Enfoque ajustado para productos conectados inteligentes y asequibles:algunos consejos y ejemplos - Parte 2

Como discutimos recientemente en la parte 1 de este blog, con el enfoque Lean, las empresas pueden lanzar productos conectados, inteligentes y efectivos incluso con un presupuesto limitado. Mencionamos que minimizar el volumen de datos analizados y comenzar con una solución con una lógica simple ayuda a reducir los costos de implementación y desarrollo de IoT. Hoy, revelaremos más formas que permiten a las empresas implementar productos inteligentes y conectados sin exceder el presupuesto, dice Alex Grizhnevich, consultor de automatización de procesos e IoT, ScienceSoft .

Traslado de la inteligencia del software local a la nube

Los costos adicionales provienen de hacer que los productos inteligentes conectados sean “inteligentes” ellos mismos equipándolos con software incorporado. Pero para las soluciones de nivel de entrada, puede ser suficiente implementar y admitir la lógica en la nube, lo que hace que un elemento inteligente y conectado sea más barato. Es más, con la lógica en la nube, no hay necesidad de mantenimiento de software local adicional.

Ejemplo:invernaderos inteligentes . En un invernadero inteligente, los sensores miden la temperatura y la humedad del suelo y el aire. Tomando los datos de los sensores, una solución de IoT los compara con los valores aceptables definidos de antemano. Cuando se necesita calefacción o riego adicional, las aplicaciones de control envían los comandos correspondientes a los actuadores. Estas operaciones se pueden realizar con software integrado, pero haría más caro un invernadero inteligente independiente. Además, con el traslado de la lógica a la nube, es más fácil conectar cada nuevo invernadero inteligente a la nube, ya que no necesita equipamiento adicional con software integrado.

Lo que no es menos importante con respecto a la reducción de los costos de desarrollo e implementación de IoT, un invernadero inteligente puede funcionar de acuerdo con el enfoque basado en reglas, no se necesita aprendizaje automático. Para hacer esta solución aún más barata, es posible prescindir de las aplicaciones de control y hacer que un operador envíe comandos a los actuadores a través de una aplicación móvil o web. En cuanto al volumen de datos para el análisis, dado que solo interesa la situación general en el invernadero, no es necesario colocar sensores densamente. En este caso, también puede no ser crítico si los datos se toman, por ejemplo, una vez cada 10 minutos, lo que nuevamente contribuye a la asequibilidad de dicha solución.

Control de productos desde aplicaciones web o móviles

Otra opción para ahorrar en los costos de un producto inteligente y conectado es permitir el control total sobre él con una aplicación móvil o web separada para un cliente en lugar de integrar el producto en un sistema empresarial como SCADA. La integración trae costos y complejidades adicionales (por ejemplo, un nuevo producto debe sincronizarse con todo el equipo monitoreado y controlado con SCADA).

Por supuesto, la última opción haría que el control sobre un producto sea más conveniente, pero en el nivel de entrada, es posible que tanto un proveedor de producto inteligente y conectado como un usuario vayan con una aplicación separada para monitorearlo y controlarlo.

Ejemplo : En una pequeña fábrica que produce medicamentos, los operadores utilizan aplicaciones móviles y / o web para configurar los parámetros cómo y en qué cantidades los equipos inteligentes deben mezclar las materias primas para obtener las sustancias necesarias en función de la calidad de las materias primas (que se define con la ayuda de sensores).

¿Qué sigue? Un mayor crecimiento no es un problema

Empezar de forma sencilla no significa quedarse obsoleto más adelante. A medida que una empresa crece, se encuentran disponibles nuevos recursos (humanos, financieros, etc.) y surge una posibilidad o una necesidad de continuar el trabajo en el producto inteligente y conectado ya lanzado.

Significa que en el desarrollo e implementación de IoT, puede ser útil enfocarse primero en el núcleo de la solución proporcionándole características fundamentales y siempre útiles, y luego expandirlo gradualmente con componentes adicionales, lo que mejorará la funcionalidad de un producto y agregará es valioso. Este enfoque reduce no solo los costos iniciales, sino también la complejidad y desigualdad de un proyecto en todas sus etapas.

Nota final

Si bien ingresar al mundo de IoT puede resultar bastante costoso para los actores comerciales, existen formas de reducir los costos de hacer realidad una iniciativa de IoT. Por ejemplo, el enfoque esbelto ayuda a ofrecer una solución que aporta más valor comercial con menos recursos utilizados.

Al aplicar un enfoque esbelto en el desarrollo de IoT, los recursos disponibles se optimizan y el desperdicio se reduce minimizando el volumen de datos para el análisis, simplificando la lógica de una solución, moviendo la inteligencia a la nube, controlando productos con aplicaciones móviles y web.

Es prudente comenzar con un producto simple, inteligente y conectado usando una lógica simple y tratando con volúmenes de datos no muy grandes (justo lo que se necesita para que un producto realice sus funciones) y en el futuro, a medida que aparezcan nuevas necesidades, solicitudes y recursos, agregue funcionalidad avanzada a un producto inteligente y conectado con mayor confianza en el retorno de la inversión.

El autor de este blog es Alex Grizhnevich, consultor de automatización de procesos e IoT, ScienceSoft

Sobre el autor

Alex Grizhnevich es consultor de automatización de procesos e IoT en ScienceSoft, una empresa de consultoría de TI y desarrollo de software con sede en McKinney, Texas. Sus más de 17 años de experiencia en TI y OT incluyen la programación de microcontroladores industriales, el desarrollo de aplicaciones web y de escritorio, bases de datos y soluciones de gestión de documentos para petróleo y gas y logística. Alex tiene un título en automatización y gestión de procesos industriales y ahora se centra en IoT y aprendizaje automático en datos de sensores.