Imagina un mundo donde la gestión de inventario va más allá de las tareas mundanas y se convierte en un catalizador para el crecimiento y la eficiencia. El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) ha cambiado las reglas del juego, integrando a la perfección máquinas inteligentes, sensores y dispositivos en el corazón de los procesos de catalogación de inventario.
Este cambio de paradigma permite a las empresas aprovechar el poder del análisis de datos en tiempo real, desbloqueando un tesoro de oportunidades para una toma de decisiones más inteligente, una productividad más alta y una seguridad mejorada.
Sin embargo, con grandes datos viene una gran responsabilidad. El desafío radica en gestionar y aprovechar las grandes cantidades de datos generados por estos dispositivos interconectados.
Aquí es donde entra en escena el concepto de Data Lake: un repositorio centralizado que almacena datos sin procesar y no estructurados, listos para ser accedidos y analizados utilizando una amplia gama de herramientas y aplicaciones.
Esta cautivadora exploración explorará la relación simbiótica entre el sistema Odoo ERP , los sensores IIoT y el Data Lake. Descubre cómo este poderoso trío colabora para revolucionar la gestión de inventario, monitoreando meticulosamente el movimiento de productos, optimizando los niveles de stock y empoderando decisiones informadas sobre compras y producción.
En el camino, desentrañaremos la integración perfecta de los servicios de AWS que hacen que la ingestión, transformación y almacenamiento de datos en el Data Lake sea un proceso fluido y eficiente.
Para cuando concluyamos este viaje, tendrás una comprensión integral de cómo la convergencia armoniosa de IIoT, los Data Lakes y el sistema Odoo ERP puede transformar tus procesos de gestión de inventario, impulsar las medidas de seguridad a nuevas alturas y generar reducciones de costos sustanciales.
Prepárate para abrazar el futuro de la gestión de inventario como nunca antes.
¿Qué es el Internet Industrial de las Cosas (IIoT)?
Por su propia definiciónIIoT es el uso de sensores o dispositivos interconectados vinculados a la infraestructura informática e internet para aplicaciones industriales.
Es una versión más robusta de Internet de las cosas (IoT) utilizado principalmente para el consumo de usuarios finales. IIoT también es una evolución natural del Sistema de Control Distribuido (DCS) y Controladores Lógicos Programables (PLC), que ganaron fama en muchas industrias manufactureras en los años 80 y 90.
En resumen, IIoT tiene como objetivo principal implementar máquinas o sensores inteligentes para capturar datos necesarios a través de Internet en entornos de fabricación desafiantes.
El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) puede ofrecer varios beneficios a los trabajadores de fábrica, incluidos beneficios de seguridad. En primer lugar, IIoT puede ayudar a prevenir accidentes al proporcionar datos en tiempo real sobre el rendimiento de máquinas y equipos.
Estos datos pueden detectar posibles fallas o problemas, permitiendo que los equipos de mantenimiento tomen medidas correctivas antes de que ocurra un accidente.
En segundo lugar, IIoT puede monitorear la salud y seguridad de los trabajadores mediante el seguimiento de signos vitales, patrones de movimiento y otros puntos de datos. Esta información puede detectar fatiga, estrés u otros factores que afecten la seguridad de los trabajadores, lo que permite a los empleadores tomar medidas correctivas o ajustar las condiciones de trabajo.
Finalmente, IIoT puede ayudar a mejorar las condiciones de trabajo en general al proporcionar información sobre la productividad de los trabajadores y la satisfacción laboral. Esta información se puede utilizar para tomar decisiones basadas en datos sobre los procesos de trabajo, los horarios y la asignación de recursos, lo que finalmente conduce a un lugar de trabajo más seguro y productivo.
¿Qué es un Data Lake?
Un Data Lake es un repositorio centralizado de datos. Por lo general, almacena datos en su formato natural o sin procesar. A menudo, estos datos pueden ser no estructurados o semi-estructurados también.
