Transformación de la fabricación industrial con Edge AI

Aprovechamiento de los datos perimetrales con IA

En la fabricación, "el borde" se refiere al entorno de producción donde las cámaras, los sensores, las máquinas y las cadenas de montaje generan enormes cantidades de datos. La computación de borde permite a las empresas recopilar y procesar estos datos en tiempo real utilizando tecnologías como el análisis de flujo y la IA, proporcionando información instantánea para una acción inmediata.

Antes de examinar el impacto de la IA Edge en la fabricación industrial, es esencial definir primero qué es la IA Edge. Para ello es necesario comprender la informática Edge, ya que desempeña un papel fundamental en el despliegue y la eficacia de la IA Edge.

El Edge Computing almacena datos y realiza tareas informáticas en el mismo lugar en que se generan inicialmente los datos. Lleva las funciones de recopilación, análisis y procesamiento de la información al borde de la red.

Así pues,la IA Edge se entiende como inteligencia artificial que se realiza localmente. Utiliza tecnología como la fusión de sensores, la analítica de vídeo, la visión artificial y la analítica avanzada.

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¿Qué se rumorea sobre la IA Edge?

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. ‍En2026, al menos el 50% de los despliegues de edge computing implicarán aprendizaje automático (ML), frente al 5% en 2022.

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‍Dela observabilidad a la información práctica

Al principio, las tecnologías de borde digital se centraban principalmente en la observabilidad y la elaboración de informes. El objetivo era recopilar datos de diversas fuentes, supervisar el estado del sistema y proporcionar información sobre el rendimiento operativo. Aunque estas funciones son esenciales, el verdadero potencial del borde digital reside en su capacidad no sólo de observar, sino de actuar de forma inteligente y autónoma.‍

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El advenimiento de la IA/ML en la periferia

‍Laincorporación de la IA y el ML a los nodos de edge computing cambia las reglas del juego. Permite a estos dispositivos procesar y analizar datos localmente, tomar decisiones en tiempo real y ejecutar acciones sin necesidad de una conectividad constante a la nube. Este cambio hacia un borde más inteligente está impulsado por la necesidad de velocidad, eficiencia y latencia reducida en el procesamiento de datos.

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Contenido relacionado: De la recopilación de datos al borde inteligente: Guía paso a paso del viaje de los datos en la industria

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Principales casos de uso de Edge AI en la fabricación

Los fabricantes industriales que aprovechan la IA están experimentando beneficios en toda la cadena de valor, desde la ingeniería hasta la producción. Entre ellas se incluyen la mejora de la eficiencia, la reducción de los costes de avería de las máquinas y un mantenimiento predictivo rentable, lo que aumenta la resistencia operativa y la rentabilidad.

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Mantenimiento Predictivo

Edge AI permite el mantenimiento predictivo analizando datos en tiempo real de sensores y maquinaria sobre el terreno. Al detectar anomalías y patrones en el comportamiento de los equipos, los fabricantes pueden anticiparse a posibles fallos y programar las tareas de mantenimiento de forma proactiva, reduciendo así el tiempo de inactividad y evitando costosas interrupciones de la producción.

Control de calidad e inspección

La IA en los bordes facilita el control de calidad en tiempo real y los procesos de inspección en la planta de fabricación. Al desplegar sistemas de visión con IA en el perímetro, los fabricantes pueden inspeccionar los productos en busca de defectos, desviaciones de las especificaciones y otros problemas de calidad con mayor precisión y eficacia. Esto garantiza que sólo lleguen al mercado productos de alta calidad, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo las repeticiones.

Gestión optimizada de la energía

La IA en el perímetro ayuda a los fabricantes a optimizar el consumo de energía y reducir los costes operativos analizando los datos de uso de la energía en tiempo real. Mediante el despliegue de algoritmos de IA en el perímetro, los fabricantes pueden identificar oportunidades para mejorar la eficiencia energética, minimizar los residuos y racionalizar la asignación de recursos en los procesos de producción, lo que se traduce en importantes ahorros de costes y beneficios para la sostenibilidad.

