Adquisición de datos desde el Cloud mediante RASPBERRY PI
En el entorno industrial donde las maquinas funcionan prácticamente las 24 horas del día, una parada en una línea de producción de 30 minutos, 1 hora o más puede suponer grandes pérdidas para el fabricante. Muchas de estas paradas se producen por desgastes en componentes mecánicos, como por ejemplo los rodamientos de un motor de una cinta transportadora. Por este motivo el proyecto está enfocado a la integración de las diferentes tecnologías que engloba la industria 4.0 para la optimización del proceso.
El proyecto se desarrolla en el ámbito industrial, concretamente en procesos de producción donde haya motores eléctricos, como por ejemplo cintas transportadoras la cuales pueden trasladar todo tipo de productos desde palets, cajas, botellas, etc.
El proyecto consiste en la captura de datos que generan los sensores de los motores y enviarlos a la nube (Cloud) donde se utilizará un servicio como infraestructura (también conocido como IaaS), para guardarlos en una base de datos y poder grafiarlos. Para ello utilizaremos (a groso modo) sensores de temperatura y vibración, una Raspberry Pi y un ordenador portátil personal con diferentes aplicaciones. En los siguientes capítulos se entrará en detalle tanto del software como del hardware requerido para llevar a cabo el proyecto.
La adquisición de datos y la creación de una instancia en la nube como Amazon Web Services, se puede implementar de diferentes maneras, con diferentes arquitecturas, protocolos de
comunicación y lenguajes de programación.
El análisis de los puntos anteriores es vital, para tener una referencia de cuales van a ser los protocolos de comunicación entre la pasarela IIOT (en este proyecto, una Raspberry PI) y la nube, que protocolo o lenguaje de programación integrar para la adquisición de las magnitudes físicas en campo (en este proyecto, temperatura y vibración). Igual de importante es la elección del software para guardar en una base de datos, los valores de los sensores y el software para mostrarlos por pantalla.
En cuanto al hardware, se ha escogido el Micro Pc Raspberry Pi 3 model B debido a su versatilidad, su bajo coste y sus entradas/salidas incorporadas en el mismo PC la cual la hace realmente atractiva para crear pequeños prototipos.
En lo que respecta al software, se ha elegido por una parte Node-RED, ya que es una herramienta muy potente que permite comunicar hardware y servicios de una manera rápida e intuitiva. Por otro lado se ha implementado el software Grafana que con la ayuda de influxDB es capaz de almacenar datos y visualizarlos a través de graficas.
Por último, Amazon Web Services ofrece la posibilidad de comunicar y adquirir datos de los dispositivos IoT de una manera fácil, por lo que con unos conocimientos básicos de configuración software y hardware es posible arrancar una plataforma en la nube.
Proyecto final de posgrado de sistemas ciberfísicos de Eloy Fernández Martínez