La compañía ABB ha anunciado una nueva inversión en una colaboración estratégica con la empresa de plataformas de aceleración edge-to-cloud Pratexo. La colaboración implica una inversión minoritaria en Pratexo a través de la unidad de negocio de capital riesgo de ABB, ABB Technology Ventures (ATV). No se han hecho públicos los datos económicos de la inversión.
La división Electrification Service de ABB utilizará la plataforma de desarrollo sin código de Pratexo, Pratexo Studio, para acelerar y revolucionar la forma en que se diseñan las soluciones digitales edge-to-cloud para los clientes, lo que les permitirá tomar mejores decisiones en las operaciones futuras.
La plataforma tecnológica de Pratexo respalda las iniciativas de IoT e inteligencia artificial que demandan potencia informática en el perímetro. La tecnología de la compañía permite configurar rápidamente sistemas capaces de procesar las enormes cantidades de datos que generan los sensores de IoT y ejecutar análisis avanzados en tiempo real cerca de la ubicación del dispositivo, en lugar de en la nube.
“Con la pila tecnológica abierta de Pratexo, podemos desplegar y escalar la transición sin problemas, de forma segura y a medida”, comenta Stuart Thompson, presidente de la división Electrification Service de ABB.
Información en tiempo real, segura y privada
La colaboración con Pratexo ayudará a los clientes de ABB a desplegar redes basadas en el perímetro y arquitecturas de soluciones que proporcionen información en tiempo real. De esta forma, se podrán reducir los volúmenes de transferencia de datos en la nube, mejorar la privacidad y la seguridad de los datos y funcionar incluso cuando no se está conectado a Internet.
Según Mads Moeller, responsable de ABB Technology Ventures para Electrification, “esta colaboración acelerará el desarrollo de tecnología de software para que los clientes de ABB puedan realizar análisis causales de averías eléctricas en tiempo real, lo que permite mejorar las operaciones”.
Un ejemplo son las soluciones de software personalizadas y descentralizadas que permiten a los operadores de la red de distribución gestionar, monitorizar y evaluar los sistemas eléctricos en tiempo real, identificar lo que podría estar causando fallos en las máquinas y optimizarlas al nivel más local para adaptarse a circunstancias que cambian rápidamente, como la posibilidad de identificar y responder a los cambios en la disponibilidad y el consumo de energía.