NI Trend Watch 2016
Revelaciones de hoy. Innovaciones del ma単ana
50B
DISPOSITIVOS CONECTADOS
PARA EL 2020
IIOT SOFTWARE BIG ANALOG DATA TEST 5G
Contenidos
05
La creación de prototipos lleva el 5G del concepto a la realidad
07
El Futuro del Big Analog Data: Inteligencia distribuida
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Ya es hora: Evolución de estándares de red para el IoT industrial
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Sistemas de prueba para el Big Bang de dispositivos inteligentes
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El software orientado al consumidor y cómo cambiará el panorama para siempre
5G sin duda hará que evolucionen nuestras redes inalámbricas a límites jamás imaginados, pero su camino no estará exento de obstáculos.
Con la proliferación de las tecnologías de detección y de redes, añadir medidas a los sistemas nunca ha sido más fácil ni más rentable.
Las tecnologías de red deben evolucionar para satisfacer las necesidades de estos sistemas industriales de próxima generación y avanzar radicalmente en el modo en que operamos nuestras máquinas, redes eléctricas y sistemas de transporte.
En lugar de diseñar un único sistema de prueba para cada dispositivo que se prueba, los líderes de pruebas deben diseñar sistemas de prueba inteligentes que puedan adaptarse a todos los dispositivos inteligentes y probarlos
En un mercado que está pidiendo rápidamente convergencia y el mejor mundo posible, le corresponde a los proveedores actuales de software atender la petición.
Trend Watch 2016
Cuando todo está conectado, cualquier cosa es posible Durante casi 40 años, NI ha ayudado a los ingenieros e investigadores a resolver los grandes retos de ingeniería del mundo con sistemas potentes y flexibles basados en plataforma que aceleran la productividad y permiten una innovación rápida. Aunque nuestros clientes suministran cientos de miles de productos al mercado y superan numerosos obstáculos tecnológicos con herramientas de NI, sabemos que su éxito depende de algo más que de disponer de las herramientas adecuadas. Requiere disponer de la información adecuada en el momento correcto para tomar las decisiones acertadas al ofrecer más innovaciones revolucionarias a un mundo siempre expectante por “el siguiente gran avance”. Sin embargo, ¿qué sucede cuando el siguiente gran avance es una multitud de cosas equipadas con cientos de miles de sensores con nuevos niveles de inteligencia embebida que agrupan cantidades ingentes de macrodatos analógicos y transmiten esos datos por redes inalámbricas hiperrápidas? Es un futuro que se está abriendo rápidamente ante nuestros ojos, pero también es una tendencia que lleva décadas introducida en el conocimiento de NI de pruebas, medidas y control.
De hecho, como empresa tecnológica que invierte más del 16 por ciento de nuestros ingresos anuales en I+D, NI sigue comprometida en garantizar que se aproveche bien esa inversión en las tecnologías comerciales que adoptamos. Esto nos permite no solo mantener relaciones estrechas y estratégicas con los proveedores, sino también realizar intercambios tecnológicos frecuentes con los principales interesados para conocer sus pronósticos de próximas tecnologías y estrategias de inversión. Con este nivel de percepción y conocimiento profundo de los avances tecnológicos que suceden en casi cualquier sector, NI está listo para ayudarle a entender cuál será lo siguiente y cómo puede utilizarlo para resolver sus problemas de ingeniería.
Eric Starkloff Executive Vice President of Global Sales and Marketing, NI
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La creación de prototipos lleva el 5G del concepto a la realidad 5G sin duda hará que evolucionen nuestras redes inalámbricas a límites jamás imaginadas, pero su camino no estará exento de obstáculos. Los investigadores no solo deben abordar los requisitos de velocidades de datos inalámbricos sin precedentes, sino también encontrar soluciones para la reacción y la latencia de la red, mientras que se adaptan a un aumento de mil veces en capacidad. Y, por si eso no fuera suficiente, los operadores de servicios están solicitando que estos avances consuman menos energía que la infraestructura existente.
significativos. Por lo tanto, crear un prototipo y la prueba del concepto antes en el proceso permite una comercialización más rápida. Thyaga Nandagopal, director del programa de la National Science Foundation, que observó la importancia de bancos de pruebas que permiten la investigación, afirmó: “Un prototipo viable es cada vez más el elemento crítico para determinar el éxito o fracaso de un concepto particular”.
