Los analistas, así como los múltiples casos de uso que hay al respecto, coinciden en señalar de forma clara los beneficios que puede suponer explotar los datos que provienen del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) a la hora de conseguir mayor eficacia y eficiencia, mejorar el conocimiento y poner en marcha nuevos modelos de negocio y servicios. No hay duda, exprimir las posibilidades del IoT trae consigo la inteligencia de negocio, imprescindible y clave para el futuro.
Gran parte de los analistas y expertos del mercado hablan del 2020 como el año decisivo para llevar a cabo la ansiada transformación digital. Será la fecha clave en que todas las fuerzas llegarán a converger en una realidad diferente: se acabará la ley de Moore, la producción solar estará equilibrada con las necesidades energéticas y el transporte será eléctrico y conectado.
Se estima que esta revolución en la forma de hacer las cosas experimentará un crecimiento anual del 20%, lo que puede llegar a generar hasta 1,7 millones de dólares. El IoT tiene un interesante papel en este crecimiento. De hecho, se espera que para 2020 haya ya entre 30 y 50 millones de dispositivos conectados: vehículos, hogares, aviones o wearables… así como maquinaria pesada e industrial.
En este contexto se han desarrollado estrategias como Made in China 2025, con la que se pretende impulsar la industria del país a través de la inteligencia artificial y el big data. Empresas como el fabricante chino de maquinaria industrial Zoomlion ya han dado un salto en este sentido y están creando plataformas de big data para ofrecer una gestión precisa, diagnóstico remoto y mantenimiento predictivo a sus clientes y usuarios. Para ofrecer estos servicios, recopila, almacena y procesa una amplia variedad de datos procedentes de diferentes orígenes: 120 000 máquinas industriales, datos de ERP y CRM internos y otras fuentes tales como redes sociales, websites oficiales o datos de terceros.
Ya se sabe que es mejor prevenir que curar, o que solucionar. El modelo de mantenimiento tradicional seguía siendo fundamentalmente reactivo y, desde luego, no es el adecuado para resolver interrupciones imprevistas o averías. Hay que tener en cuenta que el impacto del período de la avería es más costoso de lo que pueda parecer: una línea de producción no operativa puede generar un coste que puede ir desde 10 000 o 20 000 euros hasta millones de euros. Sin embargo, gracias a modelos de maquinaria e instrumentos conectados, las compañías pueden monitorizar continuamente las condiciones de los equipos y aplicar la ciencia de datos y modelos de aprendizaje automático para identificar anomalías y patrones que indican fallos, incluso antes de que estos ocurran. Además, de este modo es posible reducir el tiempo de inactividad en un 50%, lo que se traduce en mayor eficiencia y eficacia.
El fabricante chino de maquinaria industrial
Zoomlionya ha dado un salto
en este sentido
Transporte y logística
Esto no solo ocurre en la industria. Se espera que los dispositivos conectados tengan una gran repercusión en el sector del transporte y la logística. En esta línea, en 2020 también veremos hasta 250 millones de vehículos conectados, momento en el que el 75% de las nuevas ventas estarán conectadas a Internet. El número medio de sensores pasará de 60 a 100, y hasta 200, lo que se traduce en más datos, más instrumentación y un grado más alto de conectividad.
Es el caso del fabricante de vehículos de defensa, autobuses y camiones Navistar. Esta compañía americana monitoriza los datos clave de miles de vehículos que utilizan los operadores logísticos, y no solo es capaz de reducir averías y tiempos de inactividad entre un 30 y un 40%, sino que además reduce los costes de mantenimiento a 0,03 euros por kilómetro, mientras que el estándar del sector es de entre 0,10 y 12 euros.
Datos como estos anuncian que, en un futuro próximo, no será una sorpresa que el número de casos de éxito relacionados con vehículos conectados crezca de forma exponencial. Además del mantenimiento predictivo hay muchas otras aplicaciones del IoT; por ejemplo, el navegador del smartphone que se encarga de predecir el tráfico en tiempo real. Pues sí, esto también funciona con Internet de las Cosas.
Los sensores monitorizan a pacientes
con enfermedades crónicas
sin impactar en sus vidas
Datos y sensores conectados
La seguridad es otro de los grandes ámbitos en los que se puede mejorar aplicando los sensores conectados, pues estos permitirán generar avisos de colisión, funciones de llamada de emergencia y previsiones de peligro. Las aplicaciones en este ámbito se extienden incluso al vehículo en sí mismo: las aseguradoras podrán ofrecer pólizas personalizadas basadas en necesidades y comportamientos al volante. A la vez, las instituciones de seguridad pública pueden combinar información de los coches con la propia para establecer patrones de tráfico, identificar amenazas e incluso planificar el crecimiento de las ciudades de una forma más inteligente.
Otra de las áreas ampliamente afectadas por el IoT es la de la infraestructura, especialmente todo lo relacionado con las smart cities. Grandes ciudades como Barcelona o Londres ya están ampliando sus fronteras en este campo, integrando datos de sensores con información externa (procedente del clima o del tráfico) para tomar mejores decisiones.
Sin embargo, no es necesario ser una grandísima ciudad para hacer cosas interesantes en este: Milton Keynes, una población británica que no llega a los 200 000 habitantes, ha instalado un sistema que guía a los vehículos a la hora de buscar sitios libres de aparcamiento. Esto no solo ha permitido ahorrar más de 80 millones de euros al evitar la creación y mantenimiento de más aparcamientos en la ciudad, sino que también ha resultado ser una medida muy beneficiosa para el medio ambiente.
Del mismo modo en que se aplica el mantenimiento predictivo a las máquinas y ciudades, también se aplica a las personas. Aunque la medicina ha hecho grandes avances en tratamientos para las principales enfermedades, hay un aspecto clave que contribuye en el proceso de cura: la monitorización de las métricas de los pacientes. Pero hay un problema a la hora de realizar este tipo de lecturas, ya que las visitas frecuentes a clínicas o lugares de chequeo influyen en la vida del paciente e incrementan enormemente el gasto sanitario. En este escenario, los sensores pueden monitorizar a los pacientes que sufren enfermedades crónicas sin impactar tanto en sus vidas. Además, esto permite cruzar los datos procedentes de miles de pacientes y, a través de sistemas de machine learning, es posible detectar cambios repentinos y enviar alertas a las clínicas o directamente al doctor.
Como ejemplo de este tipo de aplicaciones, The Michael J. Fox Foundation ha trabajado con Intel para ofrecer a los enfermos de párkinson wearables que se conectan al smartphone y pueden cargar la información en la nube de forma continua. Así, 300 observaciones por segundo de miles de pacientes registran atributos como la lentitud de movimiento, los temblores o la calidad del sueño. Todo ello se sube a la nube y ofrece a los investigadores una enorme cantidad de datos acerca de una enfermedad de la que, hasta la fecha, no se conoce cura.
Las aplicaciones del IoT son muy extensas también a nivel comercial, ya que permite a las empresas conocer, en tiempo real, cómo utilizan sus productos los usuarios. De esta forma pueden mejorar la experiencia de uso y conocer sus preferencias para, como hace GoPro, desarrollar los nuevos productos “a medida” de las necesidades extendidas de sus compradores.
