Cómo la IA Edge está dando forma al futuro de la fabricación de alimentos y bebidas

Por qué el sector de alimentación y bebidas necesita Edge AI

En un sector en el que el tiempo, la calidad y la satisfacción del cliente son primordiales, Edge AI se erige como un faro de innovación. Al procesar los datos in situ, las empresas pueden ajustar inmediatamente las operaciones, predecir problemas de mantenimiento y garantizar la calidad de los productos, lo que repercute directamente en sus resultados.

La Inteligencia Artificial (IA) está reconfigurando numerosos sectores, entre ellos el de la alimentación y las bebidas. A medida que avanzan las tecnologías Edge y se desarrolla la Cuarta Revolución Industrial, la IA está llamada a revolucionar la producción y distribución en la industria de alimentación y bebidas. En este artículo analizaremos el camino hacia la plena integración de la IA Edge, así como sus retos y oportunidades.

Edge AI: el poder de Edge Computing y la IA

Según Gartner, la tecnología Edge Computing es absolutamente necesaria para poder dominar muchos de los retos de la industria 4.0. "La necesidad de una visión en tiempo real y una acción inmediata, las limitaciones actuales de la red, la gran cantidad de datos procedentes de múltiples máquinas, procesos y sistemas y la velocidad a la que estos datos son generados por sensores y puntos finales en una planta de fabricación, requieren el uso de soluciones de Edge Computing y el procesamiento de los datos más cerca de su origen."

Hasta hace poco, el 90% de los datos empresariales se enviaban a la nube, pero esto está cambiando rápidamente. De hecho, esta cifra se reducirá a solo el 25 % en 2025, según Gartner.

La computación de borde es un paradigma informático inherentemente descentralizado, a diferencia del enfoque centralizado de la computación en nube. En consecuencia, cada dispositivo de borde necesita la misma pila tecnológica (sólo que en un formato mucho más pequeño) que un servidor en la nube. Esto significa: Un sistema operativo, una capa de almacenamiento / persistencia de datos (base de datos), una capa de red, funcionalidades de seguridad, etc. que funcionen eficientemente en hardware restringido.

Edge AI es una combinación de AI y Edge Computing; permite el despliegue de algoritmos de aprendizaje automático en el dispositivo periférico donde se generan los datos.

En el sector de la alimentación y las bebidas, Edge AI procesa los datos directamente en los dispositivos de las instalaciones de producción, como las máquinas de clasificación o las cámaras de control de calidad. Esteprocesamiento inmediato aumenta la eficiencia operativa, mejora la calidad del producto y acelera la toma de decisiones al reducir la necesidad de enviar datos a servidores distantes para su análisis.

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Aplicaciones Edge AI en la fabricación de alimentos y bebidas

Racionalizar la inspección con IA

En el sector de la alimentación y las bebidas, los sistemas automatizados de inspección basados en IA cambian las reglas del juego. Gracias a la visión por ordenador y el aprendizaje automático, estos sistemas logran una precisión sin precedentes en la detección de defectos e incoherencias, superando a los inspectores humanos con su capacidad para inspeccionar miles de artículos por minuto en busca de las más mínimas imperfecciones.

Mejora de los análisis de control de calidad

Con Edge AI, las empresas pueden supervisar continuamente las líneas de producción para detectar anomalías y garantizar que todos los productos cumplen las normas de calidad. Esta supervisión en tiempo real se extiende a la seguridad, donde la IA puede identificar peligros antes de que se conviertan en incidentes.

Optimización de las cadenas de suministro

Los sofisticados modelos de ML ofrecen predicciones sobre posibles interrupciones, como cuellos de botella en la cadena de suministro o problemas de calidad, lo que permite a las empresas actuar de forma preventiva.

Una ventaja significativa de la IA es la capacidad de capturar, gestionar y analizar datos detallados a lo largo de la cadena de suministro. Los sistemas de IA, junto con la tecnología blockchain y los sistemas empresariales conectados, permiten el seguimiento y la trazabilidad de los productos en tiempo real, garantizando la transparencia y evitando el fraude. Este enfoque basado en datos mejora la visibilidad de la cadena de suministro, agiliza las operaciones y reduce el riesgo de contaminación o retirada de productos.

