Home Sociedad La Internet de los objetos está impulsando la cuarta revolución industrial

La Internet de los objetos está impulsando la cuarta revolución industrial

La Cuarta Revolución Industrial se basa en los datos. Y una de las principales razones de ello es el auge de la Internet de las cosas (IO). Los dispositivos conectados, desde el nivel del consumidor hasta el industrial, crean y consumen más datos que siempre. El año pasado, los dispositivos de IO superaban en número a la población mundial por primera vez. Y para 2021, Gartner predice que se comprarán un millón de nuevos dispositivos de IO, cada hora.

En esta economía de datos extrema, las empresas, los gobiernos y las organizaciones necesitan analizar y reaccionar a los datos de la IO simultáneamente, en tiempo real. Esto requiere un análisis continuo de los datos de streaming e históricos, análisis de ubicación y análisis predictivo utilizando la IA y el aprendizaje automático.

Para superar estos retos y alcanzar el pleno potencial de la IO en todos los sectores, tanto los gobiernos como las empresas deben considerar cómo estos dispositivos -y sus datos- pueden tener el impacto más significativo y positivo en la vida de las personas.

Veamos algunos ejemplos de análisis de datos de la IO que están abordando el reto de frente.

A medida que la población mundial crece, los gobiernos y las empresas se dan cuenta de que debemos gestionar mejor los recursos naturales finitos. Estamos trabajando con una empresa de exploración de energía para descubrir y determinar la viabilidad de los recursos energéticos de manera mucho más eficiente. Antes de esto, podían visualizar y analizar un máximo de 9 millones de puntos de datos de sensores.

Ahora, obtienen una imagen similar a la RM de un subconjunto de la tierra que visualiza 90.000 millones de puntos de datos de sensores instantáneamente, en lugar de en días o semanas. Ahora pueden armar a sus geólogos y científicos de datos para optimizar la exploración y extracción de recursos. Los geólogos pueden considerar cómo el cambio de una variable afecta la extracción de recursos de un yacimiento dado, por ejemplo, un proceso que solía llevar días o semanas.

Los conjuntos de datos de mayor densidad ofrecen un mayor grado de seguridad de que estas predicciones son realmente exactas, mitigando el riesgo para el medio ambiente y para el resultado final. Estamos entusiasmados de que esta tecnología pueda tener un impacto significativo en todo el sector energético, desde los recursos tradicionales hasta los renovables.

De hecho, el Centro para la Cuarta Revolución Industrial del Foro Económico Mundial está trabajando con iniciativas de IO en Dinamarca que están creando una eficiencia social increíble. Un estudio de Accenture ya sugiere que la integración de los datos de la IO en sectores clave en Dinamarca podría aportar un valor de 80 000 millones de dólares. Esto es particularmente notable dado que Dinamarca es un país con sólo 5,7 millones de habitantes y un PIB de unos 330.000 millones de dólares.

El banco de pruebas de Aarhus para sistemas autónomos y de posicionamiento de precisión (TAPAS) es una plataforma científica y de investigación que se creó para determinar si una infraestructura geodésica urbana (sistema de coordenadas) mejorada podría permitir a los municipios hacer uso de un posicionamiento de alta precisión a través de GNSS (Global Navigation Satellite Systems). El objetivo es proporcionar un posicionamiento dinámico, extremadamente preciso y en tiempo real. Los datos dinámicos plantean problemas específicos, en particular por su naturaleza en tiempo real: deben ser generados, validados y puestos a disposición del equipo del usuario sin demora, y la plataforma permite que el usuario y un objeto en movimiento alcancen una posición dinámica con una precisión de 1 cm3.

El banco de pruebas es una plataforma de innovación en la ciudad y el puerto de Aarhus (la segunda ciudad más grande de Dinamarca), que consiste en una red física de 11 estaciones de referencia densamente ubicadas que corrigen las desviaciones y errores inherentes a las señales de satélite (GNSS) para determinar una posición precisa. La plataforma es una iniciativa conjunta de la Agencia para el Suministro de Datos y la Eficiencia, la Universidad Técnica de Dinamarca y la Ciudad de Aarhus.

Esta increíble plataforma de IO podría ser utilizada por el sector público para probar iniciativas de ciudades inteligentes o para desarrollar ayudas para que las personas con discapacidad visual puedan navegar por la ciudad, por ejemplo. O podría ser utilizado por el sector privado, o por una asociación público-privada, para probar coches sin conductor o aviones teledirigidos porque pueden aprovechar la posición precisa de los objetos en movimiento. La tecnología está disponible públicamente, por lo que el potencial es ilimitado.

Otro ejemplo relevante de datos de IO en funcionamiento: un cliente gubernamental que realiza entregas diarias a más de 154 millones de direcciones utilizando varios cientos de miles de vehículos y empleados. Sabían que necesitaban mejorar el rendimiento de sus procesos de negocio de extremo a extremo y, al mismo tiempo, reducir los costes. Se dirigieron a nosotros para crear eficiencias basadas en datos visuales casi en tiempo real provenientes de más de 200.000 dispositivos que emiten localización una vez por minuto (más de un cuarto de millón de eventos capturados y analizados diariamente).

La plataforma Active Analytics de Kinetica se utilizó para visualizar datos geoespaciales (rutas, puntos de entrega y datos de puntos de recogida) para que los despachadores pudieran planificar y visualizar gráficamente de forma eficiente las asignaciones de territorio de los empleados. Pudieron hacer el mejor uso de las rutas y encontrar ineficiencias tales como la superposición de la cobertura de las áreas asignadas, las áreas no cubiertas y los cuellos de botella de la distribución. También pudieron mejorar la planificación de contingencias si un transportista no podía entregar en las rutas asignadas y utilizar su mano de obra de manera más eficiente mediante la agregación de datos de rendimiento de punto a punto del transportista.

Al determinar los límites geográficos óptimos, el servicio de entrega pudo reducir los costes de transporte innecesarios. La optimización de las rutas resultó en entregas a tiempo, menos camiones manejando un mayor número de entregas y ventanas de entrega más precisas. La mejora del rendimiento de los procesos de negocio de extremo a extremo, al tiempo que se reducen los costes, requiere la capacidad de tomar decisiones de negocio rápidas basadas en datos reales. Pero hacerlo ahorra millones de dólares y garantiza entregas más seguras y a tiempo.

Está claro que la IO puede aportar un increíble rendimiento social y financiero a la inversión, pero tenemos que empezar a hacer esas inversiones ahora para poder aprovechar el enorme potencial de esta tecnología, tanto para las empresas como para la sociedad, tan pronto como sea posible.

 

Con información de: Forbes.