni-miento pueden quedar anulados por las pérdidas (estadísticas) originadas por una posible parada no planificada?La posibilidad de tener una conectividad segura

en una gama más amplia de activos, monitorear de manera continua tanto la salud de los activos como el desempeño del proceso, y combinar analítica predic-tiva con experticia industrial, se traduce en una APM más inteligente y asegura una toma de decisiones con mayor confianza. Una estrategia APM digitalmen-te transformada y conectada mejora la certeza de la producción y los resultados al eliminar silos y cerrar efectivamente el lazo entre operaciones y manteni-miento.

Aumentar el tiempo de operación requiere llevar y reunir datos de activos, datos de proceso y ajustes

operacionales en un entorno seguro y conectado. En este esquema, los expertos en activos y proceso pue-den usar analítica para encontrar los mejores caminos a fin de eliminar una parada no planificada y optimi-zar el mantenimiento de los equipos.

A la hora de evaluar la situación, es importante te-ner en cuenta que proceso y equipos son inseparables. Las fallas de los equipos no pueden ser completamen-te analizadas, pronosticadas o reducidas con tan sólo observar los datos de gestión de activos. La confiabi-lidad de un activo depende de cómo está siendo opera-do un proceso y si ese activo está siendo óptimamente mantenido. Después de todo, las fallas de operación y de equipos a causa de mantenimiento se encuentran en la mayoría de las paradas no planificadas.

La mejor performance y eficacia de los equipos son el resultado de combinar conocimiento de proce-so con experticia en equipos dentro de un ecosistema de software colaborativo y conectado.

Conceptos básicos de una estrategia con activos conectados

Son varios los factores a tener en cuenta a la hora de planificar una iniciativa de gestión del desempeño con activos conectados: Comprender que APM está atravesando rápida-

mente por una transformación digital. Una APM tradicional necesita proyectos con una gran inver-

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sión de capital, muchas interfaces artesanales y conjuntos duplicados de datos. Muchas veces viene acompañada por una administración de sis-tema compleja, actualizaciones y mucha capacita-ción del usuario final. Esta combinación puede ser un freno para mejoras y presionar los recursos de una planta.

Aprovechar la simplicidad y velocidad de un soft-ware conectado trabajando con un proveedor que tenga una profunda experticia a fin de acelerar la implementación de la APM. El tiempo de imple-mentación puede ser medido en días o semanas en lugar de meses o años. Hay que pensar en un enfoque que mezcle conectividad segura, analítica avanzada y configuración automatizada de soft-ware para tener una solución con la que sea fácil de convivir ya desde sus comienzos.

La ciberseguridad no es opcional. Las amenazas de ciberseguridad están por doquier y siempre crecientes. No puede haber excepciones: cada iniciativa de gestión de desempeño, operación y automatización de cada activo debe involucrar métodos amplios y vigilantes de seguridad.

Las personas son la inversión más importante. El mejor software APM tan sólo es una guía para lo que hay hacer. Las mejoras no ocurren sin super-visores, ingenieros y operadores entrenados para mantener y operar los equipos. La próxima gene-ración de profesionales en la industria de procesos gestionarán las plantas de manera muy diferente, aprovechando el software conectado de nuevas maneras a fin de mejorar las operaciones mucho más allá de lo que se podía lograr hasta ahora.

Conclusión Es posible evitar fallas de activos críticos y para-

das no planificadas, además de mejorar los resulta-dos de la empresa, implementando una estrategia de gestión de desempeño de activos conectados. Con las tecnologías apropiadas, el personal de planta podrá colaborar de manera más eficaz y gestionar proactiva-mente la producción. Desplegar una iniciativa APM inteligente y conectada simplifica la implementación, elimina silos y cierra efectivamente el lazo para opti-mizar operaciones y mantenimiento.

Preparado en base a una presentación de Dan O’Brien, director de Honeywell Connected Plant.

Utilización eficiente de datos sin usar

En la próxima Hannover Messe 2019, Endress+Hauser mostrará en su stand la utilización inteligente de datos e informa-ción obtenidos de dispositivos de campo y la manera en que se puede liberar ese

enorme potencial oculto en una planta. La base de esta estrategia es la información de diagnóstico ge-nerada por Heartbeat Technology, una gran variedad de interface digitales y módulos de conectividad, y el ecosistema Netilion IIoT.

