Desafíos y oportunidades de negocio en Internet de las Cosas

Por Redacción IT Business Solutions

Internet de las Cosas, IoT

Hoy en día el contar con información en tiempo real resulta crucial para la toma de decisiones dentro de las empresas. Debido a ello, resulta fundamental manejar la complejidad de los datos en función del tiempo, en especial de Internet de las Cosas (IoT), por lo que su almacenamiento, análisis, predicción, representación y gestión resultan críticos a medida que el IoT produce cada vez más datos.

La mayoría de las veces, los datos sólo tienen sentido si se analizan en series cronológicas que proporcionan el contexto de su comportamiento pasado. De acuerdo con el Índice de Innovación de la Sociedad, en México 3 de cada 10 empresas ya han implementado una solución en IoT.

Por otro lado, la consultora International Data Corporation (IDC), predice que en 2021 el gasto en el sector alcanzará aproximadamente 1,400 millones de dólares, ya que las empresas continúan invirtiendo en hardware, software, servicios y conectividad.

Esta explosión de equipos conectados y tráfico de datos, provocan un aumento en la demanda de innovaciones tecnológicas, desde nuevas modalidades en el almacenamiento de bases de datos y predicción de comportamientos hasta el diseño de aplicaciones.

Es por ello que una plataforma analítica avanzada debe estar diseñada con una estructura temporal de la base de datos a fin de representarlos y manipularlos. La información registra eventos, mediciones y mensajes del mundo real cuya estructura es similar a la de las operaciones financieras.

Perspectivas y oportunidades

Bajo este escenario, Sergio Farina, country manager Teradata México, ejemplifica un caso de uso en el que un tren de pasajeros registra el encendido de motores, libera frenos, controla la temperatura de los motores, el flujo de combustible, el voltaje, entre otras funciones. Desde ese momento y hasta que finalice el viaje, las series cronológicas se despliegan de medición en medición, evento a evento, mensaje a mensaje, creando un registro exhaustivo del viaje.

Todos los datos brindan a los fabricantes y proveedores de servicios de trenes muchísimas oportunidades para mejorar procesos como el mantenimiento preventivo, que reduciría costos de mano de obra, riesgos, extensión y flexibilidad de los intervalos en los que debe realizarse una revisión, como así también una mejora significativa en el servicio al cliente y en la optimización de los estándares de seguridad.

Así como este ejemplo, en prácticamente todas las industrias son evidentes las oportunidades para ahorrar costos y generar mayores ganancias.

Análisis de series cronológicas

En este caso, la medición y supervisión remota de los datos, vía sensores, de los componentes de un tren, es lo que ayuda a predecir cuándo un componente podría fallar, por lo que se puede reparar antes que ocurra algo desfavorable. ¿Cuándo alcanzará un nivel crítico? ¿Qué sucede con las condiciones meteorológicas?

Bajo el ejemplo señalado, Sergio Farina explica que el análisis de los datos puede predecir que una unidad probablemente falle dentro de las próximas 50 horas de servicio. Así el proveedor de servicio podrá decidir cuándo y dónde se hará el mantenimiento. Esto depende del cronograma del mismo servicio, la ubicación y disponibilidad del repuesto, el costo de utilizar un tren de reserva si fuera necesario, así como de otras consideraciones de negocio.

En definitiva, el IoT permite conocer a mayor profundidad el negocio, ayudando a acelerar la toma de decisiones con ventaja competitiva real. Las máquinas pueden interactuar en todo el mundo proporcionando el potencial de incrementar la eficiencia dentro de su empresa y explotar nuevas oportunidades de negocio.

La revolución del internet de las cosas (IoT) a nivel mundial

 

 

Redacción IT Business Solutions

Escrito por Redacción IT Business Solutions

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