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El ROI de IoT y su impacto en la Sustentabilidad 

Las organizaciones de hoy en día están bajo una enorme presión por parte de la gerencia y los clientes para ofrecer productos y servicios de mayor calidad a costos más bajos, y a su vez, hacerlo utilizando los recursos existentes.  

Se espera que cualquier gasto que hagan las empresas para ayudarlas a lograr este objetivo genere un #ROI medible y efectivo, y lo haga rápidamente. Aunque un número cada vez mayor de empresas aprovechan el IoT como parte de su estrategia de sustentabilidad, sigue existiendo una clara necesidad de poder demostrar los beneficios de hacerlo. 

Los líderes del mercado de hoy entienden que el ROI es multidimensional y que, en muchos casos, el componente de ahorro de costos puede ser secundario a otros beneficios, como mejorar la satisfacción del cliente, el valor generado hacia la sustentabilidad, la diferenciación de la marca y la recopilación de datos precisos, todo lo cual también puede generar mayores ingresos. 

A medida que las empresas hacen todo lo posible para retener y expandir las relaciones con los clientes existentes, sus activos más valiosos, los nuevos modelos comerciales y los servicios de valor agregado pasan a primer plano, y con ellos surgen nuevas oportunidades significativas para la empresa.  

ROI de IoT: beneficios y más allá 

Algunos beneficios relacionados al uso de #dispositivos #IoT es que se pueden convertir en métricas y esa recopilación de datos es instantánea y continua en el tiempo, proporcionando una forma de medir y cuantificar resultados. 

Por ejemplo, el uso de energía. Los #sensores y análisis de IoT proporcionan un marco para monitorear, medir y catalogar datos de sensores ambientales y de energía, incluidos el consumo y la demanda de energía, la calidad del aire y el consumo de agua de manera granular y dinámica. 

Tener todos esos datos de los dispositivos IoT al alcance de la mano produce información sobre las instalaciones y operaciones que conducen a decisiones más inteligentes. La “datificación” es el proceso de traducir operaciones que alguna vez fueron aparentemente invisibles en datos, y luego transformarlos en información para crear valor. 

Encontrar el valor 

Cada producto requiere cierto nivel de servicio y soporte y para ello las organizaciones adoptan cada vez más soluciones de servicio que identifican, diagnostican y resuelven problemas de forma remota.  

Una estrategia de IoT ayuda a brindar servicios proactivos que mejoran el tiempo de actividad y reducen la cantidad de visitas de campo o la duración de las llamadas de soporte. Al mismo tiempo, reduce drásticamente los costos del servicio, allanando el camino para el desarrollo de servicios de valor agregado basados ​​en los datos que se devuelven desde los dispositivos. 

Las organizaciones que fueron las primeras en poner sus dispositivos en línea ahora se están dando cuenta de que el verdadero “oro” en IoT es tomar esos datos e integrarlos con servicios de #CRM, #ERP, #DataWarehouse, que permiten optimizar procesos comerciales críticos, reduciendo llamadas de servicio, tiempos y gestión eficiente de retiro de productos, etc.  

Los datos de IoT de los activos conectados, en colaboración con otros sistemas empresariales, pueden proporcionar visibilidad y automatización que antes no eran posibles en todas las organizaciones.  

Por ejemplo, los datos de productos que fluyen a través de un sistema CRM también se pueden enviar a facturación o a un sistema de gestión de la cadena de suministro, lo que ayuda a eliminar los pasos manuales propensos a errores y brinda nuevas oportunidades de ventas para cosas como la reposición de consumibles o la renovación de la garantía. Además, la integración con el control de calidad o la gestión del ciclo de vida del producto (#PLM) puede ayudar a mejorar las características del producto en función de datos del mundo real que muestran patrones de uso o problemas del equipo, lo que ayuda a mejorar la satisfacción del cliente y agilizar los procesos. 

Hoy los dispositivos IoT ofrecen a las empresas la capacidad de brindar un mejor servicio a un menor costo, minimizar el tiempo de respuesta y maximizar el uso y el alcance de sus recursos. Al mismo tiempo, permite mejorar los ingresos, los márgenes, la participación de mercado y, lo que es más importante, la satisfacción del cliente. Las soluciones de IoT pueden ser la clave para brindar un servicio de excelencia a sus clientes, obtener información comercial certera, mejorar los procesos comerciales y generar valor en productos, servicios e innovación. 

