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

Por qué el sector de la alimentación y las bebidas necesita Edge AI

La demanda de información en tiempo real y acción inmediata, combinada con las limitaciones actuales de la red y el enorme volumen de datos generados por máquinas, procesos y sistemas, hace que la #EdgeComputing sea esencial para la industria de alimentación y bebidas.

A diferencia del modelo de nube centralizada, Edge Computing funciona de forma descentralizada, procesando los datos más cerca de su fuente. Para funcionar eficientemente, cada dispositivo de borde requiere la misma pila tecnológica que un servidor en la nube, sólo que en un formato más pequeño y eficiente. Esto incluye

✔️Operating sistema

✔️ Almacenamiento de datos

✔️ Capa de red

✔️ Funciones de seguridad

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Al procesar los datos in situ, las empresas pueden ajustar inmediatamente las operaciones, predecir los problemas de mantenimiento y garantizar la calidad del producto, lo que repercute directamente en su cuenta de resultados.

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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.

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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.

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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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Construir o comprar una infraestructura Edge

Los entornos Edge son muy complejos y heterogéneos. Si estás pensando en escalar a gran velocidad, merece la pena considerar una plataforma Edge AI que pueda soportar tu crecimiento.

La tarea de gestionar las operaciones de borde en diversas ubicaciones, dispositivos y aplicaciones con los más altos estándares de seguridad puede ser desalentadora y costosa.

Al integrar la infraestructura Edge Computing en su estrategia de transformación digital, las organizaciones se enfrentan a una elección crítica: ¿deben construir su propia solución o comprar una oferta de terceros?

Comprar a un tercero

Ventajas:

1. Velocidad de comercialización: La compra de una solución de terceros puede acelerar significativamente el tiempo de implementación, lo que permite a las empresas beneficiarse de las capacidades de Edge AI más rápidamente en comparación con el desarrollo de un sistema interno.

2. Inversión inicial reducida: Construir una infraestructura Edge AI requiere una inversión inicial sustancial en investigación, desarrollo y pruebas. Comprar una solución puede reducir estos costes iniciales.

3. Asistencia experta: Los proveedores suelen ofrecer asistencia y mantenimiento continuos, lo que garantiza que el sistema se mantenga actualizado y funcione con eficacia sin necesidad de contar con expertos internos.

4. Soluciones probadas: Los productos de terceros suelen haber sido probados y validados en múltiples implantaciones, lo que ofrece un nivel de fiabilidad y garantía de rendimiento.

Desventajas:

1. Menos personalización: Es posible que las soluciones estándar no se adapten a todas las necesidades operativas, lo que puede dar lugar a problemas de funcionalidad o rendimiento.

2. Costes corrientes: Aunque la inversión inicial puede ser menor, los costes recurrentes de licencias, suscripciones o cargos por servicios pueden acumularse y afectar a los presupuestos a largo plazo.

Construya su propia infraestructura Edge

Ventajas:

1. 1. Personalización: La construcción interna permite soluciones a medida adaptadas con precisión a las necesidades específicas de una organización, ofreciendo una integración óptima con los sistemas y procesos existentes.

2. Control e independencia: Ser propietario de la infraestructura reduce la dependencia de proveedores externos, proporcionando un mayor control sobre la pila tecnológica, la seguridad de los datos y los desarrollos futuros.

Desventajas:

1. Costes iniciales más elevados: Los costes asociados a la investigación, el desarrollo y la implantación de una solución a medida pueden ser significativamente más elevados y requerir una inversión inicial considerable.

2. Mayor tiempo de implantación: Diseñar y construir un sistema a medida lleva mucho tiempo, lo que puede retrasar la obtención de beneficios de Edge AI.

3. Mantenimiento y asistencia: Las organizaciones deben asignar recursos para el mantenimiento continuo, las actualizaciones y la resolución de problemas, para lo que necesitan expertos internos o consultores externos.

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Sobre Barbara

Barbara es una Plataforma de Orquestación del Borde Cibersegura diseñada específicamente para el sector industrial. Barbara ayuda a las organizaciones industriales a navegar por su viaje digital, desde la recopilación de datos hasta el despliegue y la gestión de aplicaciones y modelos de IA en el Edge.

Nuestras capacidades incluyen:

Conectores industriales para equipos antiguos o de nueva generación.

Orquestación Edge para desplegar y controlar aplicaciones basadas en Docker en miles de ubicaciones distribuidas.

MLOps Edge, para optimizar, desplegar y supervisar modelos entrenados utilizando hardware estándar o habilitado para GPU.

. - Gestión remota de flotas para el aprovisionamiento, la configuración y las actualizaciones de los dispositivos de borde.

Mercado de aplicaciones Edge certificadas y listas para ser desplegadas.

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