Prepárate para descubrir por qué Edge AI (o la inteligencia local) es la clave para la eficiencia operativa y de mantenimiento.

1. Definiendo conceptos: ¿Qué es el Edge AI?

La IA local o Edge AI es la unión de dos potentes conceptos: aprendizaje automático embebido y TinyML (tiny machine learning) o SLM (small language model).

¿Qué es "embebido"?

• Sistemas embebidos: Son las computadoras que controlan la electrónica de todo tipo de dispositivos físicos.
• Software embebido: Es el software que se ejecuta en ellos.
• Características: Suelen estar diseñados para realizar una tarea específica y dedicada, con recursos limitados (como la memoria).
• El arte de programarlos: Consiste en sortear estas limitaciones, escribiendo software que realice la tarea requerida aprovechando al máximo los recursos disponibles.
  > Fuente: Edge AI, Daniel Situnayake et al.

El Internet de las Cosas (IoT)

Son todos los dispositivos conectados a Internet que crean y consumen datos. Incluye desde sensores industriales y domésticos hasta urbanos. Estos sensores proporcionan diferentes tipos de datos: numéricos, de imagen, de sonido, binarios, etc.

2. Uniendo las piezas: La Computación en el Edge

Todos estos dispositivos IoT son sistemas embebidos, ya que contienen microprocesadores con software específico. Dado que se encuentran en el "borde" de la red (donde ocurre la acción física), los llamamos dispositivos de borde.

Realizar cálculos directamente en estos dispositivos se conoce como Computación de Borde (Edge Computing).
* El "borde" no es un solo lugar, sino una región extensa.
* Los dispositivos pueden comunicarse entre sí y con servidores remotos.

¿Por qué son importantes para el mantenimiento?

Estar en el borde ofrece beneficios críticos:
1. Origen de los datos: Es nuestro vínculo entre internet y el mundo físico.
2. Acceso exclusivo: Tienen acceso a datos que nadie más tiene en tiempo real.
3. Poder de decisión: Dotar a estos dispositivos de IA permite tomar decisiones con latencia cero, sin enviar datos por internet y sin costes mensuales de nube.
4. Seguridad: Privacidad garantizada al no exponer los datos.

3. La Historia de Sofía: Del Caos a la Eficiencia

El Problema: El Mantenimiento Reactivo

Sofía, gerente de mantenimiento de una industria, vivía apagando incendios.
* Pesadillas diarias: Fallas inesperadas en máquinas, motores y electroválvulas. Líneas de producción detenidas y ascensores parados con personas dentro.
* Costos: El mantenimiento reactivo era costoso, inseguro y estresante.

El intento fallido con la Nube:
Intentaron modernizarse con IoT tradicional (sensores enviando datos a la nube), pero surgieron nuevos problemas:
* Latencia inaceptable: Enviar terabytes de datos brutos impedía diagnósticos en tiempo real.
* Privacidad y Costos: Preocupación por la seguridad de datos operativos y facturas disparadas por ancho de banda y almacenamiento de datos que, en su mayoría, eran "ruido".

La Solución: Edgemant Conauti al Rescate

Sofía descubrió Edgemant Conauti, una suite de IoT + TinyML + Agentes SLM especializados en Mantenimiento Predictivo Cognitivo en Local.

No era solo otra tecnología, era un cambio de paradigma. Edgemant lleva la IA directamente a microcontroladores y computadoras stand-alone (como Raspberry Pi), logrando:
* Reducción de costos.
* Privacidad total.
* Seguridad de los datos.

4. Beneficios Tangibles de Edgemant Conauti

Imagina lograr esto en tu operación:

⚡ Mantenimiento Predictivo en Tiempo Real

Sensores con TinyML y Agentes SLM monitorean continuamente vibraciones, temperatura o acústica.
* Detección: Si hay una desviación mínima, el sistema lo sabe al instante.
* Resultado: Predicción de fallas con días de antelación.
* Impacto: Reducción de gastos en la nube en un 65% y mejora del tiempo de actividad.

🔍 Diagnóstico Preciso y Local

Al procesar datos en el dispositivo, se elimina la latencia de la nube.
* Causa Raíz: Identifica el problema antes de que sea una avería costosa.
* Impacto: Reducción del tiempo de inactividad hasta en un 40%.

📈 Gestión Optimizada

Sofía pasó de un mantenimiento basado en el tiempo a uno basado en la condición real.
* Reducción de paradas no planificadas: Hasta un 50%.
* Ahorro en costos de mantenimiento: Entre un 10% y un 40%.
* Vida útil: Extensión de la vida de los equipos y mayor seguridad laboral.

5. Conclusión

Edgemant Conauti permite que los dispositivos funcionen de forma autónoma, incluso en entornos con conectividad limitada o nula, ideal para edificios o industrias en ubicaciones remotas o críticas. Al procesar localmente, minimizas la exposición de información sensible y eliminas los costos de la nube.

👉 Te invitamos a probar la demo o solicitar una visita en:
https://edgemant.conauti.com/