Medición de su desarrollo sostenible 

IoT puede proporcionar una mayor visibilidad de sus procesos y condiciones ambientales, específicamente el consumo de energía, la calidad del aire y la calidad del agua. Examinar esos datos a lo largo del tiempo le brindará un mecanismo de retroalimentación que le permitirá “ver” el impacto de sus esfuerzos. 

Dependiendo de su empresa y sus objetivos/prioridades, una o más métricas pueden ser más “ponderadas” para usted que para otra organización. En última instancia, su desempeño en estas categorías debe combinarse en un mecanismo de informes integral, una especie de “Cuadro de Mando Integral de Sustentabilidad”, que se puede evaluar fácilmente. No sólo obtendrá una mejor perspectiva de la eficacia de lo que está haciendo, sino que sus accionistas, inversores y clientes tendrán una forma cuantificable de evaluar su desempeño de sustentabilidad a lo largo del tiempo. 

Estas medidas también se pueden comparar con otros datos, como los cambios en el compromiso de los empleados, la satisfacción del cliente o los datos de ventas. Las correlaciones pueden indicar que sus esfuerzos están teniendo un impacto y que su capacidad para cuantificar los esfuerzos de sustentabilidad está, por ejemplo, aumentando el valor de su marca o mejorando el compromiso de los empleados. 


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La estrategia OMNICANAL. Comprar en línea y ….

En la era de la economía digital, el e-commerce está viviendo un aumento exponencial con diferentes efectos en toda la cadena de suministro. En este contexto se han desarrollado nuevos modelos para gestionar la logística y las ventas, que deben responder a las necesidades de los consumidores actuales. 

Un estudio reciente resalta que, en México, un 66% de los consumidores dijo que la mayor frustración a la hora de comprar en línea tiene que ver con los procesos de envío, entrega o devolución. Ese porcentaje llega al 71% entre los Millennials. Los datos muestran también que un 65% de los consumidores espera poder recoger cualquier producto comprado en línea el mismo día en la tienda física y ese mismo porcentaje manifiesta que compraría en más de una tienda cuyo proceso de devolución sea sencillo. 

En este artículo comentaremos el impacto que ha tenido esta nueva dimensión omnicanal en el retail y qué estrategias siguen las empresas para organizar su logística de manera integrada y eficiente. 

¿Qué es una estrategia omnicanal? 

Una estrategia #omnicanal es aquella que busca integrar todos los canales de venta de la empresa, de forma que el cliente mantenga una experiencia de compra consistente sin importar el canal de comunicación elegido. 

Para asegurar una experiencia de compra omnicanal, las empresas ajustan sus procesos con el fin de gestionar de forma centralizada los siguientes apartados: 

1. La información sobre los productos: las características principales del producto deben ser representadas por igual en todos los canales de venta. 

2. El manejo de inventarios: deben unirse los inventarios de los depósitos centrales, regionales y las tiendas físicas. 

3. La previsión de compras a los proveedores: la estrategia omnicanal no solo altera la relación con los clientes, sino entre todos los agentes de la cadena de suministro. El proceso de compra debe ser único con independencia del canal. 

4. La preparación de pedidos: el picking y la gestión de devoluciones (logística inversa) deben homogeneizarse. 

Modelos de compra más cercanos a las exigencias del cliente: BOPIS, ROPIS y BORIS 

Las soluciones digitales que conectan todos los aspectos de la experiencia son ahora piezas vitales para el éxito de una estrategia omnicanal eficaz en el Retail: 

  • Comprar en línea, Recoger en tienda (BOPIS – Buy Online, Pickup In-Store) 
  • Reservar en línea, Recoger en tienda (ROPIS – Reserve Online, Pickup In-Store),  
  • Comprar en línea, Devolver en tienda (BORIS – Buy Online, Return In-Store). 

