KasperskyOS
Para variar, hoy no hablaremos de la seguridad de la información. En su lugar, haremos un análisis de los datos industriales en la fábrica de tubos Chelyabinsk (ChelPipe). ¿Todo esto de la nada? Pues no es así. Se trata, de hecho, de otra área de aplicación de nuestras innovaciones que se conoce como “datos industriales confiables”.
Información industrial en bruto
Las grandes empresas operan miles de tornos, turbinas, hornos y otra maquinaria; todos cuentan con sensores que supervisan los procesos en todo momento. ¿Alguna vez te has preguntado cuántos datos industriales generan los equipos?
Pues nuestros expertos sí, y encontraron 1,500 fuentes de señal por cada sistema de control automatizado de procesos (APCS) dentro de una empresa promedio. Para los gigantes (por ejemplo, las empresas que gestionan una amplia red nacional de oleoductos troncales), la cifra puede sobrepasar el millón. Además, cada sensor o controlador individual promedio puede generar de 10,000 a 15,000 mediciones por segundo.
¿Sabes cuánta de esa información se usa en realidad? Depende de la importancia del instrumento en cuestión, pero en promedio, las organizaciones no envían más del 10%–15% de los datos recolectados al sistema de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA). Eso es suficiente para evaluar la operabilidad del sistema, pues nadie quiere sobrecargar al SCADA. Después de todo, a juzgar por la cantidad de datos, cada señal ocupa hasta 80 bytes.
Por lo tanto, el APCS promedio puede generar aproximadamente 100 gigabytes de datos en bruto por minuto y en un buen día, ocupa una décima parte de ella. El otro 90% es inútil. Y eso es en la era del big data, cuando los analistas de datos venderían su alma por un byte adicional.
¿Cómo darles un mejor uso a los datos generados por los sensores industriales?
En general, los sensores industriales transmiten los datos al sistema SCADA para controlar el proceso, prevenir accidentes y demás. En década recientes, dichos datos también han sido de interés para los sistemas de planeación de recursos empresariales (ERP) y otros mecanismos de análisis de datos. Sin embargo, ellos no recolectan datos de los sensores, sino comúnmente del sistema SCADA.
En otras palabras, toman solo el 10% de toda la información generada. ¿Puedes imaginarte cuán eficientes serían estos sistemas con el acceso a la totalidad de los datos?
¿Y qué tiene que ver Kaspersky con ChelPipe?
Hemos escrito acerca de KasperskyOS, nuestro sistema operativo seguro para el IoT, sistemas embebidos y otras aplicaciones de uso especial; también hemos hablado sobre nuestra asociación filial de producción científica, Adaptive Production Technology (APROTECH), la cual está desarrollando una puerta de enlace IIoT basada en nuestro sistema operativo. Así que hemos creado de modo conjunto esta puerta de enlace, pero no solo una; estamos trabajando en otras dos (pero es materia para otra publicación). Durante el proceso de implementación del primer dispositivo, los expertos de APROTECH descubrieron un gran uso, si bien inusual, para nuestro sistema.
En 2019, mientras probaban los escenarios de uso para la puerta de enlace, los expertos empezaron a ofrecerla a clientes potenciales para una implementación experimental. Uno de los candidatos fue ChelPipe. Desde luego, hablamos primero con el equipo de seguridad de la información, pero antes de darnos cuenta, los ingenieros ya estaban participando. Resultó que a ellos también les interesaba mucho el dispositivo.
Después de todo, ¿para qué estábamos desarrollando este dispositivo? Principalmente para recopilar información detallada de los sensores de IIoT y enviarla a través de un canal confiable para su procesamiento posterior. La arquitectura del dispositivo reduce al mínimo el riesgo de sustitución de los datos industriales en bruto o de que alguien manipulara el sistema de “procesamiento posterior” y ganara control sobre el equipo industrial.
Los ingenieros de ChelPipe estaban emocionados con la idea de obtener dichos datos en tiempo real. Con un acceso tal, podrían resolver una serie de problemas clave; por ejemplo, determinar qué factores, bajo condiciones que de otro modo fueran equivalentes, podrían provocar un cambio en los indicadores del proceso. Con esta información en la mano, pueden tomar decisiones operativas prácticamente en la marcha.
Para implementación experimental, los ingenieros seleccionaron una serie de parámetros importantes a controlar, y los expertos de APROTECH configuraron la puerta de enlace basada en KasperskyOS para recopilar la telemetría del equipo y transmitirla a la plataforma de Siemens MindSphere. El interés de ChelPipe recae no tanto en la puerta de enlace como en los resultados del procesamiento de los datos industriales confiables; así que al trabajar con los especialistas de Siemens y Sinimex, los ingenieros crearon un servicio digital de extremo a extremo para recopilar, acumular y visualizar los datos.
Desarrollo adicional de la idea
Sin embargo, el procesamiento de los datos industriales en bruto para las firmas de ingeniería es solamente el principio. Durante el proceso de implementación, la capacidad de transferir dichos datos por un canal confiable y de procesarlos también llamó la atención de analistas de negocios, quienes podrían utilizar estos datos, por ejemplo, para calcular el margen de producción por unidad de equipo o de un sitio de producción. Eso atañe no a los ingenieros sino a los directores ejecutivos.
En términos generales, la capacidad de recopilar por completo datos industriales en bruto podría cambiar pronto el proceso de diseño de pronósticos y de los modelos no sólo de la ingeniería, sino también de negocios. Por ahora, nuestra puerta de enlace todavía está en la etapa experimental y no está disponible aún en el mercado. Entérate más sobre esta solución en el sitio web de APROTECH.
