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Mejoras en IoT

A medida que este mercado se desarrolla, se está volviendo cada vez más especializado.

Cada uno de los principales segmentos del mercado (empresa / industria, consumo y servicios / sector público) presenta distintas oportunidades para crear valor a través de diversas aplicaciones. 

Presentamos una tabla donde se estipulan sus usos. Fuente Deloitte analysis

  Empresa/Industria  Consumidor  Servicios/Sector publico  
        Oportunidades de valor representativo  Fabricación y operaciones  Planificación e inventarios  Cadena de suministro y logística  Nuevos modelos de negocio  Nuevos productos y Desarrollo de productos  Gestión de Activos    Experiencia de cliente  Conectividad del canal  Soporte postventa  Nuevos productos y extensiones   mejora de estilo de vida  Prestación de servicios  médicos  Edificio comercial  Seguridad de sector publico  Administración de trafico    
          Casos de uso  Demanda y sincronización de oferta  Detección y predicción de calidad  Enrutamiento dinámico y programación  Casas inteligentes  Accesorios remotos  Carros conectados  Monitoreo de estilo de vida personal  Seguimiento a activos personales  Edificios inteligentes  Ciudades inteligentes  Irrigación inteligente  Vigilancia del paciente  
        Características adicionales   Operaciones de manufacturación y manejo de productos  Cloud privada  Arquitectura Hibrida  Menos dispositivos  Canales B2B  Conjunto de datos de relativa complejidad  Canales B2C  Manejo de clientes y productos  Cloud publica  Millones de dispositivos  Conjunto de datos simples  Canales B2C  Servicios Impulsados sector publico  Cloud publica/Privada o mix  Canales B2B2B, B2B, B2C  Conjunto variable de datos complejos  

Varias encuestas empresariales identifican la seguridad como uno de los principales desafíos de implementación de IoT.  

Otros desafíos incluyen la complejidad y los costos de implementación y la falta de talento con las habilidades necesarias.  

Yendo al corazón del valor de IoT, a algunas empresas les resulta difícil administrar, analizar y obtener beneficios de los datos generados por IoT,  y luchan por procesarlo en tiempo real para obtener información procesable.  

 Afortunadamente, el progreso en la tecnología IoT está ayudando a superar estos obstáculos. 

Seguridad 

El nuevo hardware del dispositivo está ayudando a superar los desafíos técnicos de proteger los dispositivos IoT, mientras que el aprendizaje automático está ayudando a proteger las redes que los conectan. 

 Las generaciones anteriores de dispositivos IoT a menudo carecían de la informática y la batería necesarias para ejecutar las aplicaciones y protocolos de ciberseguridad tradicionales, dejándolos vulnerables a los ataques.  

Pero recientemente, los fabricantes de microprocesadores han introducido productos de hardware de baja potencia que incorporan características de seguridad, como proporcionar identidades confiables para certificar dispositivos en redes, directamente en dispositivos IoT. 

Asegurar las redes IoT también ha sido un desafío en parte porque las herramientas de seguridad existentes diseñadas para redes de TI corporativas no eran adecuadas para reconocer las amenazas en las redes de dispositivos IoT. 

 Pero las soluciones de ciberseguridad adaptadas para redes IoT están cada vez más disponibles. Algunos usan el aprendizaje automático para reconocer la actividad y los comportamientos de red únicos de los dispositivos IoT para detectar anomalías y dispositivos potencialmente comprometidos; 

Plataformas 

Las cosas se están volviendo más fáciles para las empresas que buscan desarrollar e implementar soluciones de IoT,

Gracias a la introducción de plataformas IoT: software que facilita la integración de hardware, redes y aplicaciones de IoT. 

Los proveedores están mitigando la complejidad de crear soluciones pre integrando tecnologías de terceros a través de asociaciones de proveedores.

En los últimos dos años, los principales proveedores de la plataforma IoT han lanzado y ampliado sus ecosistemas asociados y ahora cuentan con docenas de socios proveedores principales cada uno.  

Para ilustrar cómo los componentes preintegrados pueden acelerar el desarrollo de aplicaciones IoT, varios proveedores de plataformas informan que ayudan a los clientes a obtener pruebas de concepto y pilotos en cuestión de semanas a través de sus ecosistemas asociados.  

Además de las plataformas IoT, que proporcionan capacidades «horizontales» que pueden facilitar la creación de una amplia variedad de aplicaciones, las soluciones IoT «verticales» continúan llegando al mercado.  

