Contenido Exclusivo

Los sistemas de análisis e ingeniería de datos de Google Cloud apuntan a los fabricantes

Las soluciones tienen como objetivo unificar y analizar los datos de los activos de fabricación y competirán con ofertas industriales similares de AWS, Oracle, Microsoft e IBM.

Google Cloud Platform (GCP) está listo para lanzar dos nuevas soluciones dirigidas al sector manufacturero y con el objetivo de facilitar las tareas de ingeniería y análisis de datos, unificando datos de diversos activos de máquinas para ofrecer información comercial a los gerentes de fábrica.

Las nuevas ofertas de GCP llegan en un momento en que las empresas del sector manufacturero están adoptando sistemas para enfrentar el desafío de las condiciones volátiles, inciertas, complejas y ambiguas (también conocidas como VUCA) que surgen de fenómenos globales que incluyen la pandemia y la “Gran Renuncia” .

Casi dos tercios de los fabricantes en todo el mundo ya utilizan soluciones en la nube, según la consultora McKinsey, y la empresa de inteligencia de marketing ReportLinker informa que se espera que el mercado mundial de fábricas inteligentes, compuesto por empresas que utilizan tecnología como IoT , alcance los 214,200 millones de dólares para 2026.

Pero las empresas que planean la transformación digital de sus fábricas o se encuentran en alguna etapa de implementación de tecnología emergente enfrentan grandes desafíos, afirma Google.

“Creemos que los desafíos de escalabilidad giran en torno a dos factores: la falta de acceso a datos operativos contextualizados y la brecha de habilidades para usar herramientas complejas de ciencia de datos e inteligencia artificial en la planta de producción”, escribió Charlie Sheridan, director de tecnología de fabricación global en Google Cloud. en una entrada de blog.

Con el fin de ayudar a organizar los datos y darles sentido para usarlos en las operaciones comerciales, GCP ha anunciado el motor de datos de fabricación.

La conexión Edge-Cloud ayuda a la extracción de datos

El motor de datos de fabricación está diseñado para permitir que las empresas extraigan datos, incluidos datos de telemetría e imágenes, a través de una conexión privada, segura y de bajo costo entre el borde y la nube, dijo Sheridan. El motor viene con capacidades integradas de normalización de datos y enriquecimiento de contexto, lo que proporciona un modelo de datos común, con un lago de datos optimizado de fábrica para el almacenamiento, agregó.

Sin embargo, la mayoría de las empresas utilizan varios tipos de activos de máquinas, a menudo denominados tecnología operativa (TO), para recopilar datos. Para resolver el desafío de recopilar diferentes tipos de datos de estos activos, GCP lanzó la herramienta Manufacturing Connect.

Desarrollada en asociación con el proveedor de plataformas de datos de borde industrial Litmus Automation, la herramienta Manufacturing Connect está diseñada para conectarse a cualquier activo de OT, con una biblioteca de back-end que consta de más de 250 protocolos de máquina.

“Manufacturing Connect traduce los datos de la máquina en un conjunto de datos digerible y lo envía al motor de datos de fabricación para su procesamiento, contextualización y almacenamiento. Al admitir cargas de trabajo en contenedores, permite a los fabricantes ejecutar capacidades de visualización de datos de baja latencia, análisis y ML [ aprendizaje automático ] directamente en el perímetro”, aseveró Sheridan.

Las aplicaciones de fabricación se integran con otras ofertas de Google

Las empresas también pueden usar el motor de datos de fabricación en combinación con otros productos de GCP para generar más información, realizar mantenimiento predictivo y detectar anomalías a nivel de máquina.

El motor de datos de fabricación viene con una integración lista para usar con plantillas de la plataforma de BI Looker sin código de Google, diseñada para permitir que los ingenieros de fabricación y los gerentes de planta creen y modifiquen tableros personalizados rápidamente, agreguen nuevas máquinas, configuraciones y fábricas.

Para realizar el mantenimiento predictivo, las empresas pueden implementar modelos de aprendizaje automático prediseñados y refinarlos con la ayuda de los ingenieros de Google Cloud.

Para ayudar a los equipos de fabricación a descubrir anomalías a nivel de máquina, la empresa ha creado una integración que respalda la API de Time Series Insights de GCP en datos de sensores y máquinas en tiempo real que identifica cambios injustificados y proporciona alertas.

Google se enfrenta a soluciones rivales específicas de la industria

Las soluciones de fabricación de Google Cloud competirán con las ofertas de los establos de AWS, Microsoft Azure, Oracle e IBM, que ofrecen soluciones similares combinadas con capacidades más horizontales, dijo Holger Mueller, analista principal de Constellation Research.

Google había iniciado la tendencia de lanzar soluciones centradas en la industria en 2019 cuando Thomans Kurian estaba al mando, dijo Mueller, y agregó que este tipo de soluciones industriales ayudan a los CIO a desbloquear el verdadero potencial de su inversión en la nube al ayudar a garantizar un tiempo más rápido. estrategia de mercado.

Algunos de los socios de Google Cloud para soluciones de fabricación incluyen Intel, Splunk, Quantiphi, Cognizant, Litmus Automation, Sotec, GFT y Softserve.   

La empresa no ha dado ninguna indicación sobre la disponibilidad general de estas soluciones, pero se espera que las presente a finales de este mes.

Anirban Ghoshal, CIO.com

Lo Más Reciente

Cinco tendencias del sector retail para 2025

El sector retail en México y América Latina ha...

Microsoft presenta innovaciones en IA durante Ignite 2024

En los últimos tres años, los ataques cibernéticos basados...

Inconsistencias en el presupuesto TIC 2025 en México

El presupuesto público para el sector de Tecnologías de...

Cuatro pasos para migrar exitosamente de proveedor de certificados SSL/TLS

Existen varias razones por las que una empresa decide...

Newsletter

Recibe lo último en noticias e información exclusiva.

José Luis Becerra Pozas
José Luis Becerra Pozashttps://iworld.com.mx
Es Editor de CIO Ediworld México. Contáctalo en jbecerra@ediworld.com.mx o en el twitter @CIOMexico.

Cinco tendencias del sector retail para 2025

El sector retail en México y América Latina ha acelerado su transformación, impulsado por la adopción de nuevas tecnologías y la necesidad de adaptarse...

Microsoft presenta innovaciones en IA durante Ignite 2024

En los últimos tres años, los ataques cibernéticos basados en contraseñas han aumentado de 579 a más de 7,000 por segundo, casi duplicándose en...

Inconsistencias en el presupuesto TIC 2025 en México

El presupuesto público para el sector de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (TIC) en México refleja tensiones entre las prioridades gubernamentales, restricciones fiscales...