Todo esto es para demostrar aún más la importancia de maximizar la eficiencia en cada canal en línea y en la tienda para lograr una estrategia de compra y cumplimiento en cualquier lugar para sus clientes. 

Si bien BOPIS, ROPIS y BORIS son términos y acrónimos que a menudo se utilizan en las conversaciones de la industria, generalmente existe confusión entre ellos.  

¿Cuál es la diferencia y cómo se implementa? 

  • BOPIS es Comprar en línea, recoger en la tienda: permite a los clientes visitar su sitio web, comprar el artículo que desean y luego visitar sus tiendas para recogerlo ahí mismo o en una zona delimitada en la acera de forma rápida y conveniente. 
  • ROPIS es Reservar en línea, recoger en tienda: permite a los clientes visitar su sitio web, reservar el artículo que desean y visitar sus tiendas con confianza para comprar su artículo. 
  • BORIS es Compre en línea, devuelva en la tienda: permite a los clientes visitar su sitio web, comprar el artículo que desean, recibirlo en su casa y, si no está satisfecho, devolver ese artículo en línea en una tienda física. Esta devolución podría ocurrir incluso en un lugar que el cliente nunca haya visitado antes. 

Si bien el envío de artículos directamente a ellos es conveniente y, a menudo, los clientes lo prefieren, tener que enviar artículos a las tiendas no lo es. Es por eso que un proceso de “devolución a la tienda” es una pieza importante del rompecabezas omnicanal para lograr niveles más altos de satisfacción y lealtad del cliente. 

Flujos logísticos derivados de la compra online 

El aumento del tipo y número de flujos logísticos a causa del comercio electrónico ha ocasionado una mayor dificultad para planificar las operaciones. Esto ha dado lugar a la gestión de pedidos omnicanal, también conocida como omnichannel order fulfillment. 

En la preparación de pedidos omnicanal se gestiona el stock de la empresa de manera integrada. Al recibir una orden de pedido, se evalúan canales (depósitos y tiendas) y localizaciones geográficas disponibles para asignar la preparación de este. Desde el punto de vista del cliente, la gestión de pedidos omnicanal hace posible que pueda comprar, recoger y devolver los pedidos a su elección. 

Mas allá de BOPIS, ROPIS y BORIS la flexibilidad y la multiplicidad de opciones para la entrega y devolución han generado nuevos flujos logísticos que conviene mencionar: 

  • Compra online, envío desde el depósito (“Buy online, deliver to customer”): 

Se trata del proceso más común en la logística e-commerce. El transportista se desplaza hasta el domicilio o punto elegido por el cliente para realizar la entrega o recoger la devolución. 

  • Compra online, envío desde la tienda (“Buy online, deliver from store”) 

Con este enfoque omnicanal en retail, las propias tiendas se convierten en depósitos de baja complejidad con capacidad para entregar pedidos procedentes de la web. De esta forma, se aprovecha la proximidad de los puntos de venta físicos para abaratar el costo logístico, en especial de los procesos de picking / packing y del envío. 

¿Por qué funcionan estos modelos de compra? 

Para empezar, son capaces de combinar la facilidad de una compra online con la inmediatez y la comodidad de encontrar los productos en una tienda física, ofreciendo una experiencia de compra integrada y dinámica. 

Estas estrategias también permiten ahorrar costos. Enviar al punto de venta en vez de al cliente final resulta ser mucho más rentable y supone sin duda un gran ahorro de costos de embalaje y de trabajo en la preparación de los pedidos. Además, gracias a la disminución de las devoluciones y a la gestión de la llamada logística inversa, habrá un ahorro adicional. 

Se reducirá radicalmente el riesgo de agotar las existencias para los productos de mayor rotación y también se reducirá el inventario de los artículos con menos movimiento. lo que se traduce en una optimización del stock y del espacio. 

La digitalización como impulsor de las ventas 

La tendencia en la aplicación de los diversos modelos abre oportunidades para que los comercios unifiquen la experiencia que le ofrecen al cliente tanto en su canal digital como en la tienda física.  

En este sentido la disponibilidad de inventario es clave, el cual debe estar sincronizado en tiempo real con el almacén, la tienda física y la tienda online.  

