A medida que las industrias buscan información más rápida y capacidad de respuesta en tiempo real, Edge MLOps (Machine Learning Operations at the Edge) se perfila como un cambio de juego. A diferencia de las MLO tradicionales, que dependen de una infraestructura centralizada en la nube, las MLO Edge permiten desplegar, supervisar y reentrenar los modelos de aprendizaje automático cerca de la fuente de datos.

Este artículo te adentra en un despliegue real en el que MLOps at the edge impulsa las previsiones horarias de radiación solar en una planta fotovoltaica. Al combinar IA con flujos de datos en tiempo real e integración en la nube, la solución ofrece una mayor precisión de predicción, tiempos de respuesta más rápidos y un rendimiento optimizado de la planta. Descubre cómo Edge MLOps está transformando la previsión solar.

El proyecto muestra las ventajas de la virtualización de subestaciones, que permite la supervisión en tiempo real, la detección de fallos basada en IA, una mejor planificación de la seguridad y actualizaciones rentables. El núcleo es el Nodo Edge de Barbara, capaz de procesar 4.000 muestras de señal por segundo y capturar datos activados por eventos mediante conectores GOOSE, imitando la funcionalidad de un osciloscopio físico, de forma remota y segura. Más información en el siguiente artículo.

Barbara, la plataforma líder de orquestación de IA en el Edge, ha sido nombrada por STL Partners una de las 50 mejores empresas de Edge Computing a tener en cuenta en 2025, lo que supone su tercer año consecutivo y refuerza su posición como líder mundial en Edge Computing e IA en el Edge.

Descubre cómo GS-Inima conecta a la perfección sus sistemas de OT con su plataforma central de TI (SAP) desplegando aplicaciones en el Edge y gestionando, actualizando y protegiendo de forma centralizada todos los dispositivos y aplicaciones desde una única interfaz.

Este post explora cómo Barbara permite a las plantas de Alimentación y Bebidas convertir los datos brutos en información en tiempo real y preparación para la IA, transformando el Espacio Unificado de Nombres en una ventaja competitiva real.

Barbara ha sido un líder de confianza en la orquestación segura en el Borde Industrial, ayudando a las organizaciones a desplegar datos avanzados y aplicaciones de IA en entornos de misión crítica. Con el lanzamiento de la Plataforma Barbara 3.0.0, entramos en un nuevo capítulo, ampliando nuestras capacidades para soportar aún más flexibilidad, rendimiento y resistencia a escala.

Acabamos de lanzar la plataforma Barbara v3.0.0, una importante actualización centrada en ofrecer a los usuarios la capacidad de orquestar cualquier aplicación, ya sea heredada o en contenedores, y cualquier modelo de IA, independientemente del marco utilizado.

Edge Computing y DataOps son diferentes, y son más eficaces cuando se utilizan juntos. Pero si empiezan con una plataforma informática de borde segura, flexible y robusta como Barbara, las empresas industriales pueden crear una base preparada para el futuro que admita cualquier conjunto de herramientas DataOps, evite la dependencia de un proveedor y esté lista para escalar a la próxima generación de sistemas industriales inteligentes.‍