Aduriz Distribución, una importante empresa de distribución de energía eléctrica, reconoció la necesidad urgente de modernizar sus operaciones. En colaboración con Barbara, Aduriz se embarcó en un viaje transformador mediante el despliegue de infraestructura Edge en dos subestaciones de baja tensión (BT) utilizando la plataforma Industrial Edge de Barbara. Esta exitosa iniciativa destaca cómo Aduriz superó desafíos críticos, aprovechando la tecnología avanzada para mejorar el rendimiento del sistema y desplegar modelos de inteligencia que impulsan la inteligencia operativa.
El Edge Computing se está convirtiendo en un componente crítico, que permite a las organizaciones aprovechar los datos de borde de formas sin precedentes. Sin embargo, embarcarse en un proyecto de Edge Computing puede ser desalentador, ya que la creación de una solución Edge requiere mucho tiempo, inversión y un equipo altamente cualificado.
Ver o webinar on demand "Cómo maximizar sus datos Edge" 19 de junio. Tanto si acaba de empezar a recopilar datos y desea maximizar su potencial como si se encuentra inmerso en un proceso de transformación digital y desea aprovechar la IA en el perímetro, este seminario web ofrece información práctica aplicable a todas las fases del proceso de perímetro de su empresa.
A medida que crece el interés de las organizaciones por aprovechar las oportunidades en el perímetro, la ampliación de un único caso de uso en una instalación a varios casos de uso en múltiples ubicaciones plantea un reto importante. Este artículo destaca la importancia de implantar una herramienta de gestión y orquestación del perímetro para escalar de forma eficiente y segura las iniciativas de computación en el perímetro.
El sector de la alimentación y las bebidas se encuentra al borde de una nueva era, impulsada por el poder transformador de la Inteligencia Artificial en el Edge. 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. En este artículo exploramos los retos de adoptar la IA en el Edge en la industria alimentaria.
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.
Muchas empresas se encuentran poco preparadas para las complejidades que entraña la ampliación de sus proyectos dentro de Edge. Las pruebas de concepto (POC) suelen centrarse en una o varias ubicaciones, pero si tienen éxito, deben ampliarse a cientos o incluso miles de ubicaciones. Este artículo destaca las consideraciones clave para los líderes tecnológicos que navegan por el panorama de la IA en el Edge.
La IA permite que las máquinas aprendan de los datos, tomen decisiones y se adapten a las condiciones cambiantes, optimizando así en mayor medida los procesos de fabricación. Esta fusión de automatización e IA está transformando la industria manufacturera e impulsando la innovación de formas nunca antes vistas.
En la fabricación industrial, la industria cementera destaca por su considerable impacto medioambiental y su elevado consumo de energía. En medio de la creciente preocupación por el medio ambiente y el impulso a la sostenibilidad, la computación de borde presenta soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, la sostenibilidad, la conservación de la energía y la trazabilidad de los productos.
En la era de la IA, la industria química se encuentra al borde de un gran cambio, impulsado por la demanda de una mayor eficiencia, sostenibilidad e innovación. Edge AI emerge como un habilitador tecnológico clave, ofreciendo capacidades sin precedentes para la supervisión y el control en tiempo real, el mantenimiento predictivo, la gestión de la cadena de suministro, y la mejora de la sostenibilidad y la optimización de los residuos energéticos.
Mediante la implementación de algoritmos de Machine Learning optimizados en tiempo real en cada una de sus plantas desaladoras, ACCIONA, un operador global de infraestructuras, consiguió minimizar el uso de productos químicos reactivos, eliminar las sanciones normativas asociadas y aprovechar una infraestructura de vanguardia para implementar nuevas aplicaciones predictivas para el control de la calidad del agua. En este artículo, exploramos los entresijos del proyecto.
Barbara y Gridfy han unido sus fuerzas para llevar los algoritmos de flexibilidad de IA al Edge. Gridfy ha desarrollado el algoritmo de flexibilidad hadado en IA mientras que Barbara ha proporcionado la Plataforma Edge que despliega y orquesta la Inteligencia Artificial en el Edge.