Cuatro pasos probados para convertir datos IoT en insights accionables

Hoy, los dispositivos IoT cotidianos generan más datos que todas las redes sociales combinadas. Cada dispositivo puede transmitir datos múltiples veces por segundo, así que una plataforma de analítica típica puede tener que procesar miles de millones de eventos diarios.

Manejar tal volumen es un desafío técnico sustancial, pero los datos brutos de dispositivos —una vez almacenados en formato pre-procesado— no son directamente accionables. Extraer valor requiere análisis exhaustivo.

Una meta analítica clave en IoT es la detección de anomalías, que identifica comportamiento de dispositivo que se desvía bruscamente de patrones históricos o normas esperadas.

¿Están tus cortacéspedes autónomos funcionando sin problemas?

En uno de nuestros pilotos de detección de anomalías, monitorizamos una flota de cortacéspedes autónomos (ALM). Usando Bosch IoT Analytics, calculamos anomalías en la flota cada temporada de corte. El dataset incluye mensajes de estado y error enviados por los cortacéspedes a nuestro backend cloud.

Configurado para mostrar las top 10 anomalías semanales, el servicio marca cortacéspedes que aparecen repetidamente en la lista. Personal de servicio y gestores de calidad pueden revisarlos manualmente. Agregando patrones de anomalía, podemos clasificar incidentes en categorías accionables.

Por ejemplo, patrones recurrentes de estado y error pueden señalar que actualizaciones de firmware están pendientes o que los cortacéspedes fueron mal configurados. Agrupando estos patrones, podemos mapear cada uno a una solución específica —empujar firmware automáticamente, o contactar proactivamente a clientes (con consentimiento) para ofrecer soporte técnico— mejorando satisfacción.

¿Cómo detectamos anomalías en datos de dispositivos?

El análisis de datos, y la detección de anomalías en particular, abarca una familia de algoritmos y transformaciones diseñados para descubrir insights ocultos. Los tipos de anomalías y dominios de problema varían ampliamente, requiriendo enfoques a medida.

Un flujo de trabajo típico de análisis de datos involucra varias etapas distintas, desde ingesta de datos a modelos de machine learning sofisticados y visualizaciones insightful.

Paso 1: Ingesta de datos de dispositivos

Tras conectar dispositivos, los datos que generan deben transmitirse por diversos canales y almacenarse consistentemente en una base de datos antes de poder procesarse.

Paso 2: Limpieza de datos e Ingeniería de características

El preprocesamiento de datos —a menudo llamado data wrangling— aborda muchos desafíos. Incluye limpieza de datos, generación de características específicas del dominio y exploración iterativa para habilitar análisis posterior.

Paso 3: Detección de anomalías

Esta etapa se centra en localizar anomalías en los datos de entrada seleccionando un algoritmo de minería de datos apropiado y afinando sus parámetros.

Paso 4: Visualización de datos

Finalmente, los resultados deben visualizarse para usuarios finales. Seleccionar técnicas visuales que coincidan con la tarea y dominio es esencial para interpretación clara.

Identificar anomalías es la primera etapa hacia analítica IoT avanzada, como mantenimiento predictivo. Una vez que dispositivos anómalos son marcados, expertos de dominio revisan y clasifican, añadiendo detalles de remediación. Fusionando este conocimiento con datos brutos se obtiene un dataset rico para construir modelos predictivos.

Más allá de señalar problemas, los insights de anomalía pueden revelar nuevas oportunidades de negocio. Anomalías sistemáticas entre dispositivos pueden apuntar a características faltantes o desafíos específicos de terreno. Para ALMs, patrones repetidos en un subconjunto de jardines podrían indicar necesidad de algoritmo adaptativo a terreno, empaquetable como característica premium.

Nuestro reciente white paper, Detección de Anomalías con Datos de Eventos en el Internet de las Cosas, describe desafíos y mejores prácticas para cada paso de procesamiento, basándose en insights de múltiples proyectos de analítica.

Descargar white paper