Control de la producción en tiempo real

La IA en el borde permite supervisar en tiempo real los procesos de producción analizando los datos de los sensores y las métricas de rendimiento de las máquinas en el borde de la red. Los fabricantes pueden utilizar algoritmos de IA para identificar cuellos de botella, optimizar los flujos de trabajo de producción y realizar los ajustes oportunos para cumplir los objetivos de producción y mantener los estándares de calidad del producto.

Gestión de la Cadena de Suministro

‍EdgeAI mejora la gestión de la cadena de suministro proporcionando visibilidad y conocimientos en tiempo real sobre los niveles de inventario, las operaciones logísticas y la previsión de la demanda. Analizando los datos de sensores, etiquetas RFID y otros dispositivos IoT en el perímetro, los fabricantes pueden optimizar los niveles de inventario, mejorar la precisión de la previsión de la demanda y agilizar las operaciones logísticas, con la consiguiente reducción de costes y mejora de la eficiencia en toda la cadena de suministro.

Seguridad de los trabajadores

Los sistemas de análisis de vídeo con IA desplegados en el perímetro pueden detectar infracciones de seguridad, accesos no autorizados o condiciones peligrosas, permitiendo una intervención rápida y mitigando los riesgos para el personal y los bienes.

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Muchas empresas ya están avanzando en su camino hacia la transformación digital y están en posición de beneficiarse de la adopción temprana de la IA Edge. Sin embargo, obstáculos como coste, complejidad, problemas de seguridad y falta de experiencia pueden dificultar el despliegue de iniciativas Edge.

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Principales retos para empezar con Edge AI

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1. La adquisición de datos y la fragmentación de protocolos es un desafío general

‍Losvaliosos datos de la periferia industrial suelen estar encerrados en un vasto conjunto de sistemas de Tecnología Operativa (OT).

Sin embargo, estos sistemas son muy heterogéneos, proceden de distintos proveedores, presentan características y capacidades diferentes, y los componentes de estos sistemas no pueden comunicarse fácilmente entre sí. Como resultado, las organizaciones tienen dificultades para acceder a esos datos, analizarlos y utilizarlos.

2. Convergencia TI/OT y alineación de los objetivos de las instalaciones con la estrategia empresarial

Las TI quieren explotar los datos y la innovación rápida, mientras que las OT quieren operaciones empresariales fiables y dirigen la tecnología que crea los datos .

A medida que la computación de borde potencia la fabricación inteligente, el sector industrial se ve a menudo confrontado con la brecha 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 asociado a las tecnologías operativas (OT), las infraestructuras de TI, las aplicaciones y las habilidades de las personas. El papel de las OT seguirá evolucionando a medida que los departamentos de TI sigan sobrecargados de trabajo, haciendo que el borde sea una prioridad menor para ellos. Como resultado, el OT asumirá una mayor responsabilidad en tecnologías críticas como el Edge Computing.

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Lectura relacionada: La convergencia TI-OT (parte II): El viaje de los datos

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3. Falta de competencias internas para construir una infraestructura Edge

Las organizaciones deben invertir en los conjuntos de habilidades correctos, incluyendo IA, ciberseguridad y automatización, para garantizar que su infraestructura de borde se utiliza correctamente y al máximo.

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Aprovechar hoy el potencial de la IA Edge

Los entornos Edge son muy complejos y heterogéneos. Si estás pensando en escalar a gran velocidad, merece la pena considerar una plataforma informática de borde 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.

Cuando se trata de integrar la infraestructura de Edge AI dentro del sector industrial, las organizaciones se enfrentan a una decisión fundamental: ¿deben crear su propia solución personalizada o comprar una oferta de terceros? Ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas, y la elección correcta depende de varios factores, como el presupuesto.

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Construir vs. comprar: evaluación de las plataformas de IA perimetral para su negocio

La decisión de construir o comprar una plataforma de edge computing requiere una cuidadosa consideración de varios factores, cada uno con su propio conjunto de ventajas y desventajas.

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.

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Creación de su propia infraestructura de IA perimetral

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, lo que requiere experiencia interna o consultores externos.

En el mundo industrial, elegir entre comprar o crear una infraestructura de IA Edge se reduce a equilibrar la personalización y el control con la velocidad, los menores costes iniciales y la asistencia del proveedor. Las organizaciones deben evaluar sus necesidades, capacidades y objetivos estratégicos únicos para tomar la mejor decisión.

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