Los fabricantes están desplegando la computación de borde para dar soporte a una variedad de casos de uso, y el enfoque les está ayudando a obtener beneficios potenciales como la mejora del mantenimiento y la agilización de las operaciones.
He aquí algunos de esos casos de uso.
1. Visión por ordenador y videovigilancia
Edge computing puede ayudar a las empresas a procesar datos procedentes de la visión por ordenador y la videovigilancia.
Muchos fabricantes utilizan la visión por ordenador y la videovigilancia para controlar cuestiones de seguridad, como las lesiones de los trabajadores y el control de calidad, y emplean la inteligencia artificial para analizar el vídeo, explica Cook. Los responsables de la cadena de suministro necesitan información casi instantánea sobre estos problemas, por lo que muchos fabricantes utilizan edge computing para este tipo de vigilancia debido a la rapidez con la que procesa los datos.
2. Robots y coches autónomos
Los robots y los coches autoconducidos también requieren un procesamiento rápido, por lo que la computación de borde también se adapta bien a esta tecnología.
Los robots y los coches autoconducidos deben reaccionar rápidamente a su entorno, por lo que la latencia debe ser lo más limitada posible, afirma Ghosh. Los análisis de datos en los que intervienen robots y vehículos deben realizarse cerca del dispositivo.
Además, la computación de borde permite a los dispositivos seguir funcionando sin acceso a Internet, lo que también es una ventaja para los robots y los coches autoconducidos.
Muchos fabricantes quieren que sus dispositivos robóticos, incluidos los coches autoconducidos, puedan funcionar con seguridad en caso de pérdida repentina de la conectividad a Internet, y la computación de borde lo permite, explica Fitzgerald.
3. Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo genera muchos datos, y la computación de borde puede ayudar a procesarlos.
"Muchos fabricantes de equipos están incorporando sensores (para el mantenimiento predictivo) en las propias máquinas e introduciendo plataformas de software para agregar datos no sólo de un único emplazamiento, sino de todos los emplazamientos del mundo", afirma Cook.
Parte del análisis de estos datos se realiza en la nube, pero la computación de borde también puede encargarse de una parte, explicó Cook.
"A menudo es más rentable hacer algunos de los cálculos en la periferia", afirma.
Es más rentable porque el sistema maneja menos datos. Por ejemplo, un usuario puede consultar las lecturas medias de un dispositivo durante un periodo de tiempo determinado y utilizar la computación de borde para procesar esos datos en lugar de enviar todas las lecturas de los sensores a la nube. Los usuarios pueden saber lo que necesitan a partir de las lecturas medias de un dispositivo sin tener que consultar cada lectura de los sensores.
4. Procesos de adaptación
Dado que la computación de borde es más rápida, esta tecnología puede ayudar a flexibilizar los procesos.
Según Fitzgerald, la analítica de Edge Computing puede permitir que la tecnología modifique rápidamente los procesos en respuesta a circunstancias cambiantes. Por ejemplo, la analítica de Edge Computing puede detectar problemas en los equipos de calibración y realizar ajustes directamente. Hacer los ajustes más rápidamente puede ahorrar dinero y aumentar la eficiencia.
5. Seguridad adicional
La capacidad de la computación de borde para funcionar sin acceso a Internet es una necesidad para algunas industrias con un alto nivel de seguridad.
Los fabricantes de industrias como la aeroespacial y la de defensa pueden tener dispositivos que no tienen acceso a Internet debido a su trabajo sensible. Aunque el dispositivo no esté conectado a Internet, la computación de borde puede procesar los datos necesarios.
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