El Internet de las Cosas (IoT) está a la vanguardia de la digitalización, transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y revolucionando diversas industrias. Esta red expansiva de dispositivos conectados permite a los profesionales, los límites de lo que es posible. Según un informe de Statista, plataforma alemana en línea especializada en la recopilación y visualización de datos, se espera que el número de dispositivos IoT conectados alcance los 30.9 mil millones para 2025, lo que demuestra la magnitud de esta revolución.
A su vez, la inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas, la toma de decisiones y el reconocimiento de patrones. La IA se utiliza en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la automatización de procesos, el análisis de grandes volúmenes de datos, los sistemas de recomendación y los automóviles autónomos, contribuyendo a mejorar la eficiencia y precisión en múltiples áreas.
Por ello, en el siguiente artículo, exploraremos cómo la combinación del IoT y la IA está transformando la manera en que operan las empresas y cómo interactuamos con la tecnología en nuestra vida diaria. Analizaremos el impacto de esta fusión, conocida como AIoT, en la generación masiva de datos, y cómo estas tecnologías pueden optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y permitir diagnósticos y operaciones remotas
El Auge del Big Data en IoT
El Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) es un concepto que se refiere a la interconexión de dispositivos físicos a través de internet, permitiendo que recopilen, compartan y procesen datos entre sí de manera autónoma. El término IoT fue acuñado en 1999 por Kevin Ashton, un investigador del MIT, quien visualizó un mundo donde los objetos físicos estarían conectados a la red para comunicarse entre ellos sin intervención humana, facilitando una nueva era de automatización y conectividad.
La proliferación de dispositivos IoT genera una gran cantidad de datos. Esta proliferación de información ofrece oportunidades sin precedentes para las empresas, permitiéndoles prever resultados, obtener información en tiempo real e impulsar la eficiencia operativa.
Las herramientas tradicionales de análisis, como por ejemplo SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) o SAS (Statistical Analysis System), a menudo resultan insuficientes para manejar la complejidad y el volumen de la información generada por el IoT. Aquí es donde la Inteligencia Artificial se convierte en un componente esencial. Las técnicas de aprendizaje automático y análisis predictivo pueden ayudar a las organizaciones a transformar datos en insights valiosos para la toma de decisiones estratégicas.
IA e IoT: Una Conexión Perfecta
La combinación de la inteligencia artificial (IA) con el Internet de las Cosas (IoT), conocida como AIoT, está transformando la forma en que los dispositivos interactúan. Mientras que el IoT se enfoca en conectar dispositivos para que se comuniquen entre sí, la IA les permite aprender y procesar información de manera similar a los humanos, pero con una eficiencia y velocidad incomparables.
AIoT representa un avance hacia un futuro más interconectado. A partir de la combinación entre estas tecnologías, es posible analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias que permiten optimizar los procesos y reducir los costos. Gracias al análisis en tiempo real y el uso de algoritmos de aprendizaje automático, definir cuáles son las posibles acciones de mejora a realizar, es posible. Así, la capacidad de procesamiento y software que intercambian datos para lograr una mayor eficiencia y precisión vuelve a la toma de decisiones más rápida y eficiente.
Desafíos en la Implementación
Muchas organizaciones enfrentan ciertos desafíos al intentar aprovechar al máximo el potencial de AIoT. Los altos volúmenes de datos generados, la necesidad de modernizar las herramientas de adquisición y la mejora de las prácticas de análisis son oportunidades clave para optimizar el procesamiento de información. Sin embargo, los desafíos económicos que implica la implementación de estas tecnologías pueden resultar un gran obstáculo para aquellas empresas que deben realizar una inversión en la tecnología y capacitación.
A su vez, la integración con los sistemas existentes puede resultar en un reto, al igual que la calidad de los datos, ya que la Inteligencia Artificial no solo requiere una gran cantidad de datos de calidad para funcionar efectivamente, sino también debe ser compatible con sistemas actuales implementados en una planta. Es por ello por lo que se recomienda adoptar un enfoque gradual de implementación, para ir adquiriendo no solo experiencia, sino también poder adaptar a estructura actual a la nueva que se quiere alcanzar.
Un claro ejemplo de la combinación de estas tecnologías es la adopción de soluciones de análisis avanzadas y actualizadas que permitan a las empresas maximizar el valor de sus datos. Las soluciones de 4i Platform permiten a las empresas capturar datos en tiempo y transformarlos automaticamente en cálculos de KPIs como el OEE o calidad. A su vez, permite declarar de forma automatica paradas en la producción y tomar medidas de mejora a partir de ellas. La plataforma también cuenta con módulos que facilitan el control del consumo de fuentes energéticas, la calidad de los productos, el mantenimiento preventivo de maquinaria, y que permiten realizar el seguimiento de activos en tiempo real.
Conclusión
La integración de la IA y el IoT no solo está transformando la forma de acceder a los datos, sino que también está redefiniendo la toma de decisiones. A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más conectado, la sinergia entre estas tecnologías será fundamental para impulsar la innovación y asegurar el cumplimiento de objetivos de cada empresa. Las organizaciones que adopten esta combinación podrán aprovechar el vasto potencial de la digitalización, impulsando sus ganancias, minimizando costos y brindando un proceso de producción eficiente y de calidad.
