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.

La mayoría de las empresas industriales (hasta un 77% según un estudio del año pasado de IBM) están trabajando o planean trabajar con IA y Machine Learning como medio para optimizar sus operaciones o habilitar nuevas fuentes de ingresos. Y Machine Learning Operations (MLOps) se está convirtiendo en el paradigma como marco de trabajo para los equipos de Datos e Infraestructura implicados.

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.