qué es Edge Analytics - Edge Computing

Los chatbots y otras herramientas potenciadas por inteligencia artificial se han abierto paso en el sector logístico, especialmente desde 2023, año en el que estas aplicaciones despuntaron y comenzaron a emplearse de manera profesional en las empresas. Con el paso del tiempo, se está convirtiendo en una de las tecnologías más disruptivas en la cadena de suministro. De hecho, la IA no solo está presente en la atención al cliente, sino que su integración puede ser mucho más ambiciosa.

Hoy en día, el internet de las cosas (IoT) se ha convertido en un apoyo fundamental para las empresas. El imparable avance de la tecnología obliga a los negocios a evolucionar de manera constante para incrementar su eficiencia operativa y su competitividad. Y, para lograrlo, la computación en el borde es una herramienta básica dentro de la innovación industrial. Este sector es uno de los más beneficiados, ya que la toma de decisiones es mucho más precisa, pero no es su única ventaja.

También se puede lograr la automatización de procesos cotidianos o una menor dependencia de la red. En este artículo vamos a mostrarte cuáles son las aplicaciones más importantes del edge analytics, así como algunos aspectos que debes conocer sobre su funcionamiento.

Conceptos clave del edge analytics

El término edge analytics ha llegado como consecuencia del propio funcionamiento de este tipo de análisis. Y es que edge en inglés significa borde, y básicamente ese es el funcionamiento de esta forma de procesar los datos. Como analizaremos a continuación, sus aplicaciones son muy diferentes de otras herramientas a las que las empresas tenían acceso hasta ahora. Además, marcará un antes y un después en el ámbito empresarial según vaya extendiéndose su uso en la industria.

Qué es el edge analytics y cuál es su papel en el procesamiento de datos

El edge computing no es más que la capacidad de llevar a cabo análisis y procesamiento de datos en el propio lugar en el que estos se generan. Podríamos considerarlo como el «borde» de la red, de ahí su nombre. De esta forma, no es necesario enviar todos los datos a otro dispositivo en el que se concentre la información de manera centralizada. Esto reduce los tiempos de reacción y permite evaluar la respuesta de cada dispositivo mediante aplicaciones en tiempo real.

La velocidad es uno de los aspectos más importantes en la industria, ya que afecta directamente a la capacidad productiva. Y por eso este tipo de computación se ha convertido en un aliado fundamental para los negocios de este sector. Al conseguir unos tiempos de respuesta más cortos, la toma de decisiones es mucho más rápida, y todo ello sin renunciar a contar con todos los datos necesarios. Toda la información crítica se analiza de inmediato y permite a los técnicos ofrecer una respuesta adecuada ante cualquier imprevisto.

Aquí la clave se encuentra en la localización de los sensores y la distancia que tienen que recorrer hasta que se interpretan sus datos. Con edge analytics esta distancia es muy pequeña, por lo que la latencia también es muy baja. Además, esa menor latencia se hace todavía más importante cuanto mayores son las instalaciones o la distancia que deben recorrer los datos hasta llegar al servidor en caso de no contar con la ayuda de esta herramienta.

El crecimiento de los datos recopilados por las empresas del sector industrial también lleva asociado un mayor consumo de recursos. Muchos de ellos deben ser enviados a la nube, lo que genera una importante dependencia de las conexiones de red de los negocios.

Al procesar la información en el mismo lugar en el que esta se genera, se reduce la saturación de la red y de los servidores en los que está instalado el software de la empresa. Todo esto se traduce en una mayor eficiencia operativa y en la disminución de los costes de mantenimiento de la tecnología.

Aplicaciones prácticas en la industria

El sector industrial abarca muchas áreas en las que pueden aprovecharse los beneficios del edge computing. Vamos a mostrarte algunos ejemplos:

Monitorización de maquinaria. Se trata del uso más habitual, ya que pueden controlarse parámetros relacionados con los niveles de producción.