En la actualidad, diversas marcas están comenzando a integrar soluciones de #IoT e incorporando dispositivos digitales para que un vendedor puede verificar inmediatamente la disponibilidad de un producto o mostrarlo en diferentes versiones y colores, e incluso gestionar el pedido y hacer el cobro desde cualquier punto de la tienda física. 

Estas acciones logran una conversión más rápida, logrando una fidelización del cliente, brindándole una experiencia única y ultra personalizada, obteniendo una gratificación instantánea, con la seguridad y confianza de recibir sus productos en la tienda, incluso pueden abrir los paquetes si así lo desearan, chequear la mercancía y devolverla inmediatamente si fuera el caso. 

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AIoT: Inteligencia Artificial de las Cosas

De IoT a AIoT: IoT inteligente con tecnología de AI

Aunque algunos sistemas de #IoT están diseñados para un control de eventos simple donde una señal de sensor desencadena una reacción correspondiente, como encender / apagar la luz en función de los cambios de iluminación ambiental, muchos eventos son mucho más complejos y requieren aplicaciones para interpretar el evento utilizando técnicas analíticas en orden para iniciar las acciones adecuadas.

Para que esto funcione, entra en juego una nueva estructura de IoT conocida como Inteligencia Artificial de las Cosas (#AIoT). Aplica inteligencia al perímetro y brinda a los dispositivos la capacidad de comprender los datos, observar el entorno que los rodea y decidir qué hacer mejor; todo se puede hacer con una mínima intervención humana.

Además, en aplicaciones como el funcionamiento autónomo de una máquina, la seguridad y la supervisión del proceso de fabricación, los dispositivos locales deben actuar instantáneamente en respuesta a eventos de tiempo crítico. Con el poder de la #AI, los dispositivos AIoT no sólo son mensajeros que envían información a un tablero o centro de control, sino que han convertido la capacidad de realizar diversos análisis autónomos y actuar de forma independiente.

Beneficios de AIoT para empresas

Al capturar datos en tiempo real y analizarlos, las empresas están aprovechando AIoT para crear valor real:

•Verdadera automatización de tareas manuales, con el sistema capaz de tomar decisiones autónomas, aumentando la productividad y la eficiencia.

•Optimización de procesos hasta el punto de reducción de costos transaccionales marginales.

•Ciclo de vida más rápido de conversión de datos en valor comercial tangible.

•Implementación y crecimiento más fácil de las operaciones comerciales con conocimientos específicos y decisiones más rápidas.

•Mejor gestión de clientes y comunicación con bots avanzados y reconocimiento de voz.

•Constante experimentación e iteraciones de productos y servicios.

•Mejora del Time to Market de actualizaciones de productos o nuevos lanzamientos.

Beneficios de AIoT para clientes

Una consecuencia natural de un negocio que funciona bien es que los beneficios finalmente se transmiten a los clientes:

•Con información más profunda y análisis de datos, los clientes reciben una experiencia de producto mucho mejor.

•Al tener en cuenta los patrones de comportamiento y las preferencias personales, la personalización se convierte en clave.

•Mejor rendimiento general del producto y acceso más rápido a mejores versiones.

•Capacidades de aprendizaje predictivo que entrenan algoritmos para tareas operativas redundantes del usuario final.

El camino para seguir

AI e IoT están resolviendo juntos un problema que ha existido desde el inicio de este último: la gestión de datos en tiempo real, recibidos de numerosos dispositivos conectados a la vez. Esto está haciendo posible una generación completamente nueva de dispositivos IoT.

Desde 54CUATRO colaboramos con las organizaciones a descubrir cómo mejorar las capacidades de su empresa para preparar sus dispositivos IoT para el futuro.

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Reseña de Azure Data Factory

Cómo conectar Azure Data Factory con un servidor SFTP, guardando las  credenciales en Azure Key Vault? | IfgeekthenEveris

Somos partners gold de Microsoft y quizás podría parecer que esta entrada es tendenciosa, pero la realidad es que siendo imparciales, #Azure Data Factory es una herramienta increíble, quizás, de lo mejor que hay un Azure junto con #DataBricks y #Synapse para la parte de datos.

