Transformación de la fabricación industrial con Edge AI

Aprovechamiento de los datos perimetrales con IA

En la fabricación, "el borde" es el entorno de producción, donde cámaras, sensores, máquinas y cadenas de montaje generan datos. Gracias a la tecnología de computación en los bordes, las empresas recopilan y traducen los datos de estas fuentes. Los datos se analizan utilizando tecnologías como la analítica de datos en flujo y la IA para obtener información inmediata que permita tomar decisiones y medidas al instante.  

Antes de explorar el impacto de la IA Edge en la fabricación industrial, es necesario definir qué es la IA Edge. Para ello, también es necesario presentar la informática Edge, ya que desempeña un papel esencial en la aplicación de Edge AI.

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

Por lo tanto, Edge AI puede entenderse como inteligencia artificial que se realiza localmente. Utiliza tecnología como la fusión de sensores, el análisis de vídeo, la visión artificial y la analítica avanzada.

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Los fabricantes industriales que operan en grandes instalaciones se enfrentan a retos a la hora de gestionar numerosos dispositivos. Una encuesta realizada en 2023 por Arm identificó Edge Computing y el aprendizaje automático como dos de las cinco tecnologías que influirán significativamente en la fabricación en un futuropróximo.‍

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¿A qué se debe todo este alboroto sobre Edge AI?

IDC predice que para 2026, el 75 % de las grandes empresas confiarán en procesos infundidos por 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.

En 2026, al menos el 50% de los despliegues de computación de borde implicarán aprendizaje automático (ML), frente al 5% en 2022.

El advenimiento de la IA/ML en el perímetro

De la observabilidad a la información procesable: Inicialmente, las tecnologías digitales de vanguardia se centraban principalmente en la observabilidad y la presentación de informes. El objetivo era recopilar datos de diversas fuentes, supervisar el estado del sistema y proporcionar información sobre el rendimiento operativo. Si bien estas funciones son esenciales, el verdadero potencial del borde digital radica en su capacidad no solo para observar, sino también para actuar de manera inteligente y autónoma.

El advenimiento de la IA/ML en el Edge: La incorporación de la IA y el ML en los nodos de computación edge supone un cambio de 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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Principales casos de uso de Edge AI en la fabricación

La fabricación industrial que aprovecha la IA está obteniendo beneficios en toda la cadena de valor, desde la ingeniería hasta la producción, a través del mantenimiento predictivo. Esto incluye la mejora de la eficiencia, la reducción de los costes de avería de las máquinas y reparaciones preventivas rentables, evitando averías.

1. Mantenimiento predictivo: Edge AI permite el mantenimiento predictivo mediante el análisis de datos en tiempo real de sensores y maquinaria en el borde de la red. 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 en la producción.

2. Control de calidad e inspección: Edge AI facilita el control de calidad en tiempo real y los procesos de inspección en la planta de fabricación. Al implementar sistemas de visión impulsados por IA en el borde, los fabricantes pueden inspeccionar los productos en busca de defectos, desviaciones de las especificaciones y otros problemas de calidad con mayor precisión y eficiencia. Esto garantiza que solo los productos de alta calidad lleguen al mercado, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce la repetición del trabajo.

3. Gestión optimizada de la energía: Edge AI ayuda a los fabricantes a optimizar el consumo de energía y reducir los costes operativos mediante el análisis de los datos de uso de la energía en tiempo real. Al implementar algoritmos de IA en el borde, los fabricantes pueden identificar oportunidades para mejorar la eficiencia energética, minimizar el desperdicio y optimizar la asignación de recursos en los procesos de producción, lo que genera importantes ahorros de costos y beneficios de sostenibilidad.

4. Supervisión de la producción en tiempo real: Edge AI permite la supervisión en tiempo real de los procesos de producción mediante el análisis de los datos de los sensores y las métricas de rendimiento de la máquina 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 ajustes oportunos para cumplir con los objetivos de producción y mantener los estándares de calidad del producto.

5. Gestión de la cadena de suministro: Edge AI mejora la gestión de la cadena de suministro al proporcionar visibilidad e información en tiempo real sobre los niveles de inventario, las operaciones logísticas y la previsión de la demanda. Al analizar los datos de los sensores, las 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, lo que se traduce en una reducción de los costes y una mayor eficiencia en toda la cadena de suministro.

6. Seguridad y protección de los trabajadores: Los sistemas de análisis de vídeo impulsados por IA desplegados en el perímetro pueden detectar violaciones de seguridad, accesos no autorizados o condiciones peligrosas, lo que permite una intervención rápida y mitiga los riesgos para el personal y los activos.

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

Retos para empezar con Edge AI

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

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

OT gestiona la tecnología que crea los datos. TI quiere innovación rápida, mientras que OT quiere operaciones empresariales fiables.

A medida que la computación periférica potencia la fabricación inteligente, el sector industrial a menudo se ve obligado a luchar con la brecha entre la estrategia empresarial y las instalaciones individuales que implementan soluciones puntuales. Este problema se debe en parte a la existencia de diversidad en el borde industrial, que se asocia con las tecnologías operativas (OT), las infraestructuras de TI, las aplicaciones y las habilidades de las personas.

El rol de OT continuará evolucionando porque los departamentos de TI ya están demasiado limitados y el borde simplemente no es una prioridad para ellos. OT asumirá más responsabilidad por aquellas tecnologías que son críticas para ellos, como Edge Computing.

3. Falta de habilidades internas para construir/operar el borde

Las organizaciones deben invertir en los conjuntos de habilidades correctos, incluida la IA, la ciberseguridad y la automatización, para garantizar que su infraestructura perimetral se utilice correctamente y al máximo.

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Aprovechar el potencial de la IA perimetral "hoy"

Los entornos perimetrales son muy complejos y heterogéneos. Si está pensando en escalar a gran velocidad, vale la pena considerar una plataforma de edge computing que pueda respaldar su crecimiento. La tarea de gestionar las operaciones perimetrales 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.

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. Reducción de la inversión inicial: La creación de una infraestructura de IA perimetral requiere una inversión inicial sustancial en investigación, desarrollo y pruebas. La compra de una solución puede reducir estos costos iniciales.

3. Soporte experto: Los proveedores a menudo brindan soporte y mantenimiento continuos, lo que garantiza que el sistema se mantenga actualizado y funcione de manera eficiente sin requerir experiencia interna.

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

Desventajas:

1. Menos personalización: Es posible que las soluciones estándar no se ajusten a todos los requisitos operativos únicos, lo que puede comprometer la funcionalidad o el rendimiento.

2. Costos continuos: Si bien la inversión inicial puede ser menor, las tarifas de licencias, suscripciones o cargos por servicio recurrentes pueden acumularse, lo que afecta los presupuestos a largo plazo.

Creación de su propia infraestructura de IA perimetral

Ventajas:

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, lo que proporciona más control sobre la pila tecnológica, la seguridad de los datos y los desarrollos futuros.

Desventajas:

1. Costos iniciales más altos: Los costos asociados con la investigación, el desarrollo y la implementación de una solución personalizada pueden ser significativamente más altos, lo que requiere una inversión inicial sustancial.

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

3. Mantenimiento y soporte: 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 conclusión, la elección entre comprar y construir una infraestructura de IA perimetral en el mundo industrial depende de equilibrar la necesidad de personalización y control con el deseo de velocidad, reducción del desembolso inicial y soporte del proveedor. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus requisitos, capacidades y objetivos estratégicos específicos para tomar la decisión más informada.

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Continúa leyendo Parte 2 -> Ampliación de la IA de vanguardia en la fabricación

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