¿Entonces cómo empezamos a resolver estos retos complejos? La respuesta se halla en los prototipos y, más concretamente, en el tipo de prototipos de 5G que permite a los investigadores de sistemas inalámbricos probar ideas experimentales utilizando sistemas reales en casos del mundo real. Estos prototipos de 5G, cuando se fabrican bien, pueden sentar las bases para mejorar (o disminuir) con rapidez el tiempo de comercialización de una empresa.
Marcar una nueva ruta a través de la investigación Para acelerar el tiempo que lleva producir un prototipo que funcione, muchos investigadores han adoptado una técnica de diseño basada en plataforma que engloba un flujo de diseño unificado. Empieza con matemáticas y simulación y después asigna el algoritmo en un sistema y hardware de funcionamiento.
Reconociendo la gran cantidad de especulaciones sobre las redes 5G, los organismos de estandarización del mundo, incluido el 3GPP, recientemente han empezado a hacer realidad conceptos. No es de extrañar que aumente la visión que dibujaron IMT-2020, NGMN y 3GPP. Los investigadores de 5G ahora deben crear el marco que redefinirá nuestra existencia, desde automóviles y sistemas de transporte a fabricación, energía, control sanitario, etc.
Piense en Samsung, que ha construido uno de los primeros demostradores del mundo de tecnología multiantena con una estación de base (BTS) que incluye 32 elementos de antena llamados Full-Dimension MIMO o FD-MIMO. FD-MIMO utiliza una red 2D de antenas para crear un espacio de canales 3D. Con FD-MIMO, los operadores de servicios pueden colocar redes de antenas en posiciones elevadas, como edificios o postes, y orientar los haces de las antenas a usuarios en el suelo o en edificios adyacentes para ofrecer de forma coherente mejores velocidades de datos.
Para ello, los investigadores están adoptando nuevas técnicas de diseño para ayudar con la difícil tarea de definir, desarrollar y desplegar tecnologías 5G en una red de acceso aleatorio. La mayoría reconocen que los enfoques convencionales para investigar tecnologías 5G llevan demasiado tiempo e incurren en costes
Investigadores de la universidad de Lund en Suecia han llevado este concepto de multiantena al siguiente nivel con su prototipo Massive MIMO. Massive MIMO aumenta a cientos el número de antenas en una BTS celular. La red de elementos de antena, que consta de tecnología de bajo coste, centra la energía
Creación de un nuevo estándar
directamente en el usuario, a la vez que permite que los cientos de antenas detecten mejor las señales débiles de dispositivos móviles. Además, Massive MIMO
a operadores de servicio de todo el mundo. El profesor Ted Rappaport de la New York University Wireless lleva investigando mmWave como posible vía de evolución para redes móviles desde mediados de “Un prototipo viable es cada vez más el elemento crítico para la década del 2000. Su trabajo pionero de determinar el éxito o fracaso de un concepto particular”. medición de canales —Thyaga Nandagopal, director del programa de la National Science Foundation ha hecho que los investigadores de todo utiliza técnicas de codificación lineal para simplificar el mundo reconsideren sus suposiciones de que las redes el procesamiento en la BTS. móviles mmWave son poco prácticas o irrealizables. A medida que aumenta el número de antenas BTS que mejoran la experiencia con datos de usuarios de móviles, podemos ver cómo la teoría confirma que Massive MIMO también puede reducir de forma significativa la energía que consumen la BTS y los dispositivos móviles. Como las múltiples antenas BTS de bajo coste transmiten menor energía en conjunto que con la técnica monolítica, la energía que consume la BTS puede reducirse a un factor de 10 o más. Fundamentalmente, las velocidades de datos mejoradas y el aumento de la capacidad se ven limitados por un espectro, según la teoría de Shannon sobre la capacidad de los canales. El aumento del espectro produce velocidades de datos mayores, lo que ayuda a los operadores de servicios a alojar a más usuarios. Así, los operadores de servicios del mundo han pagado miles de millones de dólares por espectro para dar servicio a sus clientes, pero el espectro actualmente disponible por debajo de 6 GHz casi ha dejado de funcionar. Los investigadores ahora están investigando la posibilidad de desplegar redes celulares de más de 6 GHz, concretamente en las bandas mmWave. Hay que señalar que el espectro mmWave es abundante y con licencia ligera, lo que significa que está accesible
Además, los investigadores de Nokia Networks también están investigando tecnologías mmWave, y los primeros resultados son alentadores. Solo en 2015 Nokia Networks demostró un prototipo de mmWave totalmente funcional que ofrece las más altas velocidades jamás registradas para el acceso móvil. El prototipo de Nokia Networks, que consta de un BTS y datos transferidos de forma coherente con UE a una velocidad de más de 10 Gbps a 73,5 GHz. Los logros de Nokia Networks dibujan un futuro prometedor para mmWave y 5G.
