Alcanzando las alturas de IoT

Donna Prlich, directora de producto de Pentaho

Por fin estoy leyendo Cumbres borrascosas, dice Donna Prlich, directora de productos de Pentaho , un libro que en el momento de su publicación se consideró innovador y muy controvertido por su trama oscura y retorcida y sus personajes crueles.

Emily Brontë eligió estos elementos de la historia para destacar la hipocresía en el contexto de la era victoriana de Gran Bretaña, con su pretensión de decencia que oscurece gran parte de la miseria humana que subyace.

¿Qué tiene que ver Cumbres Borrascosas con IoT? Es un poderoso ejemplo de la importancia del contexto. En otro momento y lugar, un editor probablemente habría descartado la obra maestra de Brontë por considerarla demasiado polémica. En cambio, al sintonizarnos con el zeitgeist de la época, el libro cautivó incluso a sus detractores más duros y se convirtió en uno de los más leídos y debatidos durante generaciones.

Al igual que en la Gran Bretaña del siglo XIX, hoy vivimos en tiempos políticos y económicos muy turbulentos marcados por una revolución industrial trascendental impulsada por la tecnología. En este contexto, la planificación se ha vuelto muy difícil. Lo único que las empresas saben con certeza es que deben estar preparadas para una variedad de resultados diferentes.

Por eso creo que IoT, con todos sus desafíos y complejidades, está cobrando vida ahora. Su enorme potencial de análisis de datos puede brindar la visibilidad de planificación necesaria para aprovechar esta ola socioeconómica actual, en lugar de ser ahogado por ella.

Poner el valor de IoT en contexto

Sin embargo, para aprovechar el potencial de IoT, debemos aprovechar al máximo todos los datos. Un estudio reciente de McKinsey "Desbloquear el potencial de Internet de las cosas" reveló que "se requiere interoperabilidad entre los sistemas de IoT para capturar el 40% del valor potencial".

Fundamentalmente, el estudio también reveló que cuando agrega el contexto de big data a las implementaciones de IoT como parte de un proceso de análisis, puede ganar al menos otro 20% en valor. A pesar de estos hallazgos, la mayoría de los datos recopilados en las implementaciones de IoT en la actualidad no se utilizan y, por lo tanto, no se explotan por completo.

Para poner los datos de IoT en el contexto que brindará información valiosa, es necesario combinarlos con otros datos, no con datos que tengan 20 minutos o dos días de antigüedad, sino lo más cerca posible del tiempo real. Para ilustrar, permítanme ofrecer dos ejemplos de cuán valioso puede ser esto en dos industrias tradicionales de margen delgado:azúcar y transporte.

Mejora de la eficiencia de la cadena de suministro

Uno de nuestros clientes es un gran fabricante y distribuidor mundial de azúcar. En este mercado de productos básicos, el éxito depende del grado en que se optimice la producción tanto para la oferta como para la demanda. Para ayudar a lograr esto, el cliente construyó toda una línea robótica de refinación y procesamiento de azúcar, comenzando con las materias primas hasta la producción de los productos terminados. En cada etapa de la producción, los sensores generan mucha información sobre esa línea de procesamiento.

Una peculiaridad del azúcar es que sus propiedades varían considerablemente según la fuente:los cupcakes en Perú tienen un sabor mucho más dulce que los de EE. UU. El desafío de esta empresa es que ha ganado considerables eficiencias en el proceso de refinación y distribución, pero aún necesita ajustarse a las variaciones en la calidad del azúcar. Si el azúcar llega a un destino y no sabe como se esperaba, la empresa tiene un gran problema en sus manos.

Fue solo cuando la empresa pudo combinar más datos cualitativos sobre el tipo de materias primas (la fuente geográfica, la concentración de azúcar, la ruta de envío) junto con los datos de sus sensores, que pudo obtener esa ventaja adicional tan necesaria en un mercado de productos básicos.

¡Los percebes son un lastre (caro)!

Inteligencia de activos marinos de Caterpillar ha estado monitoreando flotas de embarcaciones para los sectores comercial, de defensa extranjera y de la Armada de los EE. UU. durante muchos años. Cat Asset Intelligence recopila y analiza datos de sensores para todos los equipos críticos a bordo de una embarcación.

Estos datos ayudan a predecir si un activo a bordo va a fallar, por lo que se puede arreglar antes de que eso suceda. Los datos operativos proporcionan información procesable que permite a los propietarios y operadores planificar su mantenimiento, dondequiera que se encuentre el barco, para evitar tiempos de inactividad y retrasos. Ese es el caso de uso clásico de mantenimiento predictivo.

En los últimos dos años, el propietario del buque también quiso reducir sus altos costos de mantenimiento con el tiempo. Comenzó a buscar más información que provenía de los sensores sobre cosas como el consumo de combustible, la resistencia y los ángulos en los que los cascos navegaban hacia el mar.

La compañía se dio cuenta de que, con el tiempo, los barcos acumulan una gran cantidad de percebes y otros crecimientos del mar, lo que genera mucha resistencia. Un cliente había estado limpiando los cascos de sus barcos una vez cada dos años. Usando el software Asset Intelligence, duplicaron esta frecuencia, ahorrando $ 10 millones durante dos años en el mantenimiento de ocho barcos, que es exactamente lo que hicieron.

Entonces, ya sea que le preocupen las alturas borrascosas o las que puede lograr con IoT, recuerde que el contexto marca la diferencia entre una historia cotidiana y una obra maestra.

La autora de este blog es Donna Prlich, directora de productos de Pentaho