Romper las barreras entre el mundo físico y digital gracias a la inteligencia, conectar ambos mundos y poder, de esta forma, aportar valor a las compañías en el camino hacia su transformación digital. Este es uno de los objetivos que persigue Fujitsu en su estrategia de analítica avanzada, un camino en el que España juega un papel importante desde hace tiempo. Esta apuesta se ha visto reforzado por el anuncio de la implantación, en Madrid, de un “Centro de Analítica Avanzada” que trabaja conjuntamente con el equipo de Fujitsu Labs (también en Madrid), así como con los laboratorios en Londres, con el “Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial” de París y el “Centro de Industria 4.0” en Munich.

Según señala Albert Mercadal, director de Big Data y Analytics de Fujitsu en EMEIA, los datos ofrecen un gran potencial para crear oportunidades de negocio, mitigar riesgos y tomar decisiones precisas, rápidas y con impacto. También ayudan a crear nuevas propuestas altamente transformadoras, tanto para las empresas como para la sociedad.

Para Fujitsu, la analítica avanzada es el puente necesario entre esos dos mundos, el físico y el digital. No solo se trata de entender y recopilar datos desde los diferentes dispositivos (IoT), sino también interpretarlos y accionarlos correctamente (IA). Esto es posible gracias además a dos elementos. Por un lado, la computación cuántica con la que resolver problemas complejos, hasta ahora irresolubles por muchos factores, entre ellos los costes. Y por el otro, Blockchain que lo usamos para asegurar la transparencia, neutralidad y la seguridad de las transacciones de los datos digitales.

Proyectos

Este nuevo “Centro Excelencia en Analítica Avanzada” de Madrid se une al resto de ubicaciones para ofrecer una estrategia de valor conjunta a nivel europeo en un modelo de trabajo colaborativo. Desde el centro de Madrid están ya trabajando en proyectos en cinco países (España, UK, Alemania, Dinamarca y Francia). Algunos de los más representativos son:

• Control de Calidad no Intrusivo en Siemens Gamesa. Gracias a técnicas de reconocimiento de imagen y deep learning se han establecido nuevos, y más eficientes, controles de calidad en la fabricación de piezas como las palas de los aerogeneradores.
• Análisis avanzado de Flujos de Personas y vehículos. En tiempo real se analiza el flujo de personas y vehículos mediante técnicas de reconocimiento de imágenes. Las aplicaciones son la seguridad en los puntos de venta de estaciones de servicio o el estudio movimientos en tiendas para incrementar la venta de productos en función del perfil de los clientes.
• Mantenimiento Predictivo. Mediante técnicas de machine learning y deep learning pueden detectar y clasificar automáticamente anomalías en el funcionamiento de distintos equipamientos, reduciendo los costes de operación e incrementando los tiempos de funcionamiento de la maquinaria.
• Smart Contracting. A través de técnicas de NLP (natural language procesing) se han logrado sistemas automáticos de búsqueda, resúmenes y clasificación de sentencias judiciales y jurisprudencia, fundamentalmente en la Administración Pública y el mundo legal.