El futuro está aquí 5G promete muchos nuevos desarrollos fascinantes para mejorar más nuestras vidas a través de aumento de conectividad y de ofrecer gran valor económico. Pero para que aprovechemos estas ventajas, los investigadores necesitan una vía más rápida de creación de prototipos. Las técnicas tradicionales han demostrado ser demasiado caras y llevan mucho tiempo, por lo que el mundo empieza a perder la paciencia. Una técnica de diseño basada en plataformas promete la posibilidad de ofrecer estos nuevos desarrollos de forma más rápida, como ya están demostrando los investigadores en lugares como Lund University, Nokia Networks, NYU Wireless y Samsung. Es hora de unirse a esta ola de innovación y ver adónde nos lleva ahora.
Las frecuencias de onda proporcionan un mayor espectro Banda V
Actualidad
6 GHz
cmondas
27.5– 28.3 GHz
30 GHz
Banda E
mmondas
37– 40 GHz
64 GHz
71 GHz
76 81
86 GHz
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Trend Watch 2016
El Futuro del Big Analog Data: Inteligencia distribuida Con la proliferación de las tecnologías de sensores y de redes, añadir medidas a los sistemas nunca ha sido más fácil ni más rentable. En medio de esta explosión de datos de medidas e ingeniería, si las empresas no disponen de una estrategia sana de gestión de datos, de aquí a pocos años no podrán abarcarlos ni gestionarlos con eficacia. Por ello, las mejores soluciones analíticas y de medida deben cumplir dos requisitos fundamentales: (1) análisis de vanguardia y (2) analítica y gestión de empresa inteligentes.
últimos circuitos integrados e IP de empresas como ARM, Intel y Xilinx. Sin embargo, además de que los dispositivos de medida cada vez son más inteligentes, han surgido sensores inteligentes que integran el sensor, el acondicionamiento de señales, el procesamiento embebido y el bus o interfaz digital en un sistema o paquete muy pequeño.
Modernizar la analítica de medición
Ante esta tendencia, muchos escenarios ahora enfatizan la inteligencia y el procesamiento avanzado de señales de forma distribuida. En las aplicaciones de monitoreo de activos, los sistemas de medida tradicionales registran cada punto de datos en el disco, aunque no esté sucediendo nada sustancial con el fenómeno físico que se está midiendo. Esto puede producir gigabytes y posiblemente terabytes de datos de miles de sistemas desplegados que hay que analizar y tamizar fuera de línea.
En la última década la inteligencia de sensores y dispositivos de adquisición de datos ha aumentado drásticamente y se ha descentralizado más. Los elementos de procesamiento se han acercado más al sensor. Así lo prueban los numerosos ejemplos de nodos y sistemas de adquisición que integran los
“El análisis moderno en IoT y otras soluciones industriales desempeñan papeles importantes para solucionar el problema de Big Analog Data. Los nodos de medición inteligentes permiten el análisis de datos en línea y, a su vez, aceleran los resultados significativos. Ya va siendo hora de entender a partir de macrodatos”. —Dr. Tom Bradicich, director general y vicepresidente, servidores hiperescala y sistemas de IoT, Hewlett Packard Enterprise
A medida que el procesamiento se acerca más al sensor, es necesario innovar en software de sistemas de medida para modernizar la analítica con eficacia. El próximo software para sistemas modernos podrá gestionar y configurar con rapidez miles de dispositivos de medida en red y llevar miles de análisis y procesamiento de señales a esos nodos. En el futuro, las empresas deben cambiar a nodos de medida basados en software y más inteligentes para seguir el ritmo de datos analógicos que producirán.