Endress+Hauser: Utilización inteligente de datos e información provenientes del nivel de campo.

Netilion: Ecosistema IIoT basado en la nube

Todos los usuarios están interesados en temas como mantenimiento predictivo y evitar paradas de sistema no planificadas. Endress+Hauser ofrece aho-ra soluciones que usan el potencial oculto en sus dis-positivos de campo. Como los datos ya existen, las aplicaciones de Netilion permiten a los usuarios apro-vecharlos. Con el ecosistema Netilion basado en la nube, es posible implementar aplicaciones inteligen-tes y conectadas para IIoT.

Heartbeat Technology: Sentir constantemente el pulso

Endress+Hauser ofrece una amplia gama de ins-trumentos equipados con Heartbeat, una tecnología que ofrece un alto nivel de disponibilidad de sistema

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con un mínimo esfuerzo. Esta tecnología integrada entrega notificaciones concisas y estandarizadas de diagnóstico y datos de monitoreo que permiten a los usuarios atender y mantener sus sistemas de manera precisa cuando sea necesario. Junto con las aplicacio-nes de Netilion, estos datos facilitan el mantenimien-to predictivo. La información también aporta una indicación de la confiabilidad operativa y seguridad del proceso. Puesto que los instrumentos monitorean automáticamente sus condiciones, se pueden reducir los ciclos de inspección manual.

Otras novedadesEl nuevo Liquiphant FTL51B es un robusto

switch de nivel puntual para todos los líquidos que viene ahora con Heartbeat Technology integrada para pruebas documentadas sin necesidad de remover el instrumento o interrumpir el proceso.

Otro producto nuevo con Heartbeat Technology es Gammapilot FMG50, un transmisor de nivel radio-métrico que puede ser instalado allí donde otros prin-cipios de medición no pueden resolver la aplicación.

Otras novedades son el caudalímetro Proline 300/500 y un nuevo sensor de flujo Promass A para medir pequeños caudales, que también está disponi-ble con tecnología bifilar.

Gestión del desempeño de activos e IIoT

A no dudarlo: IIoT jugará un rol clave a la hora de implementar una APM (gestión del desempeño de activos) avanzada. Al respecto, todos sabemos que es necesario medir el estado de los activos

para poder maximizar la eficiencia operativa de los mismos (‘cosas’ para IIoT). Por ejemplo, son innume-rables los activos en una planta petrolera, tales como miles de bombas y quizás 100 km de cañerías en total. Es difícil detectar la corrosión en todas estas líneas.

Para prevenir paradas y accidentes de planta ines-perados, es necesario monitorear muchas cosas, tales como vibración de las instalaciones, fugas de líquidos y gases, temperaturas anormales y un ruido inusual. Además, aun cuando se puedan medir muchos de es-tos inconvenientes, los datos no son transmitidos más allá de los paneles de control e indicadores en el cam-po a la sala de control central.

Para obtener datos valiosos de medición, los ope-radores humanos patrullan distintas ubicaciones en el campo todos los días, incluso ubicaciones en al-tura y otros lugares de difícil acceso, y físicamente deben tocar instalaciones para chequear temperatura y vibración, escuchar ruido o detectar alguna anoma-lía. Gracias a tan meticulosos esfuerzos, las plantas se mantienen libres de accidentes y operan en forma continuada.

Mientras tanto, la evolución de la tecnología de sensado ha hecho posible la lectura de datos que nor-malmente no se podía realizar o sólo eran estimados indirectamente. Hoy en día, en una planta se pueden instalar nuevos sensores compactos con comunica-ción wireless y baterías de larga vida. En consecuen-cia, ya es posible recibir señales desde miles de sen-sores remotos durante largos periodos de tiempo.

Activos equipados con sensores muestran su esta-do en la red. El tiempo y la distancia dejaron de ser restricciones; el estado de los activos puede ser mo-nitoreado en todo momento desde múltiples oficinas dondequiera que estén ubicadas. Salvo por el costo inicial de los sensores, no hay otros gastos; los datos

El ecosistema Netilion basado en la nube respalda a los usuarios con aplicaciones inteligentes y conectadas.