Un Data Lake también puede almacenar datos, incluidas copias en bruto de datos del sistema fuente, datos de sensores IIoT, datos sociales, etc., y transformar los datos en entidades valiosas.
Estas entidades pueden ser utilizadas posteriormente para informes, visualización, análisis o el Machine Learning. Un Data Lake también puede incluir datos estructurados de bases de datos relacionales (filas y columnas), datos semi-estructurados (CSV, registros, XML, JSON), datos no estructurados (correos electrónicos, documentos, PDF) y datos binarios (imágenes, audio, video).
Sistema ERP Odoo
El Sistema ERP Odoo es un conjunto completo de aplicaciones empresariales que ofrece una variedad de módulos como Ventas, Compras, Inventario, Manufactura, Contabilidad y más. Es un software de código abierto que se puede personalizar para satisfacer las necesidades específicas de un negocio.
El sistema proporciona una plataforma unificada para gestionar diversos procesos empresariales y ayuda a mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la productividad.
En nuestro contexto, nos centraremos en el módulo de Odoo Inventory diseñado para gestionar almacenes, artículos en stock, proveedores y más.
Permite a las empresas realizar un seguimiento de sus niveles de inventario, monitorear el movimiento de productos y tomar decisiones informadas sobre compras y producción.
Desde una perspectiva general, se combinan varios aspectos: sensores IIoT, datos sin procesar transformados por Data Lake, que luego se integran a través de una función sin servidor y una API con el módulo de Odoo Inventory.
La siguiente ilustración muestra el flujo general del proceso:
Como muestra el diagrama de flujo, los sensores IIoT detectan la cantidad, ubicación y estado del inventario (por ejemplo, cuando el inventario está en estado 'dañado') en el almacén y envían la información al recurso IoT Core en AWS Cloud.
Otra información que vale la pena mencionar es la de cualquier inventario entrante o saliente, que es registrada permanentemente por los sensores IIoT en la puerta del almacén. Estos sensores IIoT también envían la información al IoT Core.
Una vez que el IoT Core recupera la información, la envía al Data Lake en AWS Cloud. El Data Lake es un repositorio centralizado que almacena todos los datos recopilados por los sensores IIoT.
La función principal de este Data Lake es transformar los datos sin procesar en datos estructurados, que luego se enviarán al módulo de Odoo Inventory con la ayuda de la función AWS Lambda.
La función lambda es un recurso sin servidor. Recupera los datos estructurados del Data Lake y los envía a Odoo. Luego, el módulo de Odoo Inventory utiliza la integración de API para comunicarse con la función Lambda y acceder a estos datos en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre sus niveles de inventario.
Digamos que un almacén tiene un sensor que monitorea la temperatura de sus productos. Si la temperatura excede un umbral determinado, el sensor activará una alerta y enviará los datos al Data Lake.
El módulo de inventario de Odoo puede acceder a estos datos en tiempo real y ajustar automáticamente los niveles de inventario de los productos afectados, asegurando que el almacén siempre tenga la cantidad adecuada de stock disponible.
De manera similar, si un proveedor envía productos que no cumplen con los estándares de calidad especificados, los sensores de IIoT pueden capturar estos datos y enviarlos al Data Lake. Luego, el módulo de inventario de Odoo puede utilizar estos datos para rechazar automáticamente el envío o ajustar los niveles de inventario en consecuencia.
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Servicios de AWS para IIoT y Data Lake
La capacidad principal de una arquitectura de Data Lake es la capacidad de ingerir y transformar rápidamente múltiples tipos de datos:
- Datos de transmisión en tiempo real y activos de datos masivos de plataformas de almacenamiento locales.
- Datos estructurados generados y procesados por plataformas heredadas locales, como mainframes y almacenes de datos.
- Datos no estructurados y semiestructurados: imágenes, archivos de texto, audio y video, y gráficos.
Dependiendo de tu caso de uso, AWS proporciona servicios y capacidades para ingerir diferentes tipos de datos en tu Data Lake construido en Amazon S3.