Creación de analítica y gestión de empresas más inteligente Una vez que se capturan los datos desde sistemas inteligentes, el siguiente paso es llevar esos datos
RESOLVIENDO LOS GRANDES DATOS ANALÓGICOS
∞
Infinitos Datos Analógicos
Datos del Sensor y Transductor
PASO 1
PASO 2
Datos de la Medida
Datos Gestionados
La frontera With smarter measurement systems, you can embed more processing at the point of the acquisition and capture only the most critical data. An enterprise data management solution helps to ensure that you are getting the most critical data in front of the right people to make data-driven decisions faster.
a la empresa para gestionar, consolidar y realizar con más eficacia el análisis de los datos a gran escala. Una solución empresarial de análisis y gestión de datos que pueda gestionar datos de ingeniería de numerosos orígenes es esencial para conseguir los datos correctos para las personas adecuadas en el momento preciso, para tomar las decisiones acertadas según los datos. Dos consideraciones clave son conjuntos de datos bien documentados y análisis más inteligente.
Conjuntos de datos bien documentados Para realizar con precisión análisis en varias fuentes, todos los conjuntos de datos deben incluir metadatos coherentes, o información descriptiva que indique por qué se guardaron los datos de prueba. Los metadatos pueden incluir información como la configuración de la prueba, sus resultados, sus unidades de medida, etc. Según el IDC, la mayoría de las empresas documentan el 22 por ciento de los datos que recopilan, pero solo pueden analizar de media el 5 por ciento de ellos. Se trata de una cantidad enorme de posibles datos importantes que simplemente no se utilizarán. Las empresas que se centran en estandarizar metadatos, lo que aumenta la cantidad de datos que pueden analizar de forma automática, aumentarán las ventajas competitivas. Sin embargo, antes de empezar la implementación para estandarizar metadatos, los ingenieros primero deben aceptar que los metadatos son importantes para su análisis. Las mejores empresas suelen incluir una especificación de proyecto que define la nomenclatura de los metadatos y los atributos recopilados. Las aplicaciones deben intentar documentar la mayor
cantidad de los atributos aceptados en el punto de adquisición. No obstante, muchas empresas también están añadiendo atributos una vez recopilados los datos, realizando comprobaciones automáticas e introduciendo atributos que faltan. Esto incluye a Jaguar Land Rover, que automatizó comprobaciones de calidad de metadatos y, al año de desarrollar e implementar una solución de gestión de datos de empresa, calcula que pasó de analizar el 10 por ciento de sus datos a analizar ahora hasta el 95 por ciento de ellos. La uniformidad de sus metadatos les permitió aplicar un análisis coherente y automatizado asignado a atributos definidos.
Análisis más inteligente Según el informe de Frost & Sullivan de septiembre 2015 sobre el mercado de análisis de macrodatos globales para medidas y pruebas, los costes de desarrollo del producto pueden reducirse en casi un 25 por ciento, los costes operativos en casi un 20 por ciento y los costes de mantenimiento en un 50 por ciento, si se aplica el análisis de macrodatos a la prueba. Si tenemos en cuenta que los datos analógicos son el tipo de datos mayor y de más crecimiento que puede recopilarse, encontrar nuevas correlaciones y predecir futuros comportamientos es clave para mantener una ventaja competitiva. Para ello, las empresas que toman medidas para investigación, diseño y validación deberán mejorar enormemente el modo en que recopilan y analizan datos de forma distribuida y gestionan y analizan datos en la empresa para poder aprovecharlos con eficacia y tomar decisiones basadas en datos. Cuanto antes lo hagan, antes convertirán mejores datos en más rendimiento.
