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La característica notable e importante del Internet de las Cosas (IoT) es la forma en que aplicaciones gratuitas o de bajo costo y un conocimiento ampliamente disponible se combinan para trabajar. Esto hace el IoT muy diferente de las tecnologías de automatización que los fabricantes han adoptado en el pasado.  

Las herramientas gratuitas o de bajo costo incluyen, por ejemplo, If This Then That, Twilio y Amazon Web Services (AWS) IoT – todos recursos basados en la nube para programar respuestas automáticas a eventos. Con recursos como estos, puede emplearse un sensor estándar para activar, por ejemplo, el envío de un correo electrónico, el registro de un punto de datos o la activación de un dispositivo sin necesidad de diseñar o cablear un sistema para conectar la entrada con la respuesta.

Es esta facilidad la que lleva a lo que pronto descubriremos que es conocimiento ampliamente disponible. Los estudiantes de ingeniería de hoy están acostumbrados a estas herramientas, juegan con ellas para sus propios propósitos, y por eso pueden aceptar como algo normal que usarán estas herramientas en su profesión eventual.

Thomas Kurfess tiene una perspectiva sobre esto. El recientemente contratado director de manufactura en Oak Ridge National Laboratory fue, hasta hace pocos meses, el catedrático con distinción Husco/Ramírez en energía de fluidos y control de movimiento en el Instituto de Tecnología de Georgia (Georgia Tech), donde instruía estudiantes que ya dominaban la tecnología IoT.

Conectar sensores IoT con Alexa: integración y aplicaciones prácticas

Un ejemplo del uso de esa tecnología en Georgia Tech ayudó a resolver un incómodo problema: mal uso de la sierra de banda del laboratorio de ingeniería, la máquina disponible para los estudiantes, más ampliamente usada y ampliamente mal usada. Se supone que la sierra está para cortar madera y plásticos, pero los estudiantes la usaban secretamente para cortar metal todo el tiempo.

El Dr. Kurfess dice: “Le pregunté a algunos de mis estudiantes si había alguna forma de crear un sistema que pudiera detectar si la sierra estaba cortando metal. Ellos sonrieron y dijeron ‘Sí, y podemos incluso identificar qué clase de metal está cortando’”.

Ya había un acelerómetro fijado a la sierra. Había sido puesto allí para monitorear patrones de uso, pero el sensor también brindaba suficientes datos para identificar a quienes infringían las reglas. Por pedido del Dr. Kurfess, los estudiantes conectaron este sensor a través de AWS a una cámara en el laboratorio y la unidad de asistencia por voz Alexa de Amazon en la oficina del Dr. Kurfess.

Ahora, gracias a la lógica definida usando AWS, cuando el acelerómetro mide un nivel de fuerza que indica que la sierra de banda está cortando metal, la cámara toma una foto de la vecindad de la sierra para identificar al usuario, la cual se envía por correo electrónico al Dr. Kurfess. Mientras tanto, un cálculo usando los datos del acelerómetro se usa para redactar un mensaje hablado por Alexa que puede ser como: “Disculpe, profesor Kurfess. Alguien está cortando acero con una dureza de 40 a 50 Rockwell C en la sierra de banda ME 2110”.

Este es el Internet de las Cosas en acción

El Dr. Kurfess dice que esta aplicación ilustra dos puntos fundamentales que los fabricantes deberían reconocer del IoT y en qué consiste. Primero, sus aplicaciones están compuestas de estos tres elementos: sensores de bajo costo, conectividad y una corriente de datos enviado a la nube donde las herramientas digitales pueden procesarla y hacer uso de los datos.

“El Internet de las Cosas no es un desarrollo”, dice el Dr. Kurfess. “Es la acumulación de estos diferentes recursos juntos”. Los avances incrementales en todas estas áreas – avances tales como mejores velocidades inalámbricas y tecnología de batería, y la multiplicación de utilidades basadas en la nube – cuentan para el por qué el IoT parece haber aparecido de repente sin nadie que lo inventara.

El segundo punto, igual de importante, es este: los fabricantes pueden sacar ventaja del recurso que representa este conjunto de elementos para resolver algunos de los problemas que enfrentan en producción.

Ya sabemos que podemos hacer esto con herramientas de información. Cuando hay una necesidad continua y recurrente para un punto de datos particular, podemos escribir un programa o dar formato a una página web para suministrarnos automáticamente esos puntos de datos y poner la información donde podamos verla fácilmente.

El IoT representa esa misma simplicidad aplicada a eventos y sus respuestas apropiadas. Es decir, sin mucha más dificultad que construir una página web personalizada para presentar datos cambiantes, podemos construir una secuencia personalizada de eventos que sean activados con circunstancias cambiantes.

“Todo está al alcance de nuestras manos”, dice el Dr. Kurfess. “Sólo tenemos que juntarlo”.

Monitoreo automatizado de niveles de fluidos

Un ejemplo sobre el cual él hizo una consultoría recientemente se relaciona con niveles de refrigerante y lubricación en una instalación de mecanizado de producción. Él dice: “El peor trabajo en la planta – el que habían dado al empleado más novato – era caminar alrededor mirando todos estos niveles. La compañía preguntó si sería costoso automatizar el monitoreo de los niveles de fluido. Descubrimos que el sensor que se necesitaba para hacer esto en cada máquina era más barato que su varilla graduada”.

La compañía que hizo esta pregunta entendió entonces que había preguntado por muy poco. Así que, ¿qué tal monitorear también la temperatura del agua en los tanques de enfriamiento usados para la soldadura? Aún más fácil, descubrió el Dr. Kurfess – los sensores de temperatura apropiados cuestan algo así como 50 centavos cada uno. Y hubo más.

“Con sensores adicionales, nos dimos cuenta que podíamos rastrear la reometría (flujo del fluido), y también el conteo de partículas”, dice él. Así, la rutina de caminar alrededor evaluando fluidos podía eliminarse totalmente, porque una aplicación IoT tomando datos de estos sensores podía entregar toda la información necesaria a una pantalla central, al tiempo que también iniciaría una acción correctiva tal como mensajes de texto al personal de mantenimiento cada vez que la métrica de calidad de un fluido cayera fuera de especificación.

El Dr. Kurfess dice que el IoT podría usarse incluso para evitar uno de los desarrollos más incómodos en el ambiente de un taller de máquinas: el molesto olor a refrigerante.

“Podíamos monitorear el pH del refrigerante”, dice él. “El valor del pH está relacionado con el conteo de bacterias”. En teoría, la acción automática del Internet de las Cosas podría evitar que en un taller vuelva a encontrarse el olor a huevos podridos.

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