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son transmitidos casi sin costo y no hay necesidad de cables, racks y el trabajo de instalarlos. Además, los errores humanos y las diferencias entre personas a la hora de leer valores quedan eliminados. Sensores de alta performance podrán detectar luz, sonido, olores, vibración durante largos periodos, distorsión y me-dir otros objetos que no pueden ser sensados por los operadores humanos. Estos datos son registrados di-gitalmente y acumulados para su análisis y mejora en el futuro.

El valor que aporta APM queda definido por dos aspectos: Productos que incorporan una tecnología avanza-

da de sensado; La mejora operativa que se obtiene analizando la

información acerca de activos, producción y man-tenimiento.En particular, el segundo punto es crítico para

empresas con activos ya que esta mejora aumenta su competitividad de costos. Aun cuando también sea una ventaja que la información pueda ser almacenada en servidores o en la nube y pueda ser transmitida rápidamente a lugares distantes, estos aspectos no son tan críticos.

Cabe señalar que la importancia de las mejoras y el valor agregado que ofrece APM no es proporcional al costo involucrado salvo en lo que hace a sensores y otro hardware. Piense en un proyecto de construc-ción: sus costos quedan determinados por las cantida-des de hormigón, acero y otros materiales, duración de la construcción, etc., y todos ellos son proporcio-nales al tamaño del edificio a construir. En cambio, el valor agregado que aporta APM no necesariamente es proporcional al costo. Las cantidades y clases de datos y su distancia de transmisión no inciden en el costo. La importancia del valor agregado queda defi-nida por cómo se analizan estos datos, por cómo se identifican las relaciones con la tasa de falla y por cómo se usa esta información para mejorar el proceso de manufactura y el mantenimiento. El gasto adicio-nal (costo marginal) para aumentar el valor agregado se aproxima a cero.

Un sistema bien diseñado permite que los sensores detecten síntomas y que sean analizados por el algo-ritmo para compararlos con los datos pasados acu-mulados en el sistema de gestión de mantenimiento. Si es necesario, el sistema alerta al personal de man-tenimiento y propone una acción adecuada mientras

muestra los documentos pertinentes. El sistema tam-bién notifica al sistema MES y al sistema de control acerca de cualquier anomalía y obliga a estos sistemas a tomar la acción que corresponde para la produc-ción. De acuerdo al estado de los procesos, el sistema muestra información de respaldo para los operadores. Mientras tanto, se van acumulando registros de man-tenimiento en el sistema de gestión de mantenimiento de los equipos para su análisis en el futuro. Se espera que estos sistemas puedan cooperar de manera más eficaz y compartir información entre ellos.

Preparado en base a una presentación de Junji Yamamoto, de Yokogawa.

Tanques de almacenamiento de hidrocarburos: Se vienen las actualizaciones de API 2350

El estándar API 2350 ofrece una guía espe-cífica acerca de cómo prevenir el sobre-llenado en tanques de almacenamiento de hidrocarburos. El estándar ya tiene sus años; la cuarta edición fue publicada en

2012 y este año se viene la quinta edición. El estándar API 2350, destinado a los operadores

de tanques, describe las mejores prácticas para preve-nir eventos de sobrellenado en tanques de almacena-miento de hidrocarburos. El almacenamiento de una gran cantidad de combustibles, petróleo crudo y otros líquidos peligrosos en tanques suele generar un ries-go y un peligro potencial en una instalación en caso de no ser operados, mantenidos y diseñados correc-tamente.

Lo que hace que el sobrellenado de un tanque sea particularmente peligroso está en que se puede gene-

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rar una nube de vapor mortal, que puede desplazarse mucho más allá de una contención secundaria para terminar en una detonación y condiciones peligro-sas para las comunidades cercanas. Un ejemplo que repercutió mucho en la API 2350 fue el incendio de Buncefield en 2005.

Es importante señalar al respecto que API 2350 no es una regulación para cumplir, sino un estándar recomendado. Sin embargo, dentro de este contexto, las organizaciones que adopten los procesos descritos en API 2350 se verán beneficiadas por la posibilidad de controlar los peligros, lo que lleva a una menor exposición a riesgos, incidentes y accidentes, y lograr menores primas de seguro y gastos operativos.

