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Schneider Electric EcoStruxure (con IA)

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Schneider Electric EcoStruxure (con IA)

Etiquetas

IoT Industrial Gestión Energética Computación Perimetral (Edge) Automatización IA Predictiva

Integraciones

  • Microsoft Azure
  • OPC UA
  • Modbus
  • MQTT
  • Matter
  • SAP (ERP)
  • AVEVA (MES)

Detalles de precios

  • La tarificación se estructura mediante un modelo de suscripción multinivel basado en activos conectados y rendimiento (throughput) de datos.
  • La licencia empresarial exacta requiere consulta directa con el proveedor.

Características

  • Arquitectura OT/IT de tres capas
  • EcoStruxure Copilot (GenAI)
  • IA Federada para Microrredes
  • Conectividad Agnóstica a Protocolos (OPC UA, MQTT)
  • Modo Operativo Autónomo de Cero Emisiones Netas
  • Arquitectura Ciberresiliente Zero Trust

Descripción

Plataforma EcoStruxure: Diseño de Sistema de Tres Capas y Análisis de IA

EcoStruxure funciona como un marco industrial integrado diseñado para conectar Tecnología Operativa (OT) y Tecnología de la Información (IT). La arquitectura se estructura en tres capas distintas: Productos Conectados, Control Perimetral (Edge) y Aplicaciones, Analítica y Servicios 📑. A partir de 2026, el sistema ha evolucionado desde analítica descriptiva hacia modos operativos autónomos mediante un enfoque de IA federada 🧠.

Escenarios Operativos

  • Flujo de Resiliencia de la Red: Entrada: Datos de alta frecuencia sobre calidad de energía procedentes de contadores inteligentes → Proceso: Equilibrado de carga federado en el edge y estabilización de frecuencia → Salida: Comando proactivo de aislamiento de microrred 🧠.
  • Flujo de Diagnóstico del Copiloto: Entrada: Consulta en lenguaje natural "Identificar ineficiencia en el sistema HVAC del Sector 4" → Proceso: RAG basado en LLM (Generación Aumentada por Recuperación) sobre conjuntos de datos históricos de Building Advisor → Salida: Optimizaciones accionables de puntos de consigna para el control de compuertas 📑.

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Inteligencia Industrial e Integración de IA

La integración de IA en EcoStruxure se centra en el mantenimiento predictivo y la optimización energética mediante la ingesta de datos de alta frecuencia y la inferencia de modelos en el edge.

  • EcoStruxure Copilot: Utiliza interfaces basadas en LLM para la resolución de problemas y configuración en lenguaje natural de gemelos digitales 📑. Restricción Técnica: Los perfiles de latencia para bucles de control en tiempo real mediante interfaces LLM permanecen sin revelar 🌑.
  • Gestión Autónoma de Energía: Incluye un modo operativo de cero emisiones netas que ajusta proactivamente los sistemas de edificios basándose en telemetría de alta ancho de banda (incluyendo 5G/Satcom) 🧠.
  • Aprendizaje Federado de IA: Permite el intercambio autónomo de energía entre microrredes sin agregación centralizada de datos brutos, manteniendo la privacidad de los datos locales 🧠.

Conectividad y Mediación de Datos

La plataforma actúa como una capa de orquestación agnóstica a protocolos, facilitando la interoperabilidad en entornos industriales heterogéneos.

  • Soporte de Protocolos: Integración nativa para OPC UA, Modbus, MQTT y Matter para garantizar la conectividad con dispositivos heredados y modernos 📑.
  • Aislamiento de Datos: Implementa un marco de mediación distribuido que aísla datos industriales sensibles mientras permite la adaptación colectiva de modelos 🧠.
  • Capa de Persistencia: Utiliza una Capa de Persistencia Gestionada para el registro histórico de datos; las estructuras internas específicas permanecen sin revelar 🌑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

  • Determinismo en el Edge: Evaluar el rendimiento determinista de los bucles de control impulsados por IA para garantizar que la latencia no supere los 10 ms en operaciones críticas de seguridad 🌑.
  • Estándares de Cifrado: Solicitar especificaciones técnicas sobre las capas de cifrado AES-256 o post-cuántico utilizadas en los módulos de Federated Learning 🌑.
  • Interoperabilidad del Copiloto entre Proveedores: Validar la precisión del EcoStruxure Copilot al mapear registros Modbus de proveedores no Schneider mediante plantillas de gemelo digital 🌑.

Historial de versiones

Net Zero Engine v6.0 2025-12

Hito de fin de año: Modo operativo Net Zero totalmente autónomo. La IA ajusta los sistemas basándose en datos meteorológicos 5G.

Autonomous Grid v5.5 2025-10

Despliegue de IA federada en microredes. EcoStruxure permite ahora el intercambio autónomo de energía entre edificios.

v5.0 EcoStruxure Copilot 2024-04

Integración de IA generativa. Lanzamiento de 'EcoStruxure Copilot' para técnicos de campo.

v4.0 Matter & Sustainability 2023-09

Soporte oficial del protocolo Matter y expansión de paneles de sostenibilidad. La IA ahora genera informes ESG automatizados.

v3.5 Zero Trust Security 2022-02

Despliegue de arquitectura ciber-resiliente. Integración de cifrado de extremo a extremo y principios de Zero Trust.

Azure Synergy 2019-11

Asociación estratégica con Microsoft Azure. Permitió el procesamiento de Big Data para el seguimiento de la huella de carbono.

v2.0 Advisor Era 2018-05

Introducción de Asset Advisor y Building Advisor. Uso de IA para pasar del mantenimiento reactivo al predictivo.

v1.0 Architecture Launch 2016-06

Debut global de la arquitectura EcoStruxure. Estableció el enfoque de tres capas para unificar la gestión de energía.

Ventajas y desventajas de la herramienta

Ventajas

  • IA potente
  • Amplio soporte industrial
  • Información en tiempo real
  • Mantenimiento predictivo
  • Eficiencia operativa
  • IoT escalable
  • Nube segura
  • Gestión de activos

Desventajas

  • Implementación compleja
  • Potencialmente costoso
  • Dependencia del proveedor
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