Registrarlo todo

A guardar datos, elige el argumento que más te guste; por la calidad, por la trazabilidad, por tener un histórico, para poder sacar métricas, por que lo exige la normativa ISO, pero en la industria es imprescindible registrar los valores de funcionamiento de la instalación. Bien en el Scada, en el historizador, en una base de datos, en un sistema MES e incluso normalmente se termina guardando en más de un lugar y con copias de seguridad. Y no hablemos de las industrias que necesitan trabajar en entornos regulados GMP & FDA Compliance. Cualquier responsable de datos conoce y teme los volúmenes de información generados por cada hora de funcionamiento de la planta.

IA Generativa

Si queremos utilizar una IA generativa, podemos tratar de alimentarla con esa ingente cantidad de datos. En los entornos industriales los sensores pueden generar grandes cantidades de información, pero no todos son igualmente valiosos para la toma de decisiones o para alimentar una inteligencia artificial generativa.

Esto nos puede generar varios problemas; por capacidad, ya que los datos generados pueden ser inmensos para su procesamiento, lo que nos puede complicar las comunicaciones hacia la IA, saturación de redes o disparar el espacio de almacenamiento, así como elevar los costes de procesamiento de la misma.

Por privacidad, no es necesario dar todos los datos que tenemos de nuestra fábrica, es mucho más seguro utilizar solo lo que es necesario y si se puede proteger más, mejor.

Así que si reducimos la cantidad de datos utilizados, reducimos los riesgos de seguridad de los mismos. Solo es necesario usar los datos de los que queremos obtener más información.

Por velocidad, no es lo mismo enviar unos cuantos datos que conectar todo o enviar una base de datos masiva para su procesamiento. El aprendizaje de la IA necesita su tiempo y si le quitamos datos irrelevantes de en medio, no solo va a tardar menos, sino que lo va a hacer mejor.

Computación en el borde

En entornos industriales, donde la velocidad y la eficiencia son críticas, la capacidad de procesar datos en el borde de la red (Edge Computing) se vuelve esencial. Al procesar datos localmente antes de procesarlos o de enviarlos a la nube, se reduce el riesgo de exposición de información sensible. Esto es particularmente crítico en sectores donde la confidencialidad y la integridad de los datos son prioritarios. Además no solo optimiza el uso de los recursos de red, sino que también asegura que los modelos de IA se entrenen con datos más precisos y pertinentes, mejorando así su rendimiento y eficacia.

Este enfoque de pre-filtrado local no solo contribuye a la eficiencia operativa, sino que también aborda problemas potenciales de transmisión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, lo que es especialmente crucial en entornos donde la conectividad puede ser limitada o donde se requiere una respuesta inmediata a eventos críticos. Seguro que tienes en la fabrica algún equipo no tan moderno que ya está bastante cargado de capacidad, llenarlo de datos para pasarlos otro sitio puede que no sea tan buena idea y si lo sea montar un equipo edge.

En conclusión, la implementación de la computación edge en entornos industriales no solo resuelve desafíos asociados con la transmisión de datos y la optimización de recursos, sino que también potencia la eficiencia y precisión de los modelos de inteligencia artificial generativa. La capacidad de realizar un pre-filtrado de datos en el borde mediante la computación edge no solo mejora la eficiencia y la precisión de los modelos de inteligencia artificial, sino que también aborda desafíos relacionados con la transmisión de datos y la optimización de recursos en entornos industriales. La utilización de un equipo edge permite incluso la toma rápida de decisiones al disponer de procesamiento local.

Este enfoque no solo es práctico, sino esencial para maximizar el valor de la IA en la industria, destacando su papel fundamental en la evolución de procesos y toma de decisiones en tiempo real.