El requisito principal de conectar máquinas, o sistemas automatizados para cualquier tipo de integración, o análisis de Industria 4.0, o Internet de las cosas requiere la estandarización de datos.
No importa dónde se encuentre en su proceso de transformación digital. La razón de esto es que los datos de estos diversos sistemas se crean de muchas maneras. Por lo tanto, para que los datos de cada sistema sean comprensibles, transferibles y digeribles en tiempo real por cualquier otro sistema, es imprescindible la estandarización de los datos del sistema de origen.
Es por eso que se escucha tanto sobre UNS (Unified Namespace).
UNIFIED NAMESPACE en Mas Ingenieros
Si bien un UNS sirve como conector de datos críticos, es solo una arquitectura diseñada para usarse de esta manera. La forma en que se manejan los datos dentro de él se puede realizar de varias maneras diferentes, dependiendo de cómo se construya el UNS.
Mas Ingenieros, como partner de Highbyte, usa el concepto de UNS y la solución Intelligence Hub de tres maneras diferentes para construir un UNS.
UNIFIED NAMESPACE en Mas Ingenieros
Broker MQTT
En los últimos años, MQTT se ha convertido en el método preferido para hacer que los datos de la planta sean accesibles para múltiples fuentes de una manera que no afecte el rendimiento de los equipos de la planta. La arquitectura UNS implementada con más frecuencia implica construirla en un corredor MQTT. De esta manera, los datos de varios sistemas se publican en el UNS a través de una estructura de temas en el intermediario MQTT. Esta estructura básica por lo general sigue el amplio esquema ISA-95 de compañía, sitio, área, línea, celda de trabajo y activo.
Sin embargo, estos pasos por sí solos no abordan todos los desafíos de gestión de datos involucrados. El espacio de nombres de temas con cargas útiles de datos relevantes aún debe estructurarse lógicamente y MQTT requiere más compatibilidad para publicar y suscribir aplicaciones.
Data Lakes
En lugar de ajustar las integraciones de sistemas existentes, algunas empresas prefieren enviar sus datos a un data lake basado en la nube para que los utilicen las aplicaciones de análisis o visualización de paneles. Incluso aquí, la estandarización y la contextualización de los datos siguen siendo necesarias debido a los diversos orígenes de los datos, como se señaló anteriormente.
HUB de integración
Aquí el enfoque no está en crear un intermediario central, sino en la integración, lo que ayuda a explicar el interés de los integradores de sistemas, ya que estandariza los datos para la transferencia entre sistemas.
Si quieres más información, lee el siguiente post….