Estas ofertas pre-integran sensores, dispositivos, análisis y otros componentes para crear soluciones completas. Los fabricantes se han aprovechado de tales soluciones IoT llave en mano, pero se están extendiendo a más industrias.

Redes económicas y de bajo costo. 

Las redes de área amplia de baja potencia (LPWAN) están proliferando en todo el mundo, proporcionando conectividad a bajo costo y con bajos requisitos de energía, un avance crucial para una clase importante de aplicación IoT que se basa en sensores alimentados por batería y abarca grandes áreas geográficas. 

Las baterías que alimentan los sensores LPWAN pueden durar años, y las redes proporcionan conectividad para dispositivos IoT por tan solo $ 3 por año.  

En comparación, la conectividad celular para dispositivos IoT puede costar al menos unos pocos dólares por mes.

La caída rápida de los precios del módulo LPWAN también puede ayudar a reducir los costos de implementación; algunos ya son menos costosos que los módulos celulares tradicionales. 

El crecimiento de estas redes LPWAN está ayudando a impulsar la adopción de dispositivos basados ​​en IoT para aplicaciones como el monitoreo basado en condiciones y la optimización de activos de capital en ciudades inteligentes, servicios públicos inteligentes y proyectos agrícolas inteligentes.  

Inteligencia artificial 

Las tecnologías de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y la visión por computadora, se utilizan cada vez más para analizar los datos generados por IoT y automatizar la toma de decisiones operativas. Casi todos los principales proveedores de plataformas de IoT han aumentado sus ofertas con capacidades de inteligencia artificial. 

La rica información y el autoaprendizaje que la IA puede proporcionar mejora el valor y la utilidad del IoT en aplicaciones como la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo, el enrutamiento dinámico y la programación, y la seguridad.  

Ver nuevos patrones en el cambio de datos puede ser crucial en aplicaciones que monitorean y responden a condiciones cambiantes como el clima en entornos agrícolas, signos vitales en el cuidado de la salud y parámetros operativos en entornos industriales.

Analítica en el borde 

El análisis de los datos generados a partir de dispositivos IoT se produce cada vez más no en la nube sino en el «borde» de la red, físicamente cerca de donde se generan los datos, en servidores locales, micro centros de datos o incluso en el dispositivo que genera los datos.

Los nuevos lanzamientos de productos de hardware y software relacionados con la informática de punta y el IoT han aumentado más del 30 por ciento en lo que va del año.

El análisis de datos en el borde evita la latencia asociada con la transmisión de datos entre los sensores que la generan y las aplicaciones basadas en la nube que la analizan.  

La latencia más baja permite generar alertas e información en tiempo real que pueden mejorar la seguridad y el rendimiento operacionales en entornos industriales, empresariales y de ciudades inteligentes, entre otros.  

El análisis de datos en el borde también puede ayudar a reducir la transmisión de datos y los costos de almacenamiento.  

Un importante operador ferroviario europeo procesa previamente los datos en sensores inteligentes antes de enviarlos a la nube para el mantenimiento predictivo de los ferrocarriles para ahorrar en costos de transmisión de datos. 

Además, la tecnología de inteligencia artificial está llegando cada vez más a los dispositivos de borde.

Los principales proveedores de la nube han estado adaptando sus soluciones de inteligencia artificial para implementaciones en dispositivos, mientras que los fabricantes están incorporando capacidades de inteligencia artificial directamente en chips más pequeños y de baja potencia diseñados específicamente para sensores inteligentes, cámaras y otros dispositivos IoT.  

La implementación de AI en el borde puede ayudar a evitar el incumplimiento de las normas de privacidad de datos y reducir la dependencia de una conectividad de red poco confiable en áreas remotas. 

Estos progresos descritos anteriormente están aumentando el valor de la tecnología IoT en muchas industrias: reduciendo el riesgo en la atención médica y la banca,  mejorando los costos operativos y el tiempo de actividad en la minería y la energía,  mejorando la prestación de servicios en las empresas de servicios públicos  y minoristas, y más . 

 Este progreso está facilitando en algunos casos que los ejecutivos presenten un argumento comercial sólido para invertir en una solución de IoT.

A medida que las barreras para la adopción de la tecnología IoT en la empresa continúen cayendo, los líderes empresariales y tecnológicos harían bien en vigilar estos vectores de progreso. 

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