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Ya es hora: Evolución de estándares de red para el IoT industrial El IIoT promete infraestructura y dispositivos muy conectados y más inteligentes. Una vez que estén interconectados, crearán un sistema de sistemas inteligente que comparta datos entre dispositivos de la empresa y en la nube. Estos sistemas generarán grandes cantidades de datos. Estos Big Analog Data se analizarán y procesarán para impulsar decisiones comerciales informadas que al final mejorarán la seguridad, el tiempo de funcionamiento y la eficacia operativa. Aunque muchos datos brutos y sin procesar no son urgentes y pueden pasarse entre subsistemas y capas de red sin apenas considerar la latencia o sincronización, hay que transferir y compartir datos urgentes e importantes en límites estrictos de latencia y fiabilidad. Esto incluye datos de detección de fallos y control crítico que hay que procesar, compartir y actuar sobre ellos de inmediato, independientemente de otro tráfico de red. Gran parte de la infraestructura actual de red no está equipada para asumir dichos datos urgentes. Muchas redes y sistemas industriales se diseñaron conforme al modelo de Purdue para controlar la jerarquía en la que se crean y optimizan varias capas de buses rígidos para satisfacer las necesidades de tareas concretas. Cada capa dispone de varios niveles de latencia,
ancho de banda y calidad de servicio, lo que dificulta la interoperabilidad y hace la transferencia puntual de datos importantes prácticamente imposible. Además, los derivados patentados de Ethernet en la actualidad disponen de un ancho de banda limitado y requieren hardware modificado. Para admitir las nuevas capacidades de la infraestructura habilitada para el IIoT, tanto los diseñadores como los usuarios finales requieren un acceso fiable, remoto y seguro a dispositivos modernos e inteligentes. Las tecnologías de red deben evolucionar para satisfacer las necesidades de estos sistemas industriales de próxima generación y avanzar radicalmente en el modo en que operamos.
TSN: Ahora es el momento Las redes de TI existentes se definen con normas IEEE 802, que especifican los requisitos para distintas funciones y capas de Ethernet y garantizan la interoperabilidad entre dispositivos. Actualmente, los proveedores industriales, proveedores de TI y proveedores de circuitos integrados están colaborando en IEEE 802 y recientemente formaron la AVnu Alliance para actualizar los protocolos estándar de Ethernet y
“Organizaciones como AVnu y el IIC están trabajando para facilitar la expansión de capacidades de Ethernet mediante estándares. La amplia expansión del mercado de TSN beneficiará a numerosos sectores y aplicaciones y será crítica para conseguir la visión de IoT con 50.000 millones de dispositivos conectados. Esta colaboración de los líderes del mercado garantizará el soporte a largo plazo para las capacidades en componentes estándar”. —Paul Didier, miembro del consejo de AVnu Alliance y arquitecto de soluciones de IoT, Cisco
ofrecer una transferencia de datos de baja latencia y con límites para datos urgentes en aplicaciones de IIoT. Este estándar de próxima generación, denominado Time‑Sensitive Networking o TSN, aborda las limitaciones de las redes existentes. La AVnu Alliance impulsará la creación de un ecosistema interoperable mediante la certificación. El nuevo estándar TSN aportará numerosas ventajas, con los protocolos Ethernet actuales, especializados y estándar, como las siguientes: Ancho de banda—Grandes conjuntos de datos pueden significar una pesada carga para el ancho de banda de la red. Los derivados patentados de Ethernet que se suelen utilizar para el control industrial actual están limitados a 100 Mb de ancho de banda y comunicación half-duplex. TSN alcanzará velocidades estándar de Ethernet y permitirán la comunicación full-duplex. Seguridad—La mayoría de los buses de campo actuales de nivel inferior consiguen la seguridad mediante oscuridad y aislamiento (air gap). Están influidos por la industria automovilística, donde redes CAN cerradas y aisladas llevan todo el control y los datos operativos. No obstante, los recientes fallos de seguridad requieren ampliar totalmente la seguridad a los niveles inferiores importantes de la infraestructura de control. TSN protege el tráfico de control crítico eincorpora disposiciones de seguridad de TI líderes. La segmentación, la protección del rendimiento y la componibilidad temporal pueden añadir varios niveles de defensa al marco de seguridad.
Interoperabilidad—Al utilizar componentes de Ethernet estándar, TSN puede integrarse a la perfección con aplicaciones existentes y tráfico de TI estándar para mejorar la facilidad de uso. Además, TSN hereda muchas características del Ethernet existente. Otra ventaja es que al aprovechar conjuntos de chips estándares de Ethernet se reduce el coste de los componentes, gracias a los circuitos integrados comerciales de gran volumen, especialmente si se compara con variantes de Ethernet especializado que se centran en implementaciones basadas en ASIC y de menor volumen. Latencia y sincronización—TSN da prioridad a la comunicación de baja latencia necesaria para una rápida respuesta del sistema y para aplicaciones de control de bucle cerrado. Puede conseguir tiempos de transferencia deterministas de decenas de ms y sincronización de tiempo entre nodos hasta decenas de nanosegundos. Para garantizar un suministro fiable de este tráfico urgente, TSN ofrece configuraciones automatizadas para rutas de datos de gran fiabilidad, donde los paquetes se duplican y se fusionan para ofrecer redundancia de ruta sin pérdidas.