¿Que es Data Factory?

Comencemos mencionando que es una herramienta totalmente administrada, basada en proveer servicios de integración de datos y #ETL que permite orquestar el transito de datos y las transformaciones.

Como característica adicional podemos mencionar que se adapta al pequeño cambio de #ETL a #ELT para modelos de #datalakes. Recordemos que ETL significa Extraer, Transformar y Cargar, mientras que ELT significa Extraer, Cargar y Transformar. En ETL, los datos fluyen desde la fuente de datos hasta la preparación y el destino de los datos. ELT permite que el destino de los datos realice la transformación, eliminando la necesidad de almacenar los datos. En esta nota hay mas informacion al respecto.

Por otro lado, y super importante de remarcar. ADF es la herramienta que “absorbe” los paquetes de SSIS cuando se lleva una base #MSSQL de on-premise a la nube.

Veamos a detalle. ¿Que puede hacer #ADF por nosotros?

Inteligencia empresarial automatizada - Azure Architecture Center |  Microsoft Docs

Estas son algunas características necesarias para correr ADF:

Pipelines:  un pipeline es una agrupación de actividades que es realizada como un proceso integrado. En un solo pipeline se pueden ejecutar todas las acciones referidas a la manipulación de datos necesaria por un proceso.

Activities: son justamente las actividades que se corren como parte de un pipeline. Son una acción explicita, como copiar datos a una tabla de almacenamiento o transformar datos.

Dataset: los conjuntos de datos son estructuras de datos dentro de los almacenes de datos, que apuntan a los datos que las actividades necesitan utilizar como entradas o salidas.

Triggers: estos triggers o en español desencadenantes son una forma de correr una ejecución de pipeline. Los desencadenadores determinan cuándo debe comenzar la ejecución de un pipeline, de acuerdo a 3 tipos de activadores:

  • Programado : este activador invoca una canalización a una hora programada.
  • Tumbling windows trigger : este desencadenador opera en un intervalo periódico.
  • Basado en evento: un activador que invoca una ejecución de pipeline cuando hay un determinado evento.

Tiempo de ejecución de integración: El tiempo de ejecución de integración (IR) es la infraestructura informática que se utiliza para proporcionar capacidades de integración de datos como flujo de datos, movimiento de datos, envío de actividades y ejecución de paquetes SSIS. Hay tres tipos de tiempos de ejecución de integración disponibles, que son:

  • Azure, para Flujo de datos, movimiento de datos, envío de actividades
  • Self hosted, para Movimiento de datos, envío de actividades
  • SSIS, para la ejecución de paquetes #SSIS (integration services de SQL)

¿Que alternativas existen a Data Factory?

Si vamos a un esquema cloud, AWS Glue y Data Pipelines, son productos de Amazon para competir con ADF. En el aspecto #OpenSource, Apache #Kafka junto a #NiFi podrían ser un competir muy digno.

Respecto a la parte de transformación, quizás pierde un poco respecto a sus competidores, por ejemplo contra #Pentaho.

La gran ventaja de los productos 100% cloud se da por la rápida integración hacia otros productos. Por ejemplo, en el caso de una plataforma de #IoT, ADF en pocos clics se integra a Azure Event Hub. O poder trabajar integrado a Azure DevOps para poder trabajar el desarrollo de las integraciones como si fuera un software normal.

Device To Cloud Connectivity with Azure IoT Hub | by Prosenjit Chakraborty  | Medium

Conclusión

Este es una simple entrada para mencionar y que conozcan Azure Data Factory. Es realmente muy poderosa y su capacidad para integrarse a otras herramientas la transforma en lo que solemos llamar ‘una navaja suiza’, donde podemos tomar la informacion, procesarla, limpiarla, darle formato y enviarla a un almacenamiento destino para su uso final, ya sean tableros de BI o modelos de Machine Learning, todo como un proceso end to end.


    Por favor, demuestra que eres humano mediante la selección el coche.

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    Logística Anticipada – Procesos basados en Datos

    ¿Que es la Logística Anticipada?

