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Hardware· manufacturing

FLUX

El sistema in-situ con IoT y edge AI.

FLUX es el sistema in situ de Zeklar: combina un gateway IoT con edge AI para procesar los datos donde se generan. Recoge las señales de los sensores de campo, ejecuta analítica predictiva en el lugar y reenvía solo lo que importa a los sistemas de nivel superior. Disponible en las versiones Basic, Pro y Enterprise para adaptarse desde una sola cabina hasta la planta completa.

3 tier BASIC, PRO, ENTERPRISEIn-situ PROCESAMIENTO EN EL LUGAROffline ANALÍTICA SIN REDMODO CONSULTOR · SOLO LECTURA3 tier BASIC, PRO, ENTERPRISEIn-situ PROCESAMIENTO EN EL LUGAROffline ANALÍTICA SIN REDMODO CONSULTOR · SOLO LECTURA
01En cifrasDATOS DE CAMPO
3 tier
Basic, Pro, Enterprise
In-situ
Procesamiento en el lugar
Offline
Analítica sin red
02Composición
Qué hay dentroGateway edge in-situ · Basic / Pro / Enterprise
01NPU02RF03I/O04BUF05PWR06IP65

Pasa sobre un componente

NPU01 / 06

SoC + acelerador

ARM + NPU · 26 TOPS

Procesamiento edge con NPU para inferencia local: la decisión permanece en el sitio.

03El problema

Demasiados sensores, muy poco contexto

Los sensores de planta producen flujos continuos que saturan las redes y llegan al centro ya desactualizados. Enviar todo en crudo a la nube consume ancho de banda y retrasa las decisiones justo cuando una falla está por manifestarse. El análisis debe llevarse al lugar, junto a la máquina.

04Qué hace04
01

Gateway IoT

Concentra miles de puntos provenientes de protocolos industriales heterogéneos y los normaliza en un modelo de datos único.

02

Edge AI

Modelos inferidos localmente en un acelerador, sin depender de la conectividad hacia el centro.

03

Analítica predictiva

Detección de anomalías y estimación de la vida útil restante de los componentes a partir de vibración, temperatura y corriente.

04

Store-and-forward

Almacena los datos en búfer durante las caídas de red y los sincroniza en orden cuando el enlace se restablece.

05Cómo funciona04 PASOS
01

Conecta

Cablea los sensores y los buses de campo al gateway FLUX cerca del activo que se va a monitorear.

02

Modela

Define los tags y despliega los modelos predictivos entrenados en MONOLITH con CORTEX.

03

Analiza

El edge AI evalúa las señales en tiempo real y genera indicadores y alarmas locales.

04

Reenvía

Solo los eventos y agregados relevantes se envían a PULSE y se archivan en VAULT.

06Arquitectura

FLUX es el sistema in situ que combina un gateway IoT con edge AI: recoge las señales de campo, las normaliza, ejecuta analítica predictiva en el lugar y reenvía solo los eventos y agregados relevantes a PULSE y VAULT. La arquitectura es por capas, desde la adquisición multiprotocolo hasta la inferencia en acelerador, con store-and-forward para operar incluso sin red.

01Adquisición multiprotocoloInterfaces hacia buses y protocolos industriales heterogéneos (OPC UA, MQTT, Modbus) que concentran miles de puntos de sensor en un modelo de datos único.
02Normalización y tagsLas señales en crudo se tipifican, se marcan temporalmente y se mapean a tags semánticos, de modo que los datos se vuelven comparables y quedan listos para los modelos.
03Inferencia edge AIAcelerador NPU/GPU que ejecuta localmente los modelos entrenados en MONOLITH con CORTEX: detección de anomalías y estimación de la vida útil restante sin depender del centro.
04Store-and-forwardBúfer local persistente que conserva los datos durante las caídas de red y los sincroniza en orden, sin pérdida, cuando el enlace se restablece.
05Reenvío e integraciónSolo los eventos, alarmas y agregados relevantes se envían a PULSE para la operación y a VAULT para el histórico, reduciendo ancho de banda y latencia.
07Especificaciones
CPUARM/x86 industrial multinúcleo
Acelerador de IANPU/GPU edge (hasta ~40 TOPS)
RAM4-32 GB (por nivel)
Almacenamiento de búfer64 GB-512 GB eMMC/SSD
I/O de campoGbE, RS-485, CAN, DI/DO, 4-20 mA
Alimentación9-36 VDC
Rango operativo-20/+60°C
Grado de protecciónIP65 (Pro/Enterprise)
08Despliegue

Riel DIN en cabina

Gateway en riel DIN cerca del activo que se va a monitorear, cableado a los sensores y a los buses de campo, alimentado desde el tablero local (versión Basic).

Rack de concentración

Unidad de rack que concentra muchos nodos de campo para una sección de la planta, con mayor capacidad de inferencia y de búfer (versión Pro).

Ruggedizado in situ

Chasis IP65 sin ventilador para instalación directa sobre la maquinaria en ambientes exigentes, resistente al polvo, la humedad y las vibraciones (versión Enterprise).

09Seguridad y cumplimiento

Arranque verificado

El secure boot y el TPM 2.0 garantizan que el gateway arranque solo con firmware y modelos firmados, anclando la identidad del nodo a la red Zeklar.

Búfer cifrado

El búfer store-and-forward está cifrado en reposo: los datos almacenados durante una interrupción permanecen protegidos incluso si el dispositivo es manipulado.

Canales mTLS y RBAC

El reenvío hacia PULSE y VAULT se realiza sobre mTLS; la identidad y los permisos provienen de AEGIS con control de acceso por rol y auditoría.

Certificaciones

Gestión conforme a ISO 27001; hardware con marcado CE y EMC industrial (EN 61000-6-2) para entornos de planta.

10Integraciones
PULSE para alarmas y operaciónCORTEX para el entrenamiento de los modelosVAULT para el histórico de las señalesCORE como nodo de control aguas abajoOPC UA, MQTT y Modbus de campo
11Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre FLUX y CORE?

FLUX es el gateway IoT y edge AI que recoge y analiza las señales de campo; CORE es el nodo de control aguas abajo. Con frecuencia trabajan juntos, con FLUX aguas arriba.

¿Qué sucede si se cae la red?

FLUX sigue adquiriendo y analizando en local y almacena los datos en búfer; al reconectarse los sincroniza en orden y sin pérdida hacia PULSE y VAULT.

¿Cómo llegan los modelos predictivos al dispositivo?

Se entrenan en MONOLITH con CORTEX y se despliegan en FLUX como artefactos firmados, ejecutados localmente en el acelerador de IA.

¿Qué magnitudes analiza para el mantenimiento predictivo?

Típicamente vibración, temperatura y corriente, a partir de las cuales deriva la detección de anomalías y la estimación de la vida útil restante de los componentes.

¿Realmente reduce la carga de red?

Sí: en lugar de enviar flujos en crudo al centro, reenvía solo eventos y agregados relevantes, recortando ancho de banda y retrasos en las decisiones.

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