La confluencia de las tecnologías emergentes, y su impacto en el concierto, es cada vez más pronunciada. La computación perimetral ha sido anteriormente un héroe anónimo, pero para Internet of Things (IoT), y más específicamente para el mantenimiento predictivo, cada vez es más importante.

Tomemos como ejemplo los autos sin conductor. Mike Fay, gerente de desarrollo comercial de IoT de Dell Techologies y del grupo de computación integrada, señala que es un dispositivo de vanguardia en sí mismo. "Tienes que hacerlo a tal ritmo para que llegue casi en tiempo real", dijo. "Si un automóvil autónomo está conduciendo en la carretera y un venado se agota, y hace los cálculos, no puede enviar eso a la nube. Si lo hace, tendrá venado para la cena".

La analogía de Fay puede no haber sido ideal para cualquier vegetariano en el IoT Tech Expo audiencia, pero su punto fue justo en el blanco. Anes Hodzic, vicepresidente, jefe de IoT y responsable de transformación digital de Airbus, se sumó a esto. "Hay ventaja y luego hay ventaja", dijo. "Si piensas en nuevos casos de uso, [such as] mantenimiento predictivo en el que tiene que reaccionar para evitar que algo se rompa y afecte la calidad, entonces realmente necesita una ventaja poderosa.

"En nuestro caso, vemos a IoT realmente como un sistema nervioso. Necesitas una conexión poderosa entre el borde, el dispositivo y el cerebro, que en nuestro caso es la nube".

El tema de discusión más amplio, alrededor del mantenimiento predictivo, fue posiblemente uno de evolución en lugar de revolución. Como señaló Maggie Slowik, analista senior de IDC y moderadora de la sesión, no es nada nuevo. Pero los acontecimientos recientes están haciendo una diferencia significativa.

"Si habla con personas que invierten mucho dinero en nuevas infraestructuras, tecnología, equipos, todo [of them] están buscando una aplicación asesina ", explicó Hodzic." La aplicación asesina en estos días podría ser de mantenimiento predictivo.

"Justo ahora con las oportunidades con GPUs, nuevo procesamiento y nuevas capacidades de almacenamiento para ejecutar un trabajo pesado, un procesamiento pesado en el borde … es [easy] para ver todo el potencial ", agregó Hodzic." Esta vez no es tanto ciencia espacial desde mi perspectiva. Un pequeño equipo de científicos de IA con antecedentes en hardware puede cambiar el mundo ".

Muchas empresas están agarrando la ortiga y están desarrollando y optimizando algo que, con suerte, puede que nunca suceda. "Las empresas acuden a nosotros; están desarrollando algo y luego esperan que el problema se presente, en lugar de pensar en el problema como un punto de partida", dijo Fay. "¿Cuál es el objetivo final? ¿Cuál es el valor de la organización para ir y entregarlo? En algunos casos, en realidad les recomendamos que regresen y lo analicen".

Sujatha Vaidyanathan, gerente sénior de la cadena de suministro y análisis de operaciones en Accenture, señaló esto también, pero con una advertencia. Los clientes quieren "rápido, económico y preciso", dijo. "Si ocurre una falla, entonces hay miles de millones de pérdidas", dijo Vaidyanathan. "Desea predecir el error, pero el error no se ha producido. La forma en que desarrolla los patrones de error utilizando el aprendizaje automático se convierte en un desafío".

Algunos de los estudios de caso fueron de particular interés. Hodzic notó que Airbus había implementado políticas por las cuales el mantenimiento predictivo debía apagarse después de dos días porque el equipo de mantenimiento no estaba listo para ello, mientras que Fay describió una iniciativa con un proveedor de maquinaria pesada para minería, y los beneficios y desafíos que conlleva. Bienes raíces en el mundo digital.

En última instancia, los problemas pueden ser estimables, pero el potencial supera con creces a eso. "Ese es el desafío para esta era", agregó Vaidyanathan. "No se trata de conexiones. Ahora se está cruzando ese límite, pasando de predictivo a prescriptivo. Eso es lo nuevo. Ahora estamos incorporando la inteligencia y pasando de la gestión de activos a la gestión de la inteligencia del activo".

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