De la Recogida de Datos al Borde Inteligente: Guía Paso a Paso del Viaje de los Datos en la Industria

El papel de la OT en el Viaje a los Datos de las Organizaciones Industriales

La transformación digital en muchas organizaciones comienza con una estrategia basada en los datos. El "Equipo de Datos" se centra en utilizar los datos de la empresa para resolver problemas, mejorar procesos y crear nuevos ingresos. Mientras que el Equipo Operativo (OT) gestiona la tecnología que genera los datos, pero no se centra en explotarlos. Los equipos de TI dan prioridad a la innovación rápida, mientras que los equipos de OT dan prioridad a las operaciones fiables, razón por la cual las redes de OT y TI están separadas en las organizaciones industriales.

Para hacer realidad la estrategia del Equipo de Datos, las redes OT e IT deben converger. Este cambio permite recoger datos directamente de los activos de la empresa e implantar in situ las aplicaciones que los utilizan.

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A medida que la computación de borde empodera a las organizaciones industriales, el sector industrial se ve a menudo abocado a luchar con el desfase entre la estrategia empresarial y las instalaciones individuales que despliegan soluciones puntuales. Este problema se debe en parte a la existencia de diversidad en el borde industrial, que está asociada a las tecnologías operativas (OT), las infraestructuras de TI, las aplicaciones y las habilidades de las personas. Las OT asumirán más responsabilidad en aquellas tecnologías que les resulten críticas, como el Edge Computing.

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Transformar la infraestructura Edge en una "infraestructura inteligente" es un viaje complejo, que requiere abordar los retos paso a paso.

Paso 1: La adquisición de datos y la fragmentación de protocolos es un reto general

‍Losvaliosos datos de los bordes industriales suelen estar encerrados en una amplia gama de sistemas de tecnología operativa (OT). Sin embargo, estos sistemas son muy heterogéneos, proceden de distintos proveedores, presentan características y capacidades diferentes y sus componentes no pueden comunicarse fácilmente entre sí. Como resultado, las organizaciones tienen dificultades para acceder a esos datos, analizarlos y utilizarlos.

Desafío 1: Accesibilidad limitada a los datos

Los equipos de datos a menudo tienen dificultades para acceder a la información que necesitan debido a lagunas en la recopilación de datos o a limitaciones técnicas.

Reto 2: Silos de datos

Las fuentes de datos sin conexión, como las hojas de cálculo o los sistemas desconectados, dificultan la colaboración y la escalabilidad.

Reto 3: Falta de datos en tiempo real 

‍Muchasorganizaciones carecen de infraestructura para controlar y recoger datos en tiempo real de los procesos industriales.

Cómo ayuda Barbara

Barbara se integra con el 90% de los conectores industriales, conectando a la perfección tanto los sistemas heredados como los equipos de última generación. Consolida datos de diversas fuentes, rompiendo silos y garantizando un flujo de datos unificado.

Paso 2: Transformar los datos en información en tiempo real

Una vez recopilados los datos, el siguiente paso crítico es convertirlos en información significativa que genere valor. Los datos brutos, en su forma no procesada, proporcionan poca información procesable. Transformarlos en información implica varios retos que las organizaciones deben abordar:

Reto 1: Extraer valor de los datos brutos

Los datos en bruto suelen ser desordenados, desestructurados o de un volumen abrumador, lo que dificulta la obtención de perspectivas significativas.

Reto 2: Hacer que los datos sean comprensibles

Las partes interesadas necesitan datos presentados en formatos fáciles de interpretar, como paneles o informes visuales.

Reto 3: Apoyar la toma de decisiones proactiva

Las herramientas estáticas de visualización de datos sólo explican lo que ya ha ocurrido, limitando la capacidad de predecir y prepararse para acontecimientos futuros.

Cómo ayuda Barbara

Babara ofrece una plataforma de última generación para acelerar la recogida e ingestión de datos. Facilita el procesamiento de datos permitiendo el despliegue de aplicaciones como MING Stack directamente desde el Marketplace de Babara. Las capacidades de Barbara facilitan a los Equipos de Datos el despliegue directo de cuadros de mando y herramientas de BI.

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Profundiza en el despliegue de la Pila MING en el Edge

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Paso 3: Construir sistemas inteligentes en la periferia

La etapa final del Viaje a los Datos consiste en crear sistemas inteligentes que automaticen la toma de decisiones y optimicen las operaciones en tiempo real. Alcanzar esta madurez presenta varios retos que las organizaciones deben abordar.

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IDC predice que para 2026, el 75% de las grandes empresas confiarán en procesos basados en IA para mejorar la eficiencia de los activos, agilizar las cadenas de suministro y mejorar la calidad de los productos en entornos diversos y distribuidos. Y para 2026, al menos el 50% de los despliegues de edge computing implicarán aprendizaje automático (ML), frente al 5% en 2022.

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Reto 1: Automatizar las decisiones con IA y aprendizaje automático

Transformar los datos brutos en sistemas autónomos requiere algoritmos avanzados capaces de analizar, aprender y tomar decisiones sin intervención humana

Reto 2: Gestionar el volumen y la complejidad de los datos

Los sistemas inteligentes se basan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que requiere una infraestructura y una potencia de cálculo sólidas.

Reto 3: Integrar los sistemas de TI y OT

Los sistemas inteligentes requieren una colaboración sin fisuras entre los equipos de TI y OT, combinando la gestión de datos y las capacidades computacionales con una infraestructura operativa fiable.

Reto 4: Garantizar la mejora continua

Los sistemas inteligentesdeben adaptarse a la evolución de las condiciones y mejorar su rendimiento con el tiempo.

Cómo ayuda Barbara

Barbara Edge AI Platform ofrece capacidades para gestionar el ciclo de vida de los modelos desplegados sobre el terreno. Proporciona funcionalidades MLOps para el despliegue y la supervisión de modelos ( marcos Tensor Flow, PyTorch y ONNX). Con Barbara, las empresas pueden desplegar y supervisar sus modelos entrenados en cuestión de minutos, tan sencillo como exportarlos y enviarlos a la plataforma.

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Barbara, el software para cada paso del Viaje a los Datos

Los equipos de digitalización necesitan herramientas para orquestar eficazmente aplicaciones y modelos de IA en ubicaciones distribuidas. Simultáneamente, los equipos de infraestructuras necesitan soluciones que les permitan evolucionar "con seguridad" de sistemas aislados a infraestructuras inteligentes. Barbara responde a sus necesidades, facilitando el despliegue y la orquestación de aplicaciones digitales en sus operaciones, modernizando su arquitectura, manteniendo sus compromisos de seguridad, y todo ello sin necesidad de sustituir ninguno de sus componentes.

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¡Exponemos!

Los días 5 y 6 de febrero estaremos en la Edge Computing Expo de Londres. Si estás por allí, nos encantaría verte. Pásate para saber más sobre cómo podemos ayudarte a implantar proyectos de Inteligencia Artificial EDGE, a escala. Ponte en contacto con nosotros: sales@barbara.tech

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