Sensores de mantenimiento predictivo. Conocer datos como la temperatura de ciertas partes de la maquinaria o los niveles de aceite o refrigerante es fundamental para saber cuándo ejecutar los trabajos de mantenimiento. Lo mismo sucede con otros que se encargan de medir las vibraciones producidas mientras los equipos están en uso.

Seguridad de los trabajadores. Los sensores que detectan la presencia de humo o de gases tóxicos en el ambiente pueden salvar la vida de los empleados. Aquí, el tiempo transcurrido es fundamental, y el internet de las cosas, en combinación con la computación en el borde, puede marcar la diferencia.

Automatización de procesos. La información recopilada por los sensores ubicados en el borde puede ser muy importante para activar o desactivar líneas de producción y otros activos de la empresa.

Procesamiento de datos en el lugar de origen

La característica central del edge computing reside en su capacidad para procesar datos en el mismo lugar donde se generan. Esto no solo implica una respuesta más rápida, sino también una reducción significativa en la latencia. Al minimizar la distancia que los datos deben recorrer, se optimizan los recursos de red y se consigue una mejora de rendimiento gracias a la velocidad en la transmisión de información.

Esta proximidad al origen también permite una gestión más efectiva de los recursos, ya que se pueden priorizar y analizar datos críticos sin sobrecargar las infraestructuras centrales.

Mejora en la toma de decisiones en tiempo real

Ya hemos hablado sobre esta importante ventaja para la empresa, pero ahora vamos a centrarnos en todas sus aplicaciones. Más allá de estrategias empresariales y de lo que se conoce como decisiones data driven, los principales beneficios de esta tecnología son las decisiones que deben tomarse por parte de operarios y mandos intermedios.

Y es que, gracias a los sensores del internet de las cosas, se puede reaccionar a cualquier imprevisto en muy poco tiempo. La innovación industrial todavía no ha podido frenar por completo el desgaste de los componentes. Por eso, cuando la temperatura de una máquina aumenta de forma repentina, cada segundo que pasa hasta que se detecta el fallo y se detiene el equipo puede costar mucho dinero a la empresa. Esto es algo que ofrece un gran valor añadido a la introducción de estas nuevas herramientas, pero no es el único.

Algo parecido sucede a la hora de gestionar la cadena de suministro. Conocer de antemano posibles problemas en la entrega de la mercancía permite a los técnicos anticiparse a los acontecimientos para solucionarlos. Todo esto es posible utilizando aplicaciones en tiempo real que registran estos datos con una latencia casi inexistente.

Eficiencia en la gestión de grandes volúmenes de datos

La cantidad de datos generados por cada uno de los sensores a lo largo de una jornada puede ser muy elevada. Como ya hemos indicado en líneas anteriores, enviar todo este flujo de información de forma constante a través de la red puede producir su saturación. Por el contrario, la capacidad de análisis en el mismo lugar en el que se genera la información reduce la necesidad de transportar esos datos hasta el servidor y permite que en un tiempo idéntico pueda procesarse un mayor volumen de información.

Otro aspecto que también supone un gran ahorro de tiempo es la capacidad de cada dispositivo de analizar los datos que llegan a él. Es decir, en lugar de que una gran unidad de procesamiento deba hacerse responsable de toda la carga de trabajo, esta se divide entre numerosos ordenadores. Así, el procesado de la información es mucho más eficiente.

Esto es algo que queda patente en la automatización de procesos rutinarios. Gracias al uso de programas especializados en la gestión de los activos industriales, se pueden introducir algunas variables que determinen si un equipo debe emplearse o no. De esa forma, no se tiene que contar siempre con todos los equipos en funcionamiento ni tampoco se depende de un técnico que tome la decisión personalmente.

Así, se deja a un lado el criterio subjetivo de los empleados, lo que aumenta la eficiencia operativa de la empresa a la vez que se reducen los costes relacionados con el almacenamiento y transmisión de información.

