Impulso desde el edge

Una expansión más allá de las plataformas convencionales basadas en la nube

Al igual que los activos inteligentes han comenzado a proliferar en las plantas de fabricación durante los últimos años, también lo han hecho las plataformas de análisis basadas en la nube, diseñadas para transformar los datos generados en inteligencia útil.

Las plataformas basadas en la nube convencionales pueden agregar datos procedentes de varios orígenes. No obstante, generar información útil para la fabricación y el negocio a partir de esos datos lleva su tiempo y, además, puede necesitar la experiencia de los arquitectos de datos, de los ingenieros de inteligencia de negocio y de otros expertos internos en gestión de datos.

Además, el envío y recepción de datos a la nube no es práctico en todas las aplicaciones. Las estrategias tradicionales basadas en la nube no pueden ofrecer información contextualizada lo suficientemente rápido como para producir un impacto inmediato en los procesos de la planta ni para influir en el trabajo diario del personal.

Una estrategia rentable y pragmática para conseguir una inteligencia distribuida

En cambio, una plataforma de análisis escalable ofrece un modo rentable y pragmático de distribuir inteligencia práctica en todos los niveles de la organización: en el edge, en las instalaciones y en la nube.

Por ejemplo, considere esta nueva solución de análisis, que incorpora herramientas de análisis y capacidades de machine learning más cerca del origen de la información y de los que toman las decisiones a nivel de planta.

Se trata de una solución que se distribuye en un dispositivo de fácil configuración. No es necesario volver a cablear los sensores inteligentes. Basta con conectarlo a la red Ethernet y esperar cinco minutos mientras ella se encarga de explorar la red industrial y de descubrir los activos inteligentes. Según va descubriendo los dispositivos, recopila los datos y crea y distribuye cuadros de mando con indicadores de estado y de diagnóstico.

A medida que el dispositivo recopila información sobre cómo los dispositivos se relacionan entre sí —determinando relaciones de causalidad entre fallos, por ejemplo—, va comprendiendo el sistema en el que se ha instalado y puede realizar recomendaciones prescriptivas. Por ejemplo, puede enviar recomendaciones al smartphone o a la tablet de los usuarios.

Una estrategia escalable de este tipo puede tener un impacto inmediato en muchas de las áreas de la fabricación de neumáticos. Y adquirir cada vez más importancia en las aplicaciones de las fases más complejas —como la mezcla y el curado— en las que el aprendizaje automático puede mejorar considerablemente la calidad del producto, la agilidad de fabricación y la eficiencia energética.

Pero esto es solo parte de lo que ofrece la solución. Esta plataforma escalable no se limita al perímetro de la red, sino que también se comunica con motores de cálculo y herramientas que organizan automáticamente los datos procedentes de varios orígenes y que permiten a los usuarios detectar patrones comunes y obtener conocimiento sobre las operaciones y el negocio mucho más rápido.

¿El resultado neto? Una estrategia escalable ofrece a los productores de neumáticos la posibilidad de involucrar en mayor medida a todos los niveles de la organización en la optimización de los procesos de fabricación. Desde los equipos locales de ingeniería y mantenimiento a los niveles superiores de la empresa. Y desde el dispositivo hasta la nube.

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