Edge Computing

Para ayudar a navegar por el nuevo mundo de la inteligencia mecánica, nos hemos asociado con la Sociedad Internacional de Automatización (ISA) para proporcionar artículos informativos que discuten el poder de la inteligencia mecánica y cómo las instalaciones pueden utilizar mejor la inteligencia para mejorar las operaciones, la productividad y el tiempo de funcionamiento.

Este artículo ofrece lo más destacado de un reciente boletín con contenido de Gartner. Conozca cómo las empresas digitales pueden seguir siendo competitivas adoptando una edge computing estrategia.

Cuando el futuro es indefinidamente smart machines y todo y cualquier cosa puede ser un servicio, debes detenerte a preguntarte, ¿cuándo tiene sentido que las operaciones industriales se hagan cargo de esto? A medida que nos embarcamos en la próxima revolución con la Industria 4.0 y la transformación digital que está llevando a cabo la IA, ¿está la infraestructura de OT lista para XaaS?

Las grandes empresas de la lista Fortune 500, con grandes bolsillos, están invirtiendo en tecnologías de IIoT. Estos proyectos están dando resultados, aunque las implementaciones no están exentas de desafíos. Un número cada vez mayor de empresas industriales están buscando formas de aprovechar la analítica, fuera de las aplicaciones tradicionales que les ayudaron en el lado de la producción. Algunas tienen una idea clara de lo que quieren lograr, otras están tratando de entender lo que varias tecnologías podrían hacer por ellas. Lo que sí parece claro es que es necesaria alguna forma de convergencia y colaboración entre TI y OT para lograr el éxito.

En este artículo previamente publicado sobre la evolución de la IO, Stratus, el vicepresidente de gestión de líneas de negocio, Jason Andersen, analiza cómo los sistemas de pasarela de IO industrial pueden ser adecuados, pero confiar en ellos para su uso crítico en entornos de producción podría introducir nuevos niveles de riesgo. También incluye su visión de cómo gestionar este riesgo.

En este artículo previamente publicado en Automation World, Stratus, el vicepresidente de gestión de líneas de negocio, Jason Andersen, discute por qué la inteligencia artificial (IA) es importante para que las empresas industriales piensen, dada la gran cantidad de datos que trae consigo la Internet Industrial de las Cosas (IIoT).

Este artículo describe la evolución que se está produciendo en edge computing la actualidad, y describe brevemente cómo las soluciones de próxima generación pueden ayudar a las organizaciones a aprovechar las nuevas oportunidades que presenta la edge.

La Internet industrial de las cosas (IIoT) tiene muchas ventajas para las organizaciones industriales, ya que les permite generar valiosos conocimientos empresariales que pueden mejorar todo, desde la eficiencia hasta la productividad. Sigue leyendo para aprender a mantener las operaciones simples.

A pesar de los beneficios emergentes, sigue habiendo una innegable resistencia a la convergencia de la OT y la IT. Un reciente artículo de Automation World compartía que los dos departamentos, “no sólo funcionan de forma muy separada, sino que a veces incluso tienen enfoques contradictorios”. La solución es asegurar que el liderazgo lleve a la vanguardia los beneficios de tal fusión. El impacto positivo que la convergencia aporta tanto a la OT como a la TI es el gran ecualizador que une dos culturas organizativas distintas.

A primera vista, edge computing parece muy homogéneo, e incluye todas las actividades que se realizan fuera del “núcleo”, que podría ser la ubicación de la infraestructura primaria de TI (Tecnologías de la Información) de toda la empresa. En realidad, edge computing es una mezcla de activos de varios niveles dispuestos de forma centrada en el caso de uso y la carga de trabajo. Los CIO y otros líderes de TI deben preparar a su organización en general y a las partes interesadas clave para los pasos necesarios para desplegar y gestionar con éxito una edge computing infraestructura. Las empresas que reconocen edge computing como una inversión a largo plazo generalmente se encuentran en estas dos categorías. Para saber en qué consisten estas dos categorías, siga leyendo.