Cómo las empresas industriales pueden reducir sus costes energéticos con Edge Computing

Los precios industriales se han disparado casi un 50% en pleno "rally" energético. El aumento de los precios del gas, el combustible y la electricidad ha llevado los precios de producción a casi dos años consecutivos de subidas ininterrumpidas.

Los efectos de la crisis energética han golpeado duramente a la economía industrial en 2021-22. En este periodo, los precios industriales se han disparado un 41,8% respecto al año anterior. Los datos publicados por el Instituto Nacional de Estadística (INE) muestran cómo los precios industriales han encadenado casi 2 años consecutivos al alza.

El uso intensivo de productos energéticos ha dejado a las empresas industriales muy expuestas al impacto de la actual crisis energética. La principal consecuencia de este impacto ha sido la traslación a los precios de la producción industrial. Así, el índice de precios industriales (IPRI), que elabora el INE, registró una variación incremental del 10% en 2021 (la cifra más alta desde 1985).

Recogida y explotación de datos en plantas industriales con nuevas tecnologías IoT y eficiencia energética.

La recopilación y explotación de datos en las plantas industriales con las nuevas tecnologías del IoT abre una nueva vía para la optimización de los procesos, incluida la eficiencia energética. El nacimiento de la IoT ha supuesto que las organizaciones manejen más tecnologías y dispositivos con gran cantidad de datos que nunca, lo que no solo permite buscar nuevas oportunidades de negocio, sino también la eficiencia operativa (incluida la energética).

A medida que aumenta el consumo digital de datos en la industria, sus cargas de trabajo se trasladan al borde de la red en ubicaciones fuera de la infraestructura física de TI. Con esa migración de recursos llega el reto de garantizar que los datos permanezcan siempre accesibles de forma sostenible.

La computación de borde desempeña un papel clave en la sostenibilidad y la eficiencia energética porque está diseñada específicamente para acercar las aplicaciones y los datos a los dispositivos y sus usuarios. Esto ayuda a las organizaciones a reaccionar mejor a las cambiantes demandas de los consumidores y a mejorar los procesos para crear productos más sostenibles.

Esto incluye ayudar a las organizaciones a digitalizar sus procesos de fabricación mediante el uso de datos para generar retroalimentación y alertas en tiempo real para aumentar la eficiencia en toda su cadena de suministro, incluyendo la reducción de los costos de energía y las emisiones de carbono.

Las ventajas del Edge computing para la optimización energética en la industria.

La computación de borde se presenta como una solución perfecta para resolver algunos de los graves problemas de costes energéticos a los que se enfrentan las empresas industriales. Aumentar el despliegue de soluciones de borde podría ser una de las respuestas para alcanzar el objetivo de optimización energética que busca la industria.

Más allá de las soluciones de eficiencia energética que pueden desplegarse en el borde, los propios sistemas de borde tienen algunas características inherentes a su arquitectura que pueden ayudar a reducir la huella de carbono y optimizar el uso de la energía:

• Eficiencia: Al tener un espacio restringido en el borde, se optimiza el diseño de los equipos de almacenamiento, red y respaldo de energía, lo que resulta en menos espacio y, por lo tanto, menos uso de energía para el procesamiento de la información. Esto se traduce en menores costes y mayor eficiencia de los dispositivos locales.
• Menor latencia: El procesamiento de los datos más cerca de la fuente donde se crearon reduce la latencia y, en consecuencia, también la energía necesaria para el funcionamiento de los equipos en la red.
• Big Data: no toda la información transmitida por los dispositivos IoT y que conforma el universo Big Data es realmente útil; el procesamiento completo de los datos ralentiza las tareas de análisis debido al exceso de información. Es aquí donde el edge computing puede jugar un importante papel de filtrado, analizando la información in situ en tiempo real y enviando a la infraestructura centralizada sólo aquellas desviaciones relevantes que puedan tener un impacto significativo. Esto puede reducir considerablemente el consumo de energía, así como los costes de ancho de banda.
• Reutilización del hardware: Con la infraestructura adecuada, se pueden reutilizar diferentes dispositivos que actualmente están infrautilizados (retrofitting), reduciendo así la generación de residuos electrónicos.

