Prepárate para descubrir por qué Edge AI o la inteligencia Local es la clave para una eficiencia operativa y de mantenimiento. Por favor sigue leyendo despues de la publicidad.
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Pero antes de empezar definamos que es el Edge AI
La IA local o Edge AI es la unión de dos potentes palabras: aprendizaje automático embebido y TinyML (tiny machine learning) o SLM (small language model).
Empezando por “embebido”:
¿Qué es “embebido”? Los sistemas embebidos son las computadoras que controlan la electrónica de todo tipo de dispositivos físicos. El software embebido es el software que se ejecuta en ellos.
Los sistemas embebidos suelen estar diseñados para realizar una tarea específica y dedicada, ya que tienen recursos limitados, como la memoria.
Por otro lado, la programación de sistemas embebidos es el arte de sortear estas limitaciones, escribiendo software que realice la tarea requerida aprovechando al máximo los recursos limitados.
Fuente: Edge AI, Daniel Situnayake et al.
Ahora, hablemos de local o Edge y el Internet de las Cosas (IoT).
El Internet de las Cosas son todos los dispositivos conectados a Internet que crean y consumen datos. Incluye todo lo imaginable: sensores industriales, sensores domésticos, sensores urbanos. Estos sensores proporcionan a la red diferentes tipos de datos, como datos numéricos, de imagen, de sonido, binarios, etc.
Fuente: Edge AI, Daniel Situnayake et al.
Ahora es el momento de unir las piezas.
Todos estos dispositivos son sistemas embebidos, ya que cada uno contiene microprocesadores que ejecutan software escrito por ingenieros de software embebido.
Dado que se encuentran en el borde de la red, también podemos llamarlos dispositivos de borde.
Además, realizar cálculos en dispositivos de borde se conoce como computación de borde.
Todo está claro. El borde no es un solo lugar, sino una región extensa. Los dispositivos en el borde de la red pueden comunicarse entre sí y también con servidores remotos. De hecho, hay servidores que residen en el borde de la red.
¿Por qué son importantes los dispositivos de borde para las operaciones y el mantenimiento de la empresa?
Estar en el borde de la red ofrece importantes beneficios. Primero, ¡es de donde provienen todos los datos! Los dispositivos edge son nuestro vínculo entre internet y el mundo físico. Pueden usar sensores para recopilar datos basados en lo que sucede a su alrededor. Tienen acceso a datos que nadie más tiene.
Por último, pero no menos importante, imagine si pudiéramos dotar a estos dispositivos con el poder de la IA para tomar decisiones en el edge, casi en tiempo real, con latencia cero y sin necesidad de enviar los datos por internet ni pagar facturas mensuales. Este es el poder de la IA Edge.
Seguridad y Privacidad garantizada.
Ahora sí ¿Cómo esta tecnología hace más eficiente el Mantenimiento? Por favor sigue leyendo despues de la publicidad.
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Conozcamos La Historia de Sofía
Sofía, gerente de mantenimiento de una industria siempre apagando incendios.
Las fallas inesperadas en la máquinas, motores y electroválvulas eran su peor pesadilla: líneas de producción detenidas, ascensores parados con personas dentro. Además entregas retrasadas, y el equipo de técnicos corriendo para diagnosticar y reparar bajo presión.
El mantenimiento reactivo era la norma, costoso, inseguro y estresante.
Habían intentado modernizarse con sistemas IoT, instalando sensores para monitorear vibraciones, temperatura y consumo de energía.
Pero la solución basada en la nube trajo sus propios dolores de cabeza. Enviar terabytes de datos brutos a servidores remotos generaba una latencia inaceptable para un diagnóstico del mantenimiento en tiempo real.
Además, la privacidad de los datos operativos era una preocupación creciente, y los costos de ancho de banda y almacenamiento se disparaban por datos que, en su mayoría, resultaban ser “ruido”.
Sofía se sentía atrapada en un ciclo donde la tecnología, en lugar de simplificar la gestión del mantenimiento industrial, añadía capas de complejidad y gasto.
Acá es donde entra la solución Edgemant Conauti : IoT + TinyML + Agentes SLM al Rescate de Sofia.
Fue entonces cuando Sofía descubrió Edgemant Conauti una suite de IoT + TinyML + SLM especializados en Mantenimiento Predictivo Cognitivo en Local.
No era solo otra tecnología; era un cambio de paradigma. Edgemant lleva la inteligencia artificial directamente a los dispositivos más pequeños y de menor consumo, como los microcontroladores embebidos y computadoras stand alone como el raspberry pi.
Esto significa reducción de costos, privacidad y seguridad de los datos.
Imagina esto:
- Mantenimiento Predictivo en Tiempo Real: Sensores equipados con TinyML y Agentes SLM corriendo en Local, monitorean continuamente las vibraciones, la temperatura, aceleraciones o la acústica de un motor. Si detectan una anomalía —una desviación mínima del comportamiento normal—, el sistema lo sabe al instante. Esto permite predecir fallas con días de antelación, transformando el mantenimiento de reactivo a proactivo. Una fábrica que implementó Edgemant Conauti para mantenimiento predictivo redujo sus gastos anuales en la nube en un 65% y mejoró el tiempo de actividad.
- Diagnóstico del Mantenimiento Preciso y Local: La capacidad de TinyML y Agentes IA con SLM corriendo en Local para procesar datos en el dispositivo elimina la latencia de la comunicación con la nube, permitiendo un diagnóstico inmediato de la salud del equipo. Esto es crucial para identificar la causa raíz de los problemas antes de que se conviertan en averías costosas. Por ejemplo, Edgemant Conauti puede detectar anomalías en el rendimiento del motor y predecir fallas con días de anticipación, reduciendo el tiempo de inactividad hasta en un 40%.
- Gestión del Mantenimiento Industrial Optimizada: Al tener información precisa y en tiempo real sobre el estado de cada activo, Sofía pudo optimizar los programas de mantenimiento, pasando de un enfoque basado en el tiempo a uno basado en la condición real del equipo. Esto no solo reduce el tiempo de inactividad no planificado hasta en un 50% y los costos de mantenimiento entre un 10% y un 40%, sino que también extiende la vida útil de los equipos y mejora la seguridad en el lugar de trabajo.
Edgemant Conauti una suite de IoT + TinyML + SLM especializados en Mantenimiento Predictivo Cognitivo permite que los dispositivos funcionen de forma autónoma, incluso en entornos con conectividad limitada o nula, lo que es ideal edificios o industrias en ubicaciones remotas o críticas.
Además, al procesar los datos localmente, se minimiza la exposición de información sensible, fortaleciendo la privacidad y la seguridad de tus operaciones industriales. Reduciendo los costos de la nube.
Te invitamos a probar la demo o solicitar una visita en https://edgemant.conauti.com/
¿Buscas profundizar en este tema de Mantenimiento Predictivo? Te comparto este video
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