Los siguientes servicios de AWS serán importantes en nuestro contexto de IIoT.
- AWS IoT Core. IoT Core es un servicio administrado que permite que los dispositivos conectados (es decir, máquinas/sensores inteligentes) interactúen de forma segura con los servicios en la nube. Puede admitir miles de millones de dispositivos y billones de mensajes, y procesar y enrutar esos mensajes a otros puntos finales o servicios de AWS.
- Amazon Kinesis Firehose . Kinesis Firehose es un servicio administrado para entregar datos de transmisión en tiempo real a destinos específicos, como Amazon S3.
- Amazon Simple Storage Service (S3) . S3 es un servicio de almacenamiento de objetos simple que ofrece almacenamiento escalable, disponibilidad de datos, seguridad y rendimiento. En el contexto de IIoT y Data Lake, es el repositorio central para datos sin procesar y estructurados.
- AWS Glue. Es un servicio de integración de datos sin servidor que facilita a los usuarios de análisis descubrir, preparar, mover e integrar datos de múltiples fuentes. En nuestro contexto, se utilizarán tres características de AWS Glue:
- ETL Job. Esta es la característica principal de AWS Glue que realizará la tarea de ETL.
- Data Catalog. El Catálogo de Datos de AWS Glue hace referencia a los datos utilizados como fuentes y destinos de sus trabajos de extracción, transformación y carga (ETL) en AWS Glue.
- Crawlers. Los crawlers tienen la tarea principal de poblar el Catálogo de Datos con tablas. Un crawler rastreará múltiples fuentes de datos en una sola ejecución. Al finalizar, el crawler creará o actualizará las tablas en el Catálogo de Datos para su uso posterior por parte del trabajo de ETL.
- AWS Lambda . Lambda es un servicio sin servidor administrado que permite ejecutar el código sin tener que aprovisionar el servidor. Ejecuta el código en una infraestructura de alta disponibilidad y realiza toda la administración de la infraestructura sin intervención del usuario.
- Amazon Route 53 . Route 53 es un servicio de Sistema de Nombres de Dominio (DNS) altamente disponible y escalable. Conecta las solicitudes de los usuarios a aplicaciones de Internet que se ejecutan en AWS.
- AWS CloudFront . CloudFront es un servicio de Red de Entrega de Contenido (CDN) administrado que acelera la entrega de contenido web estático y dinámico a los usuarios.
- Elastic Load Balancer . Un servicio de equilibrio de carga administrado que distribuye el tráfico de las aplicaciones entrantes y se escala adecuadamente para satisfacer las demandas de tráfico.
- Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) . EC2 es un servicio de máquina virtual administrada que se puede utilizar para alojar aplicaciones web en la nube, que en nuestro caso es para la aplicación Odoo ERP.
- Amazon Relational Data Service (RDS) . Es un servicio de SGBD en la nube que admite la base de datos PostgreSQL utilizada por la aplicación Odoo ERP.
Perspectiva Técnica
Habiendo definido todos los conceptos básicos necesarios, ahora definimos la arquitectura de alto nivel:
Los sensores IIoT enviarán los datos de telemetría al AWS IoT Core. Una vez recuperados, se enviarán al Kinesis Firehose. El Kinesis Firehose está configurado para consumir los datos de telemetría de origen del IoT Core.
La parte de entrega del Kinesis Firehose enviará los datos de telemetría al depósito de datos sin procesar de S3. El Crawler se encargará de rastrear el almacén de datos (es decir, los depósitos de S3 en este caso), luego creará o actualizará las tablas en el Catálogo de Datos.
El trabajo de ETL de AWS Glue realizará la extracción y transformación principales de los datos sin procesar y los cargará en el depósito de datos estructurados de S3.
La función AWS Lambda notificará a Odoo Inventory a través de la integración de API sobre la información de stock en el momento adecuado.
Al mismo tiempo, Aill recuperará los datos estructurados del depósito de S3 y los actualizará en la base de datos de Odoo en tiempo real (en este caso, la instancia maestra de RDS).
