Conectividad:la fuerza impulsora detrás del rendimiento de la IA industrial

A medida que la IA industrial pasa de ser piloto a implementaciones a escala, la conectividad emerge como un factor crítico para el éxito.

Por Rajeev Shah

El próximo punto de inflexión industrial

Durante décadas, la automatización industrial ha progresado a pasos constantes y graduales:más sensores, más software y más flujos de trabajo conectados. Lo que ha cambiado es el nivel y la ubicación de la inteligencia. Hemos entrado en la era de la IA física, donde la inteligencia ya no solo analiza las operaciones, sino que cada vez más toma decisiones y actúa sobre ellas en tiempo real.

En esta nueva fase, las máquinas se comunican, coordinan y toman decisiones en la fábrica. Los sistemas autónomos se adaptan continuamente a las condiciones cambiantes sin intervención humana. Las implicaciones se extienden mucho más allá de la robótica y redefinen cómo se diseñan, gestionan y escalan las operaciones industriales.

La historia de la transformación industrial ya no se trata de si los sistemas autónomos pueden ofrecer valor. Se trata de si las bases digitales que sustentan están listas para escalar. En mi opinión, este es el desafío decisivo que enfrentan ahora los líderes industriales.

De los pilotos a la escala

Los robots móviles autónomos (AMR) alguna vez operaron principalmente como proyectos piloto, confinados a tareas repetitivas y zonas dedicadas. Esos experimentos cumplieron su propósito:probar la navegación, ajustar los flujos de trabajo y validar los modelos de retorno de la inversión.

Lo que ha cambiado ahora es el alcance. Las organizaciones industriales líderes están ampliando los AMR en entornos de producción en vivo, expandiéndose de docenas de robots a cientos que operan en instalaciones completas. Estos sistemas no son sólo materiales en movimiento. Interpretan datos de sensores, se adaptan dinámicamente a su entorno y colaboran con otras máquinas en tiempo real.

Esa transición (de pilotos a implementaciones a gran escala) expone una dura realidad:la inteligencia solo funciona a escala si las máquinas y los robots pueden comunicarse de manera consistente y predecible.

El cuello de botella invisible

Cada implementación física de IA, ya sea que se trate de AMR, drones de inspección autónomos o sistemas de calidad basados en visión por computadora, depende de una comunicación continua de máquina a máquina. Sin embargo, muchos fabricantes todavía dependen de redes diseñadas para TI de oficina, no de sistemas industriales móviles en tiempo real.

Estas redes heredadas luchan en entornos con interferencias de radio, fábricas a gran escala, infraestructura densa en metales y movimiento constante. El impacto se extiende a lo largo de la producción:robots parados, transmisiones de video interrumpidas, instrucciones de envío retrasadas, trabajadores de primera línea desconectados, señales de seguridad retrasadas y costosos tiempos de inactividad.

Este no es un inconveniente menor. Es un riesgo operativo con costos reales y consecuencias de seguridad. Los datos del Uptime Institute muestran que más de la mitad de las empresas informaron interrupciones que excedieron los $100,000 en costos directos. En la fabricación, esas pérdidas se multiplican rápidamente cuando toda una línea de producción se detiene.

No sorprende entonces que la mayor parte de la tecnología operativa todavía dependa de redes cableadas, lo que requiere un cableado costoso y crea los sistemas más inflexibles.

El 5G privado puede proporcionar la confiabilidad del cableado sin cables, permitiendo a las industrias conectar equipos que antes tenían un costo prohibitivo

La IA se está acercando al límite

La IA industrial funciona cada vez más en el borde, cerca de donde se generan los datos y se toman las decisiones.

Según datos de J Gold and Associates, más de dos tercios de todas las cargas de trabajo de IA implicarán inferencia en el borde para finales de la década. Esto significa que las decisiones ya no se remitirán a sistemas centralizados:se tomarán en tiempo real, dentro del propio entorno operativo.

Esto cambia fundamentalmente el papel de la red. Ya no es solo una capa de transporte de datos:es parte del circuito de control, que determina la rapidez con la que responden los sistemas, la fiabilidad con la que se coordinan las máquinas y la seguridad con la que se ejecutan las operaciones.

Un paquete retrasado ya no es sólo datos perdidos. Se trata de una respuesta de seguridad retrasada, un objetivo de producción incumplido o una interrupción en el flujo de trabajo.

La pila de IA industrial

La IA industrial no es un solo producto o plataforma, sino una pila completa desde el nuevo borde hasta la nube. Esta capa de borde es de particular interés:es un sistema compuesto por tres capas interdependientes.