    El concepto de Logística Anticipada (“Anticipatory Package Shipping”) fue patentado por #Amazon en 2013. En líneas generales el concepto del modelo se trata de enviar un producto, que en el momento del envío no está vinculado a una dirección de entrega especificada, al centro de distribución más cercano desde donde el producto puede ser finalmente entregado al consumidor real en el futuro.

    El modelo

    La Logística Anticipada utiliza datos históricos de pedidos de consumidores para -predecir- pedidos futuros y, en consecuencia, enviar productos a los centros de distribución más cercanos antes de que los consumidores realicen los pedidos.

    Este es un método para satisfacer las crecientes necesidades y demandas de los consumidores sobre el servicio de entrega -además de su impaciencia respecto de los plazos de entrega- y, al mismo tiempo, reducir los costos operativos.

    El consumidor de hoy busca que sus compras online se correspondan con velocidades de entrega rápidas.

    El modelo utiliza soluciones de big data para dar sentido a la gran cantidad de datos de compra de los consumidores, como por ejemplo los pedidos anteriores, los historiales de búsqueda de productos, las listas de deseos, el contenido del carrito de compras, las devoluciones, etc.

    En este sentido, la implementación del modelo permitirá -predecir- cuando la demanda sobre un producto aumentará y por lo tanto el fabricante deberá aumentar su producción con una certeza razonable debido a la información obtenida.

    En consecuencia, las empresas de logística pueden conocer con anticipación temprana las fechas posibles de entrega y calcular la cantidad de vehículos necesarios para distribuir los productos, logrando gestionar eficientemente el envío de estos a los centros de distribución más cercanos al consumidor.

    Adicionalmente, el comerciante minorista, al contar con información certera, deberá aumentar su stock de productos para abastecer la futura demanda, como así también realizar diversas acciones de marketing online para generar nuevas ventas y hasta ofrecer entregas en el mismo día o incluso inmediatas.

    En #SupplyChain, los modelos de Logística Anticipada junto a la implementación de dispositivos #IoT pueden ser de mucha ayuda para generar acciones de mantenimiento predictivo de las unidades de transporte, permitiendo tomar acciones anticipadas, evitar riesgos y minimizar los retrasos operacionales.

    La digitalización y las nuevas fuentes de datos

    Hoy las empresas no le sacan provecho a todos los datos que generan. La digitalización ha permitido el acceso a un gran número de fuentes de datos disponibles. Para escalar en el negocio, las empresas necesitan conocer y trabajar con esa información.

    Utilizando la minería de datos, modelos predictivos o el aprendizaje automático se pueden generar nuevos datos y brindar información a través de tableros de control para tomar decisiones con mayor certeza, aumentando las ventas y reduciendo costos de operación.

    Grandes Desafíos y Oportunidades

    En el modelo de Logística Anticipada, ninguna empresa puede prever con exactitud qué ordenará realmente un consumidor en un futuro próximo con un 100% de certeza. Todo se basa en datos recopilados, historiales de búsqueda, notas y listas de deseos. Sin embargo, aquí no se incluyen compras espontáneas, cambios de deseos o excepciones. En este sentido hay una gran oportunidad para que, a través de la analítica de los datos, se pueda obtener información más certera sobre los consumidores.

    Un desafío interesante es que, si bien en las áreas urbanas con centros de distribución cercanos, toda la gestión logística no parece imposible, es probable que en áreas más rurales sean más difíciles de suministrar con el modelo sin tener que calcular otras variables tanto geográficas como de densidad poblacional dentro del análisis.

    Diversos estudios muestran que, el envío anticipado podría aumentar el nivel de servicio de entrega hasta un 35% y reducir los costos asociados hasta un 9,5%. Estos indicadores brindan información alentadora ya que impulsa a las empresas a implementar procesos basados en datos permitiendo mejorar la eficiencia y la calidad de servicio al predecir la demanda antes de que un consumidor haga un pedido.


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    Industria 4.0 – evolución de la convergencia de TI y OT

    Para poner en claro. #IT es la tecnología de la informacion. #OT es la tecnología operacional, todo lo relacionado a la tecnología para ejecutar el lado operativo de una industria.