Una vez que los datos estén listos en la instancia maestra, la instancia de respaldo también se sincronizará. El propósito es mantener múltiples copias de datos en 2 instancias. Esto significa que el 99.95% de los datos tiene un alto nivel de disponibilidad.
Para una práctica comercial segura, se recomienda utilizar una conexión segura entre la sede central o las redes locales y la nube de AWS. Esto se implementa estableciendo una conexión VPN de sitio a sitio entre las redes locales y la nube de AWS.
La puerta de enlace VPN está configurada en el lado de la nube de AWS y la puerta de enlace del cliente está configurada en el lado local.
Una vez establecida la conexión segura, el usuario de Odoo puede consumir y manipular los datos transformados utilizando el módulo de inventario de Odoo.
Desafíos y limitaciones de la arquitectura de IIoT y Data Lake
A pesar de los numerosos beneficios de implementar la arquitectura de IIoT y Data Lake en la industria manufacturera, se deben considerar varios desafíos y limitaciones.
Algunos de estos incluyen:
- Privacidad y seguridad de datos : Dado que el IIoT implica la recopilación y procesamiento de datos sensibles, garantizar la privacidad y seguridad de los datos se convierte en una preocupación crítica. Cualquier violación de la seguridad de los datos podría tener consecuencias graves como robo de datos, mal funcionamiento del sistema o pérdida de productividad.
- Desafíos de integración : Integrar el IIoT con sistemas heredados puede plantear un desafío significativo. El IIoT genera grandes cantidades de datos y los sistemas heredados pueden no estar equipados para manejar tales volúmenes de datos. Además, la integración puede requerir mapeo y transformación de datos complejos, lo que aumenta la complejidad y los costos.
- Falta de estándares : El IIoT es una tecnología relativamente nueva y no existen estándares establecidos que rijan su implementación. Esta falta de estándares puede crear problemas de interoperabilidad entre dispositivos, plataformas y sistemas.
- Falta de personal capacitado : Implementar el IIoT y la arquitectura de Data Lake requiere personal capacitado para diseñar, implementar y gestionar los sistemas. Sin embargo, la escasez de personal capacitado con la experiencia necesaria puede crear desafíos en la implementación y mantenimiento de estos sistemas.
- Escalabilidad : A medida que el IIoT genera grandes cantidades de datos, es esencial escalar la infraestructura para manejar estos datos. Escalar puede ser un desafío, especialmente si la infraestructura no está diseñada para manejar los altos volúmenes de datos.
- Calidad de datos La precisión y confiabilidad de los datos generados por IIoT son fundamentales para el éxito de cualquier iniciativa de IIoT. Sin embargo, garantizar la calidad de los datos puede ser un desafío, especialmente al tratar con datos no estructurados de diversas fuentes.
- Costo Implementar IIoT y la arquitectura de Data Lake requiere inversiones significativas en términos de infraestructura, hardware, software y personal. Además, el mantenimiento y la gestión de estos sistemas también pueden ser costosos.
Conclusión
A lo largo de este artículo, hemos explorado el potencial notable que surge cuando IIoT, Data Lakes y Odoo convergen.
La integración de estas tecnologías poderosas ofrece una solución integral para gestionar inventarios, almacenes, proveedores y más. Con el apoyo de los servicios de AWS, la arquitectura de IIoT y Data Lake se convierte en un catalizador para la toma de decisiones informadas y la competitividad sostenida.
Como uno de los principales socios de Odoo en el mundo, poseemos la experiencia y el conocimiento para ayudarlo a aprovechar este poder transformador. Juntos, moldeemos el futuro de la gestión de inventarios, desbloqueemos nuevos niveles de eficiencia y impulse su negocio hacia un crecimiento y éxito sin precedentes.
Contáctenos hoy y embarquemos en un viaje transformador impulsado por IIoT, Data Lakes y el sistema ERP de Odoo. Redefinamos lo que es posible en la gestión de inventarios y aprovechemos las oportunidades que nos esperan.