Mantenimiento predictivo: Un enfoque proactivo

Cada pieza de cada máquina en cada almacén o instalación de producción tiene una vida útil, que un mantenimiento deficiente puede reducir El mantenimiento predictivo impulsado por la IA está transformando el mantenimiento de los equipos, prediciendo posibles fallos mediante el análisis de los datos de los sensores.

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Retos en la adopción de la IA Edge

1.Retos técnicos y de infraestructura

La adopción de Edge AI requiere una infraestructura tecnológica sólida, lo que puede suponer un obstáculo importante para muchas empresas. La necesidad de hardware avanzado y la integración con los sistemas existentes plantean retos considerables.

Más información: Ampliación de la IA Edge en la fabricación

2. Protección de datos y seguridad

La implantación de la IA en el Edge suscita preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos. Las empresas deben asegurarse de que su uso de la IA cumple la normativa y protege la información sensible.

3. Carencias de competencias y necesidades de formación

El cambio hacia la IA Edge exige una mano de obra cualificada en nuevas tecnologías. La complejidad de la IA hace que muchas empresas no posean los conocimientos internos necesarios para su desarrollo, despliegue y evaluación. A menudo, las empresas se ven en la necesidad de contratar científicos de datos o colaborar con agencias externas para el desarrollo y la aplicación de la IA, adoptando una estrategia selectiva y por etapas.

4. Integración en los sistemas existentes

La integración de Edge AI en los sistemas y procesos existentes puede resultar compleja y requerir mucho tiempo. Las empresas pueden tener que invertir en nuevas infraestructuras o modificar los sistemas existentes para que admitan la IA.

En la industria alimentaria y de bebidas en particular, donde las instalaciones de producción suelen estar anticuadas y los fondos de inversión son escasos, un planteamiento gradual para implantar la computación de borde es una opción obvia.  

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Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los retos de la implantación de la tecnología Edge AI?

La implantación de la tecnología Edge AI en la industria de alimentación y bebidas se enfrenta a varios retos. En primer lugar, la configuración inicial y la integración de Edge AI pueden ser complejas y requerir importantes conocimientos técnicos y ajustes de infraestructura. En segundo lugar, está la cuestión del coste; la inversión inicial para la tecnología Edge AI, incluidos el hardware y el software necesarios, puede ser significativa. Además, es necesario un mantenimiento y unas actualizaciones constantes para garantizar que la tecnología siga siendo eficaz y segura. Por último, surgen problemas de privacidad y seguridad de los datos, ya que estas tecnologías procesan grandes cantidades de información sensible, lo que requiere medidas de seguridad sólidas para proteger los datos frente a las filtraciones.

¿Cómo pueden las empresas superar la barrera del coste de la adopción de Edge AI?

Superar la barrera del coste de la adopción de Edge AI puede lograrse mediante una planificación estratégica. Las empresas pueden empezar poco a poco, implementando las soluciones Edge AI por fases, centrándose inicialmente en las áreas con mayor retorno de la inversión. Explorar asociaciones con proveedores de tecnología también puede ofrecer acceso a soluciones más asequibles a través de costes compartidos u opciones de financiación.

¿Qué medidas garantizan la privacidad y seguridad de los datos con Edge AI?

Garantizar la privacidad y seguridad de los datos con Edge AI implica varias medidas cruciales. En primer lugar, el empleo de cifrado de extremo a extremo protege los datos cuando se transfieren de los dispositivos a los servidores. Además, rigurosos controles de acceso y mecanismos de autenticación impiden el acceso no autorizado a información sensible. Las auditorías y actualizaciones periódicas de la seguridad son esenciales para hacer frente a las amenazas y vulnerabilidades emergentes. Por otra parte, el cumplimiento de la normativa de protección de datos, como el GDPR en Europa, garantiza que las prácticas de tratamiento de datos cumplan las normas legales. Con la adopción de estas medidas, las empresas pueden salvaguardar la privacidad y la seguridad de los datos en sus aplicaciones Edge AI.

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