Seguridad y privacidad de datos

Implementar estas herramientas en una empresa no solo consiste en aprovechar sus capacidades de procesamiento para la mejora de rendimiento. Además, es vital contar con una estrategia que garantice la seguridad de la información que se gestiona.

Es cierto que el riesgo de que se produzcan brechas de seguridad es mucho más bajo en comparación con sistemas centralizados. No obstante, siempre conviene actuar con la máxima precaución. Por ello, vamos a mostrarte algunas estrategias que son necesarias para lograr una total confidencialidad de los datos generados mediante este tipo de computación.

Encriptación de extremo a extremo

Si bien los dispositivos que crean los datos y aquellos que los analizan se encuentran próximos, eso no debe hacer que se baje la guardia a la hora de controlar posibles problemas de seguridad. Para evitarlos, lo más adecuado es hacer un cifrado de extremo a extremo. Es decir, que toda la información se transmita de manera encriptada y que esta sea descifrada al llegar a su receptor. Esto evita que se puedan interceptar datos por parte de los ciberdelincuentes; aunque consigan acceder a ellos, no podrán leerlos.

Autenticación de los empleados

Solamente los trabajadores autorizados han de tener acceso a los sistemas que empleen esta tecnología. Solo así puede garantizarse por completo su seguridad. Para ello, lo mejor es contar con sistemas avanzados de verificación. Una de las opciones es la identificación biométrica mediante la huella dactilar. Otra alternativa consiste en emplear soluciones digitales, como, por ejemplo, la emisión de un certificado digital para cada empleado.

Actualizaciones regulares

Tanto los sensores IoT como los sistemas de computación en el borde deben encontrarse siempre actualizados siguiendo los protocolos del fabricante. Esto es fundamental para que las correcciones que los desarrolladores hacen para evitar vulnerabilidades lleguen a los dispositivos. Además, de modo periódico se introducen parches de seguridad que previenen posibles ataques de malware.

Segmentación de la red

Una sola red de edge computing se puede dividir en varios segmentos de menores dimensiones que trabajen de manera independiente. Esto mejora mucho su seguridad, ya que, en caso de que se produzca un ataque, este no afectará a todos los sensores y sistemas, sino solo a un pequeño porcentaje. Además, la respuesta frente a esas amenazas será mucho más rápida y efectiva, pues no se tendrá que actuar sobre toda la red.

Copias de seguridad

Al reducir la dependencia de los servidores en la nube también se incrementa el riesgo de perder información, por lo que estos datos deben respaldarse de manera local. Para ello se pueden crear copias de seguridad de forma periódica que almacenen todo el contenido relevante de cada sensor. De esa forma, si se produjera una avería en el sistema que obligara a sustituir los discos duros o si un malware corrompiera una instalación, no se perdería información vital.

Formación de los trabajadores

Los empleados suponen uno de los mayores riesgos de seguridad en cualquier red, y en el edge computing esto no es una excepción. Por lo tanto, es muy importante ofrecerles una formación adecuada que les permita identificar posibles amenazas. También hay que concienciarles de lo peligroso que puede resultar un comportamiento inadecuado. Así, se reduce el peligro de que un error humano ponga en peligro la información captada por los sensores.

El edge computing ha llegado para quedarse. Con el paso del tiempo, esta tecnología será la piedra angular de muchos negocios gracias a su capacidad de procesar datos con aplicaciones en tiempo real. La mejora de rendimiento, de velocidad y de eficiencia, junto a sus beneficios de seguridad forman una combinación perfecta para continuar con la innovación industrial de las empresas del sector.

La toma de decisiones sobre el terreno y la optimización de los procesos también hacen que cada vez más compañías se decanten por su implantación. En Cegid Ekon te ofrecemos soluciones para incrementar la eficiencia operativa de tu empresa. No dejes que tu competencia se adelante y ponte en contacto con nosotros para actualizar las herramientas digitales de tu negocio. La automatización de procesos será mucho más fácil y tu compañía logrará una mayor productividad.