La descentralización, un nuevo paradigma en el mundo tecnológico

Con la llegada de la computación de borde, es posible una gestión más eficiente de los sistemas informáticos (esencial en esta nueva economía de los datos), por ejemplo, haciendo que los recursos estén "inactivos" cuando no se necesitan. La orquestación y gestión de un conjunto distribuido de centros de datos (más pequeños) permite utilizar los recursos informáticos (y por tanto la energía) de forma eficiente.

Aplicaciones inteligentes relevantes para la eficiencia energética con Edge Smart Solutions

Las soluciones inteligentes Edge también pueden ayudar a diferentes tipos de empresas a resolver sus necesidades de eficiencia energética a través de sensores en tiempo real y a tomar medidas preventivas en la red. Entre las aplicaciones inteligentes más relevantes se encuentran:

1. ‍Gestión de la demanda: Aplicación de la predicción y optimización de la demanda a través de algoritmos para la gestión de la energía mediante la monitorización de la red con sensores en tiempo real. Edge Computing permite ejecutar procesos de flexibilidad energética allí donde se genere o consuma energía, y adaptar la demanda a las posibilidades de generación.
2. Edge Computing para la generación distribuida: En los centros industriales empiezan a surgir pequeñas "centrales" de generación de energía que alteran el equilibrio entre oferta y demanda. Surge así la necesidad de gestionar un gran número de elementos distribuidos de generación y almacenamiento de energía, para optimizar su distribución y reparto. El Edge Computing facilita una gestión inteligente de todos estos activos y permite tratarlos de forma agregada bajo la figura de "Centrales EléctricasVirtuales".
3. Edge Computing para la detección de fraudes y fugas: El desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial en el Edge permite detectar posibles fraudes y fug as en el consumo de la red de baja tensión. El consumo de energía eléctrica a través de conexiones ilegales a la red supone un aumento no planificado de la demanda que puede ocasionar grandes pérdidas a las empresas.
4. Modernización de la infraestructura TI: Gracias a la virtualización de infraestructuras a través de nodos Edge, es posible reducir sus requerimientos de espacio físico y consumo.

El auge del Edge Computing como una de las tecnologías facilitadoras de la transformación digital del sector industrial es innegable. Ahora también representa un balón de oxígeno en la difícil situación energética en la que están inmersas las organizaciones de todo el mundo.

La introducción de un modelo dinámico de IA apoyado por la tecnología de computación de borde en los entornos industriales actuales puede reducir significativamente el uso de la energía, reduciendo las emisiones de carbono e iniciando un descenso de los costes energéticos en pocos meses.

Buscar formas de reducir el uso de la energía no es algo nuevo para el sector, pero sí lo es crear formas escalables de hacerlo.

La mayoría de los equipos actuales no funcionan a niveles óptimos, por lo que se puede conseguir un importante ahorro de energía. Optimizar el rendimiento es fundamental para reducir el uso de energía y aumentar la sostenibilidad en un entorno industrial.

Aquellas empresas que desarrollen las capacidades para conectar dispositivos y recoger y explotar eficazmente los datos en tiempo real desempeñarán sin duda un papel destacado en la Industria 5.0 del futuro.

En Bárbara ya estamos desplegando Edge Gateways en diferentes puntos de las operaciones industriales, que permiten no sólo la optimización energética en las infraestructuras industriales, sino también el despliegue de aplicaciones de IA que automatizan las decisiones de negocio, aliviando así la presión sobre los operadores. Todo ello con una capa de ciberseguridad que hace que la solución sea escalable y certificable en un entorno tan exigente como el industrial.

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