El futuro llegará a tiempo Con el IIoT, el aumento de cantidades de datos y redes ampliamente distribuidas requerirá nuevos estándares para compartir y transferir información crítica. TSN garantiza que los datos importantes y urgentes se entreguen a tiempo en una infraestructura de red estándar. Bienvenidos a la vida en la vía rápida con el IIoT.
ESTANDAR IT Y DATOS CON TIEMPO CONVERGEN PARA CONECTAR DISPOSITIVOS Y LA EMPRESA
SUBSISTEMAS DE LA MÁQUINA
DATOS SIN FACTOR DE TIEMPO DATOS CON FACTOR DE TIEMPO
Control de movimiento Visión E/S de alto rendimiento
Sistemas de seguridad Salud HMI local
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Trend Watch 2016
Sistemas de prueba para el Big Bang de dispositivos inteligentes Imagine al gerente de pruebas típico de hoy en día, inundado en una sopa de letras de protocolos inalámbricos y sensores sobre sensores. Gracias a la proliferación de dispositivos inteligentes en el Internet de las Cosas (IoT), es una circunstancia que no es diferente a la abrumadora sensación de asombro y perplejidad que debió sentir el astrónomo Tolomeo, de la antigua Grecia, cuando miraba a un cielo lleno de estrellas en una noche clara de invierno, intentando racionalizar el amplio lienzo que se le presentaba.
termostato inteligente, un rastreador de fitness o un smartphone, siempre tendrán sensores para interactuar con el mundo que les rodea, una batería recargable para el funcionamiento inalámbrico y varios modos de conectividad inalámbrica para enviar y recibir información de Internet y otros dispositivos a su alrededor.
La supervivencia del más inteligente
En lugar de diseñar un único sistema de prueba para cada dispositivo bajo prueba, los líderes de pruebas deben diseñar sistemas de prueba inteligentes que puedan adaptarse a todos los dispositivos inteligentes y probarlos. Mino Taoyama, vicepresidente de fabricación, operaciones y calidad en Intel Corporation, y su equipo están atajando y eliminando este problema. “Con los dispositivos portables, la elección es una necesidad, porque no todos tienen el mismo gusto de estilo”, declaró. “Sin embargo, al probar los dispositivos portables, la elección produce un alto grado de mezcla de productos. En Intel, una sola línea de fabricación podría producir miles de modelos distintos de un producto de moda en un año. La gran mezcla requiere que los sistemas de pruebas sean lo suficientemente flexibles para probar una amplia gama de productos y cambiar entre ellos con rapidez. Nuestros sistemas de prueba están diseñados para gestionar un superconjunto de las necesidades de prueba de cualquier producto, desde admitir varios estándares inalámbricos a pruebas de señales mixtas”.
Los tres componentes principales que forman el núcleo de la mayoría de los dispositivos inteligentes son la batería, la conectividad inalámbrica y los sensores. Los dispositivos “inteligentes” del mañana, ya sean un
Para probar un sensor hay que poder reproducir estímulos físicos a menudo con otros tipos de sensores o transductores. Para probar una batería hay que
Sin embargo, al igual que no criticaríamos a los primeros astrónomos y filósofos por pensar que las estrellas giraban alrededor de la Tierra, no deberíamos echar la culpa a los gerentes de pruebas por ver el IoT desde una visión centrada en el dispositivo bajo prueba (DUT). Desde este punto ventajoso, el IoT puede parecer fácilmente un reto insuperable de 50 mil millones de dispositivos para cualquier empresa de pruebas. No obstante, cuando aplicamos lo que sabemos de astronomía, empezamos a ver el universo esperado de dispositivos inteligentes como sistemas de sistemas basados en varios elementos principales que orbitan alrededor de una arquitectura principal. Si su organización desarrolla una estrategia de pruebas con esta perspectiva centrada en la arquitectura, estará preparada para abordar los retos y oportunidades del IoT y estará en buenas condiciones para aprovechar los 19 billones de dólares en oportunidades comerciales que representa.
