La IA capacita a las máquinas para aprender de los datos, tomar decisiones más inteligentes y adaptarse en tiempo real, impulsando una eficiencia sin precedentes en la fabricación. La convergencia de la IA y la automatización está remodelando la industria y acelerando la innovación. En este artículo, exploramos cómo las organizaciones pueden embarcarse con éxito en su viaje hacia la IA Edge.

Edge Computing emerge como una tecnología transformadora en la industria del petróleo y el gas, impulsando la eficiencia y la innovación en los esfuerzos de transformación digital. Al aprovechar la potencia de la computación de borde, las organizaciones pueden optimizar las operaciones, mejorar los protocolos de seguridad y extraer un mayor valor de sus recursos.

Al igual que los Equipos de Datos se embarcan en su Viaje de Datos, los Equipos de Infraestructura deben navegar por su propio Viaje de Infraestructura Digital para hacer posible esta transformación. Este artículo explora los retos de la convergencia TI-OT en las empresas industriales. Sigue con nosotros mientras desglosamos cada etapa de esta evolución y descubrimos los pasos clave para una transición sin fisuras.

Acabamos de lanzar Barbara 2.7.5, una versión centrada por completo en mejorar la experiencia del usuario y un gran paso en nuestro camino para hacer de Barbara la plataforma Edge AI más fácil de usar del mercado.

Al aplicar una estrategia basada en datos, todo empieza con los Datos. Una de las fuentes típicas para extraer datos son los dispositivos IoT. Conocer qué protocolos de comunicación IoT existen y cómo utilizarlos para la comunicación de datos es esencial, ya que son los que hacen posible la obtención de datos de los mismos.

A medida que crece el apetito de las organizaciones por aprovechar las oportunidades en el perímetro, las industrias impulsadas por los datos deben seleccionar cuidadosamente la infraestructura adecuada para escalar sin problemas desde las implementaciones iniciales hasta los despliegues a gran escala en múltiples instalaciones.Este artículo explora por qué una herramienta de gestión y orquestación del perímetro es esencial para escalar de forma eficiente y segura las iniciativas de computación en el perímetro.

Para las empresas industriales que adoptan la IA, es esencial comprender claramente el flujo de trabajo de MLOps a fin de determinar los requisitos y las herramientas necesarios para llevar con éxito los casos de uso a la producción. En este post, exploramos cómo Barbara se integra a la perfección en las fases clave del flujo de trabajo que implican el borde.

La IA Edge lleva las capacidades de aprendizaje automático directamente a los dispositivos Edge, permitiendo el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en origen sin depender de la conectividad en la nube. Esto desbloquea operaciones más rápidas, inteligentes y autónomas en toda la planta de producción. En este artículo exploramos los retos de adoptar la IA Edge en la industria de alimentación y bebidas.

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la fabricación de automóviles no es un concepto nuevo. Sin embargo, el cambio hacia el Edge, donde los algoritmos de IA operan sobre los datos generados en la fuente en lugar de ser enviados a un servidor centralizado, supone un cambio de juego. En este artículo analizamos los principales retos que plantea la adopción de la IA en los bordes y por qué trasladar la IA a los bordes aporta niveles sin precedentes de eficiencia, seguridad y sostenibilidad a los fabricantes de automóviles.