• Dispositivos: Robots, sensores y dispositivos portátiles industriales que generan datos y realizan cada vez más inferencias a nivel local
• Conectividad: Tejido inalámbrico de alto rendimiento y baja latencia que vincula los dispositivos a la nube perimetral
• Nube perimetral: Recurso informático local para procesar cargas de trabajo de IA más complejas, respaldando la automatización y el control en tiempo real. La seguridad no es una capa separada:debe integrarse en todo el sistema para garantizar la integridad y la protección de los datos.

La capacidad de mover datos sin problemas entre estas capas es esencial. Sin una conectividad sólida, los datos quedan aislados, la latencia aumenta y el valor de la IA industrial disminuye.

5G privado:creado para la inteligencia industrial

A diferencia de la infraestructura heredada, el 5G privado está diseñado para entornos industriales desafiantes. Ofrece un rendimiento determinista y ultraconfiable con movilidad perfecta en amplios espacios industriales, tanto en interiores como en exteriores. Esto es importante cuando flotas de robots y drones se mueven continuamente entre zonas y los trabajadores conectados dependen del acceso a datos en tiempo real dondequiera que estén.

Trabajador conectado en el campo. Crédito:Adobe Stock.

El 5G privado, a diferencia de las redes 5G públicas, también brinda a las empresas industriales control sobre sus propias redes, lo que permite la segregación de datos, garantiza la soberanía de los datos locales y reduce la latencia mediante el procesamiento de cargas de trabajo de IA en el sitio.

En una implementación de Celona, una instalación de fabricación de 1,4 millas cuadradas en EE. UU. reemplazó el Wi-Fi tradicional con 5G privado, lo que redujo las interrupciones anuales de conectividad en un 70 % y redujo las pérdidas por tiempo de inactividad en más de $2 millones.

Conectividad como infraestructura central

La conectividad ya no es un sistema de apoyo. Determina directamente cómo se ejecutan las operaciones.

Las empresas industriales con visión de futuro ya están tratando el rendimiento de la red como un KPI operativo, rastreando el tiempo de actividad y la latencia tan de cerca como el rendimiento y el rendimiento. A medida que los sistemas impulsados por IA escalan, la conectividad se integra en la coordinación, la seguridad y el rendimiento.

Construyendo a escala

Para los líderes industriales que planean su próxima fase de automatización, destacan algunos principios:

• Diseñar IA física a escala de producción, no pilotos. Lo que funciona con diez robots puede fallar con cien.
• Trate la confiabilidad de la red como una métrica de productividad directa. El tiempo de inactividad se puede medir, al igual que el rendimiento de la red.
• Planifique cargas de trabajo sensibles a la latencia. Los sistemas de calidad basados en visión por computadora, los AMR y el control de circuito cerrado de maquinaria requieren una conectividad consistente y en tiempo real.
• Integre la seguridad en todo el sistema. Dado que las máquinas actúan de forma autónoma, se debe incorporar una protección de seguridad de confianza cero.
• Alinear la conectividad, la computación y el control. La IA industrial depende de cómo estos sistemas funcionan juntos:integrarse con las redes existentes sin duplicaciones.

La verdadera lección de la IA industrial

La IA industrial no se trata sólo de máquinas más inteligentes:se trata de una infraestructura que les permite operar en tiempo real.

A medida que la IA física escala en todos los sectores, la conectividad define el límite entre lo que es posible y lo que se puede ejecutar a escala.

En la era de la IA industrial, la confiabilidad de su red inalámbrica es la confiabilidad de sus operaciones.

Acerca del autor:
Rajeev es el cofundador y director ejecutivo de Celona y tiene la pasión de brindar una nueva generación de soluciones de conectividad a sus clientes en la empresa. Aporta casi dos décadas de experiencia en marketing y gestión de productos en los mercados de proveedores de servicios y Wi-Fi empresarial. Antes de fundar Celona, ​​Rajeev fue vicepresidente de gestión de productos y marketing de Federated Wireless, líder en el espacio de espectro compartido/CBRS. En este cargo, Rajeev lanzó el primer y líder sistema de acceso al espectro de la industria, habilitó el ecosistema CBRS mientras negociaba múltiples contratos importantes con operadores de nivel 1. Antes de Federated, Rajeev ocupó varios puestos de liderazgo en gestión de productos en Aruba Networks, incluida la creación de su negocio Cloud Wi-Fi. Tiene un M.S. Licenciado en Ciencias de la Computación por la Universidad del Sur de California. www.celona.io