Las nuevas prácticas recomendadas por API tam-bién pueden mejorar la operación normal y la eficien-cia. La mejora en las operaciones es el resultado de procedimientos específicos, claros y procesables que son comprensibles y accesibles para el personal de operaciones. Eliminar la incertidumbre en las insta-laciones reduce variaciones en las operaciones, mejo-rando el proceso. En cuanto a la eficiencia, aumenta ya que la implementación de API 2350 conlleva mu-chas veces una expansión del espacio utilizable del tanque.

Recomendaciones que ofrece API 2350El estándar API 2350 contiene una serie de prác-

ticas y procedimientos recomendados, que incluyen: Implementar un proceso de prevención de sobre-

llenado (OPP según sus siglas en inglés);

Aplicar prácticas de mantenimiento preventivo en el sistema y equipos de prevención de sobrellena-do;

Desarrollar procedimientos escritos para operar en condiciones normales, anormales, de arranque y de parada, como así también comunicaciones entre abastecimiento y empresas receptoras;

Definir parámetros operativos iniciales para cada tanque, que cubre categorías de equipos, niveles en cuestión, tiempos de respuesta y procedimien-tos de alarma;

Implementar y mantener un sistema de evaluación de riesgos.

Preparado en base a un documento de Dean Mallon, de Endress+Hauser.

Los dispositivos USB son una amenaza para las instalaciones industriales

Una reciente investigación realizada por Honeywell muestra que los dispositi-vos USB extraíbles, tales como unida-des de memoria flash, representan una amenaza de ciberseguridad importante

e intencional para una amplia gama de redes de con-trol de procesos a nivel industrial.

Los datos derivados del uso de la tecnología de Honeywell para escanear y controlar dispositivos USB en 50 plantas de usuarios mostraron que en casi la mitad (44%) se pudo detectar y bloquear al me-nos un archivo con problema de seguridad. También reveló que el 26% de las amenazas detectadas eran capaces de generar un trastorno importante al impedir que los operadores tuvieran visibilidad o control de sus operaciones.

El incendio en una instalación causado por el sobrellenado de un tanque de almacenamiento puede llevar a condiciones peligrosas. (Gentileza de Endress+Hauser)

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Las amenazas apuntaban a una gran variedad de sitios industriales, tales como refinerías, plantas quí-micas y fabricantes de pulpa y papel de todo el mun-do, y las amenazas en sí mismas eran severas. Casi 1 de cada 6 apuntaba a sistemas de control industrial o dispositivos IoT.

"Los datos mostraron amenazas mucho más se-rias que lo esperado y, en conjunto, los resultados indican que algunas de estas amenazas fueron diri-gidas e intencionales", comentó Eric Knapp, direc-tor de Honeywell Industrial Cyber Security. "Esta investigación confirma lo que se sospechaba durante años: las amenazas USB son reales para los opera-dores industriales. Lo que sorprende es el alcance y la severidad de las amenazas, muchas de las cuales pueden llevar a situaciones serias y peligrosas en si-tios que manejan procesos industriales".

La investigación examinó los datos recolectados de la tecnología Secure Media Exchange (SMX) de Honeywell, diseñada específicamente para escanear y controlar medios extraíbles, incluyendo drives USB. Entre las amenazas detectadas se encontraban problemas bien conocidos y de alto perfil, tales como TRITON y Mirai, además de variantes de Stuxnet, un tipo de ataque previamente aprovechado por estados para interrumpir operaciones industriales. En pruebas comparativas, hasta el 11% de las amenazas descu-biertas no pudieron ser detectadas de manera confia-ble por una tecnología anti-malware más tradicional.

"Los clientes ya saben que estas amenazas exis-ten, pero muchos creen que no los va a tocar", dijo

Knapp. "Pero estos datos muestran lo contrario y subrayan la necesidad de sistemas avanzados para detectar las amenazas".

La investigación recomienda que los operadores combinen capacitación de personal, cambios en el proceso y soluciones técnicas para bajar el riesgo de amenazas de USB en sus instalaciones industriales.