“Nuestros sistemas de prueba están diseñados para gestionar un superconjunto de las necesidades de prueba de cualquier producto, desde admitir varios estándares inalámbricos a pruebas de señales mixtas.” —Mino Taoyama, Vice President of Manufacturing, Operations, and Quality, Intel Corporation
originar, disipar y medir la alimentación. Para probar la comunicación inalámbrica hay que poder generar y analizar señales de RF. Si sumamos elementos a esta lista de funcionalidades, no es difícil imaginar un bastidor increíblemente caro y totalmente abarrotado de instrumentos. Sin embargo, gracias a la ley de Moore, ahora los instrumentos de prueba pueden aprovechar la misma tecnología embebida que inunda el mercado con dispositivos inteligentes de todas las formas y tamaños. No obstante, es lógico que probar un acelerómetro no es lo mismo que probar un sensor de fuerza, o que probar un transceptor de Bluetooth no es lo mismo que probar una antena de móvil. Entonces, ¿cómo pueden adaptarse verdaderamente los sistemas de prueba? De nuevo, el secreto está en buscar un dispositivo inteligente. Una tableta y un rastreador de fitness disponen de un acelerómetro, pero este desempeña un papel muy distinto para cada dispositivo. En una tableta se utiliza para detectar cómo sostiene el usuario el dispositivo y después orientar la pantalla en función de eso. Sin embargo, en el rastreador de fitness, el acelerómetro se utiliza para contar los pasos que da el usuario a lo largo del día. ¿Cuál es el ingrediente secreto común en cada uno? El software.
El sentido de la escala Al igual que la funcionalidad de un teléfono inteligente puede ampliarse con aplicaciones y actualizaciones de firmware, la funcionalidad de un sistema de prueba inteligente y definido con software puede ampliarse y modificarse con software para seguir el ritmo de la funcionalidad de dispositivos, que evoluciona rápidamente. Con una inversión de futuro en una plataforma de hardware que pueda actualizarse fácilmente para probar los últimos protocolos, resulta fácil ver cómo un sistema de prueba puede evolucionar económicamente a la velocidad del software e invertir la tendencia de la elevación de los costes de prueba. La astronomía ha evolucionado desde que Tolomeo miró por primera vez al cielo y propuso el modelo geocéntrico. Nicolás Copérnico se atrevió a dar un gran paso al proponer que la tierra y otros planetas giran alrededor de una masa mayor y mucho más brillante: el sol en un modelo heliocéntrico. Al reconocer los elementos principales del universo de dispositivos inteligentes, podemos adoptar la perspectiva adecuada y necesaria para escalar el desarrollo de sistemas e ir más allá de un conjunto de herramientas hacia una estrategia escalable que aporte unidad a nuestra comprensión del sector de pruebas.
UNA ESTRATEGÍA DE PRUEBA POR DUT FRENTE A UNA ARQUITECTURA DE PRUEBA PARA TODOS LOS DUTS
4G
LTE
3G
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Trend Watch 2016
El software orientado al consumidor y cómo cambiará el panorama para siempre En un mercado que está pidiendo rápidamente convergencia y el mejor mundo posible, le corresponde a los proveedores actuales de software atender la petición. Cuando los protectores de bolsillo eran funcionales y modernos (un ingeniero puede soñar, ¿no?), el software de ingeniería y el software comercial eran radicalmente distintos—no solo por la gente que los utilizaba sino también por las experiencias de usuario inherentemente únicas que ofrecían. Sin embargo, ¿qué sucede cuando una fuerza irrefrenable software comercial se une a un objeto inmóvil (software de ingeniería)? En un mercado que está pidiendo rápidamente convergencia y el mejor mundo posible, le corresponde a los proveedores actuales de software atender la petición.
La evolución del software de consumidor Desde la funcionalidad del clic derecho a la introducción de Microsoft del Ribbon, el software comercial ha identificado desde hace mucho tiempo los estándares de experiencia del usuario y las expectativas que siguen la mayoría de los fabricantes. Sin embargo, con la reciente explosión de belleza y simplicidad en todo el mercado del consumidor general, las expectativas han cambiado.