    La #Industria4.0 achico una brecha entre IT y OT. En la actualidad, todas las máquinas de alta complejidad en la fábrica, camiones, tractores y hasta taladros y robots industriales son integrables a sistemas de IT. Esto genera que los departamentos de TI estarán estrechamente involucrados con la gestión de ese tipo de equipos.

    La unión de los mundos IT/OT generan beneficios en el ámbito de la medición avanzada y los sistemas de red inteligente. Cada vez más, los sensores y sistemas conectados como las redes inalámbricas de sensores y actuadores (#WSAN) se están integrando en la gestión de entornos industriales, como los de tratamiento de agua, energía eléctrica y fábricas. La integración de la automatización, las comunicaciones y las redes en entornos industriales es una parte integral del creciente Internet de las cosas (#IoT). La convergencia de TI / OT permite un control más directo y una supervisión más completa, con un análisis más fácil de los datos de estos sistemas complejos desde cualquier parte del mundo.

    La modernización de OT a través de la integración de TI trae consigo la consideración requerida de seguridad. Muchos sistemas de tecnología operativa nunca fueron diseñados para accesibilidad remota y, como resultado, no se consideraron los riesgos de #conectividad. Dichos sistemas pueden no actualizarse regularmente.

    Lógicamente no verá un analista de sistemas reparar un taladro de extracción de petroleo, pero seguramente sea mas habituales comenzar a ver ingenieros de TI desarrollando algoritmos de #MachineLearning que hagan análisis predictivos sobre el mantenimiento de alguno de estos dispositivos o segurizando entornos de comunicaciones para evitar que las vulnerabilidades de los sistemas OT pueden dejar a las organizaciones en riesgo de espionaje industrial y sabotaje.


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    Caso de Uso: Monitoreo de Hoteleria

    Resumen ejecutivo

    El alquiler turístico de habitaciones y propiedades se expande año a año, no solo a nivel de disponibilidad sino también debido a la alta tasa de retorno que continua atrayendo inversores.

    La creciente demanda genera también sus efectos no-deseados, y aquí podemos enumerar un sinfín de problemáticas asociadas al comportamiento de un huésped.

    -Fuman en sitios prohibidos

    -Realizan fiestas con música alta y gritos

    -Exceso en la cantidad de personas alojadas

    En #54cuatro atacamos estas problemáticas con un hub #IoT para #SmartHome, que de forma nativa permite detectar cuando se esta realizando una fiesta, ruidos altos, malos comportamientos, etc.


    Sensores

    Queres conocer mas? Visita nuestro micrositio www.sensorsathome.com


    Demo real
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    Caso de Uso: Monitoreo de Animales

    Resumen ejecutivo

    Alcanzar el objetivo de desarrollo sostenible de la ONU de un “mundo con hambre cero” para 2030 requerirá ser más productivo, eficiente, sostenible, inclusivo, transparente y resiliente. Este objetivo requiere una transformación urgente del sistema actual de agricultura, ganadería y alimentación en general.

    La Industria 4.0 está transformado muchas industrias con tecnologías disruptivas como #Blockchain, Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial. En el sector agrícola y alimentario #SmartAgro, la difusión de tecnologías móviles, #BigData, #IoT y #Edge computing, ya están mejorando el acceso de los pequeños productores a desarrollos innovadores que les mejora su operatoria.

    En #54cuatro estamos convencidos que el gran desafío de empresas como la nuestra es lograr democratizar el acceso a estas tecnologías que hasta hace poco eran exclusividad de grandes corporaciones.

    En el mundo existen distintas soluciones que permiten monitorear todo tipo de elementos y por supuesto, animales. Se pueden monitorear animales de todos los tipos, desde vacas, toros, ovejas, caballos, inclusive animales salvajes o de agua.

    Así como existe la comunicación entre equipos industriales de tipo #M2M (machine to machine), asumimos este desafío de armar un sistema de comunicaciones que denominamos #A2M (Animal to Machine).

    Nuestra metodología a diferencia de productos standard, implica un desarrollo a medida teniendo en cuenta problemáticas puntuales.

    En esta nota vamos a desarrollar el enfoque utilizado para el proyecto de Monitoreo de Búfalos en la provincia de Chaco, República Argentina.