Computación en niebla versus computación de borde: ¿Cuál es la diferencia?

El creciente interés en IIoT ha introducido una gran variedad de tecnologías y estra-tegias a la hora de abordar todos los datos relacionados con la producción en IIoT. Si bien muchas de estas tecnologías no

son nuevas, no son familiares en la industria y requie-ren explicación. Y esto es claramente lo que ocurre con los términos de computación de borde y compu-

tación en niebla.Según Matt Newton, director de

Opto 22, “ambos tipos de computa-ción tienen que ver con llevar la in-teligencia y las capacidades de pro-cesamiento más cerca de donde se originan los datos”, o sea bombas, motores, sensores, relés, etc. La dife-rencia clave entre las dos arquitecturas es exactamente dónde se coloca esa inteligencia y poder computacional: La computación en niebla colo-

ca la inteligencia a nivel de red de área local de la arquitectura de red, procesando los datos en un nodo de niebla o gateway IoT.

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La computación de borde coloca la inteligencia, el poder de procesa-miento y las capacidades de comuni-cación de un gateway de borde direc-tamente en dispositivos como contro-ladores de automatización programa-bles (PACs).Por su parte, David King, CEO de

FogHorn Systems, señala que “muchos en la industria usan los términos de computación en niebla y computación de borde (o procesamiento de borde) de manera intercambiable.”

La computación de borde es en rea-lidad una expresión que precede al tér-mino de computación en niebla. A modo de antecedentes, Cisco creó el término computación en niebla años atrás para describir una capa de computación en el borde de la red que permitía que los datos preproce-sados pudieran ser transportados de manera rápida y segura a la nube. “Si bien Cisco dominó los aspectos de transporte seguro de la computación en niebla ya desde los primeros días de IoT, muy poco se ha hecho hasta ahora para llevar el procesamiento de datos de la computación en niebla a las aplicaciones de IIoT del mundo real,” comentó David King.

Entrando en más detalles para diferenciar los dos términos, hay que explicar el proceso de transporte de datos de la computación en niebla. Según Newton, los datos provenientes del programa del sistema de control son enviados a un servidor OPC o gateway de protocolo, que convierte los datos en un proto-colo que entienden los sistemas Internet, tales como MQTT o HTTP.

Luego, los datos son enviados a otro sistema, por ejemplo un nodo de niebla o gateway IIoT en la LAN, que recolecta los datos y realiza el procesamiento y análisis de mayor nivel. Este sistema filtra, analiza, procesa e incluso almacena los datos para su trans-misión a la nube o WAN en una fecha posterior. La arquitectura de la computación en niebla se basa en numerosos enlaces en una cadena de comunicación que mueve los datos desde el mundo físico de activos al mundo digital de IT. Cada uno de estos enlaces es un potencial punto de falla.

De acuerdo a Newton, la computación de borde “simplifica esta cadena de comunicación y reduce el

número de puntos potenciales de falla a la hora de cablear activos físicos, tales como bombas y moto-res, en un PAC inteligente para recolectar, analizar y procesar datos provenientes de los activos físicos mientras corre el programa del sistema de control. Los PACs utilizan luego las capacidades de la com-putación de borde para definir qué datos deben ser almacenados localmente o enviados a la nube para un posterior análisis. En la computación de borde, la inteligencia es llevada literalmente al borde de la red, donde los activos físicos están conectados juntos por primera vez y donde se originan los datos de IoT.”

Como su nombre lo sugiere, FogHorn Systems es un defensor de la computación en niebla, pero con una nueva vuelta de tuerca en cuanto a proceso. King señala que están mejorando el concepto de compu-tación en niebla teniendo en cuenta que “la compu-tación de borde no es escalable y no permite ver a través de múltiples máquinas o procesos. El nuevo concepto es acercarse lo más que se pueda a la fuente sin quedar atrapados en el nivel de la máquina indi-vidual.”

La tecnología de FogHorn va más allá de filtrar los datos y normalizar los datos, y no usa una lógica de motor de reglas básicas como conector local para la analítica basada en la nube. Aplica una nueva capa inteligente en o cerca de la fuente de los datos en un gateway de niebla para filtrar y normalizar los datos antes de pasarlos a la nube.