Piense en el iPhone, presentado por primera vez en 2007 y aclamado por unanimidad como un punto de inflexión en el mercado de software por su integración perfecta de los gestos, interfaces de un solo botón, gráficos agradables estéticamente y experiencias de compra y comunidad fluidamente simples. Sus gráficos modernos y elegantes incluían animaciones, atenuaciones y zooms que sustituían a las ventanas flotantes y mosaicos desorganizados de las pantallas individuales tradicionales. Su experiencia de compra y comunidad conectada expuso un nuevo mundo de extensibilidad al presentar una interfaz para otra funcionalidad que no ofrecía el proveedor primario. Y su huella en la sociedad resultó tan indeleble que incluso nuestras generaciones más jóvenes se acercan a los monitores de escritorio y esperan interactuar con ellos de forma táctil.
La evolución de las demandas en el software de ingeniería Los anteriores usuarios de software normalmente se graduaban en una universidad y conocían un solo lenguaje de programación. Algunos incluso eran usuarios con experiencia que demandaban exposición a los
“Los mismos conceptos que impulsan el movimiento Maker han rejuvenecido la ingeniería. En lugar de trabajar con protocolos complejos que solo pueden entender los ingenieros, el software actual debe proporcionar una interfaz accesible y comprensible para los que no son ingenieros a nivel conceptual”. —Bob O’Donnell, jefe analista de TECHnalysis Research
LA CONVERGENCIA DE LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE Y EL SOFTWARE COMERCIAL DISPAR Ingeniería
Consumidor
lugares más oscuros de la programación, con llamadas de memoria personalizadas, comandos multihilos desde cero y demandas de rendimiento optimizadas a mano. El software era difícil e inabordable para los que se atrevían a entrar sin formación apropiada ni exposición previa. Y de repente las cosas empezaron a cambiar. En primer lugar, los ingenieros tenían que disponer de amplios conocimientos de lenguajes de programación para abordar las dificultades que se les planteaban en el lugar de trabajo. Al igual que un guerrero entrenado que cambia de espada a hacha y a arco, el ingeniero actual puede entrar y salir de Python, C#, HTML, JavaScript, LabVIEW y Swift. Esto genera una demanda sin precedentes de accesibilidad y elimina la expectativa de conocimiento. El ingeniero actual espera utilizar varias herramientas para cualquier aplicación. En segundo lugar, el coste de acceder a datos y adquirirlos ha disminuido con rapidez, mientras que aumenta la necesidad de datos. Además, a medida que la tecnología está más conectada, ha disminuido el coste de los procesadores. Según DataBeans, el precio de un procesador ha disminuido en más de un 30 por ciento de 2011 a 2015. Esto ha acelerado la necesidad de software muy accesible al introducir a más programadores “no tradicionales” en los mundos de la robótica, automatización del hogar e incluso análisis y adquisición de datos generales. Igualmente, las tendencias culturales como el movimiento Maker y la aparición de empresas nuevas de productos comerciales que son adquiridas por cantidades absurdas de dinero son otro ejemplo de este cambio.
CONVERGENCIA Ingeniería
Consumidor
Una convergencia inevitable Para los ingenieros, que se definen por el orgullo de conquistar retos complejos, esta confluencia de usabilidad y sofisticación técnica no podía llegar en mejor momento. Como ya no están atados y empantanados por los detalles intricados de varios lenguajes, herramientas y técnicas (como escribir una arquitectura compleja de software), ahora pueden volver a centrarse en las dificultades mayores y con impacto de la ingeniería (como investigar el 5G y el IoT). En este nuevo futuro tan integrado, los ingenieros pueden encontrar modos mejores y más rápidos de ir del punto A al B en lugar de perder tiempo realizando mejores mapas. Igualmente, esta convergencia significa que los ingenieros pueden avanzar hacia un futuro en el que no son los únicos dueños de la innovación. Con software fácil de utilizar, el resto del mundo está poniéndose al día. Además, al reconocer la prevalencia de la simplicidad y la belleza en software de todo tipo, cada vez más gente inteligente desempeñará papeles significativos en la resolución de problemas importantes. No se puede negar que nuestro mundo cada vez es más complicado y que nuestros retos cada vez son más difíciles de resolver. Al pedirse hacer más con menos dinero, menos gente y menos tiempo, solo se aumenta la tensión. Cuanto antes lleguemos a la convergencia del software de ingeniería y del software comercial, antes nos daremos cuenta de que lo “simple” es el mejor modo de resolver lo “complejo”.
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