    Problemática

    La situación que encontramos tiene que ver con perdidas económicas de unos USD 300.000 debido a la falla en la localización de los animales y la falla en la detección de celo, lo que generaba que las Bufalas no fuesen preñadas. La complejidad adicional provenía del hecho que el campo es de 6.000 hectáreas.


    Análisis

    Rodeo de los bufalos

    Monitorear en granjas pequeñas y delimitadas es simple, pero ante tanto terreno tuvimos que cambiar el enfoque del proyecto. Lo primero que hicimos fue investigar el comportamiento del bubalino. Gracias a distintas entidades como el International Buffalo Federation, detectamos los siguientes patrones:

    •El bubalino tiene 150 glándulas sudoríparas por cm2 a diferencia de la vaca que tiene 1500. Esto hace que necesite si o si del agua para enfriarse. Esta informacion nos sirve para detectar zonas de ubicación frecuente basados en la temperatura.

    •Vive en promedio 25 años a diferencia de la vaca que vive 10, y puede dar 16 crías contra 6 que da la vaca. Esto nos marca la importancia de ubicar a las hembras para evitar perder de ciclos de celo.

    •Cuando la Búfala esta en celo se deja perseguir por el macho o lo deja que se apoye sobre la grupa. Podemos detectar síntomas de celo teniendo en cuenta el comportamiento de sus movimientos.

    •El animal enfermo o con riesgo de muerte, se aleja del grupo. Esto es importante para controlar la causa de mortandad y recuperar los sensores.


    Diseño de Solución

    Con esos patrones comenzamos a diseñar 3 cosas. Por un lado la cobertura de red para detectar la posición del animal. En segundo lugar el tipo de sensor, dado que por como se comporta el animal, no podíamos usar un sensor común porque no aguantaría tanto tiempo sumergido, porque el animal se lo rozaría contra arboles para quitárselo, etc. Y por otro lado, patrones de reportes que nos permitan detectar ubicación, posibles condiciones de celo, enfermedad, etc.

    Diseñamos el sensor basados en el comportamiento. Lo que hicimos fue probar diseños sobre modelos 3D.

    Para la conectividad instalamos:

    • 3 Mástiles de comunicaciones a 3 vientos completos de 36 Metros de alto, estrella antirotor, baliza. Obra civil: anclajes elevados, cerco de protección de campo con puertas, y ahi montamos 3 Gateways LoRa.

    • Radioenlaces para transporte IP Ubiquiti y Routers Mikrotik PoE en Gabinetes de exterior de 10U, Autónomos mediante Energía solar (paneles y baterías de 100ah).

    Parte del modelo impreso 3D

    Cada animal se transformo en un nodo de trasmision. Usamos la plataforma de geolocalización desarrollada por Odea para determinar el posicionamiento y cruzar los datos del #GPS con los datos del Ear Tag que contiene:

    • UID Stick
    • ID Posicionamiento
    • Nombre
    • Genero
    • Fecha Nacimiento
    • Posición
    • Estado Servicio
    • Vacunación
    • Peso

    Adicionalmente incorporamos otros tipos de Datapoints que eran de nuestro interés, como por ejemplo factores climáticos y cronogramas de sanidad.

    App mobile con seguimiento de cada animal

    Finalmente para reducir los tiempos de detección del estado del animal, adoptamos un dron dotado con plan de vuelo, plan de vuelo multiespectral, y con un gran rango visual, gracias a la gente de Runco quienes nos ayudaron a encontrar el mejor equipo para lo que necesitábamos.

    Vista del dron en RGB y NDVI

    Resultados

    Con la implementación de nuestra solución, la plataforma se estará dotando de insights provenientes de cada nodo, lo que nutrirá nuestros catálogos de datos y nos permitirán ir ajustando algoritmos de detección de patrones. Esos patrones detectados deben posibilitar algunos resultados claves:

    • Encontrar a cada animal
    • Detectar señales de celo
    • Entender el comportamiento según temperatura, humedad, lluvias, etc.
    • Optimizar el control del peso de cada animal y la alimentación en base a los controles.
    • Disminuir riesgos y mortandad

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