Internet de las Cosas y big data: punto clave para la rentabilidad de las empresas

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Independientemente del tipo de empresa, industria o actividad económica, todas las compañías se encuentran en la imparable búsqueda de cómo satisfacer a sus clientes. Finalmente, éste debe ser el foco de todo negocio que quiera mantener y aumentar su competitividad.

Big Data - IoT

Un empresario consciente de estas realidades y responsabilidades debe preguntarse constantemente ¿cómo generar mayor valor a mi cliente?, ¿cómo aprovechar las tecnologías emergentes para brindar mejores soluciones y productos?, ¿cómo atraer, retener y formar talento que pueda responder y adaptarse de manera eficaz a las necesidades del mercado?

Vivimos en un mundo en donde ya no es una ventaja simplemente contar con información. La revolución de las TIC ha traído interconectividad entre individuos, cambiando la naturaleza de las relaciones y descubriendo oportunidades y nuevas formas de hacer negocios. Por lo tanto, la ventaja no radica en tener acceso a la información sino en saber analizarla y usarla para lo que necesitamos.

La evolución de la tecnología ha sido de tal magnitud que hoy esta interconectividad no se da sólo entre individuos sino también entre máquinas y dispositivos, permitiendo que se genere diariamente una cantidad alarmante de datos que superan la capacidad analítica humana.

El IoT (Internet de las cosas), el Big Data y las herramientas analíticas cada vez toman más fuerza debido a su potencial para facilitarnos este proceso.

Internet de las cosas en la industria

Como emprendedores apasionados, nos vemos en la obligación de construir soluciones apalancadas en estas tecnologías para estar a la vanguardia y contribuir a nuestros clientes. Una buena implementación de estos habilitadores en la industria puede contribuir a la reducción considerable de costos de una empresa intensiva en activos.

El Big Data puede ser definido como la gestión de una variedad, volumen y velocidad de datos transferidos. Por su lado, el IoT es la interconexión de dispositivos digitales, máquinas mecánicas, objetos, animales y hasta personas que se comunican entre sí a través de una red. El IIoT (Internet Industrial de las Cosas) es el uso de la tecnología IoT en la industria.

Es prioridad de las empresas intensivas en activos, utilizar sus equipos al máximo y de forma óptima y eficiente para lograr ser cada vez más rentables. Aumentar su desempeño depende de varios factores: su operación, diseño, planes de mantenimiento y contexto operacional. Lograr modelar estos factores permitirá tener un mejor control sobre el activo. Sin embargo, esto sólo es posible si se cuenta con información precisa que permita caracterizar el equipo.

Modelos predictivos para la toma de decisiones

El IIoT brinda la posibilidad de conocer las condiciones (temperaturas, presiones, caudales, vibraciones, entre muchas otras) de un equipo en todo momento, no sólo desde una sala de control sino desde cualquier dispositivo móvil. Si a esto le agregamos la capacidad de modelar el contexto operacional del equipo, es decir, la temperatura ambiente, la cantidad de polvo en el aire, entre otros factores externos, y de correlacionar esto con información precisa y estructurada de fallas, es posible iniciar la construcción de un modelo predictivo enfocado a evitar la ocurrencia de eventos de falla.

La prevención de fallas se ve reflejada en la industria con mayor seguridad, menor impacto al medio ambiente, reducción de costos y aumento en la producción.

Ahora, si se quiere que el modelo lleve a tomar decisiones basadas en riesgo y no sólo en probabilidad deben incluirse también los costos de falla y de pérdida de producción. Con el modelo construido, sólo queda proyectar la ocurrencia de la falla y prepararse para evitarla. ¿Qué ingeniero de mantenimiento o de confiabilidad no sueña con esto? 

Esto sólo sucede si desde el punto de vista tecnológico se cuenta con las herramientas analíticas apropiadas para digerir el Big Data, que proviene en su gran mayoría de los dispositivos conectados a la nube. Éste es tan sólo un ejemplo de muchos que comprueban cómo el análisis predictivo mejora los procesos y la toma de decisiones en las compañías.

Vivimos en la era de los datos, y utilizar tecnología aplicada es la puerta para contar con la información y el conocimiento necesario para mejorar.

 

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