Ventajas de IoT
Con el rápido desarrollo de la tecnología, el mundo cambia constantemente y buscamos formas más creativas e innovadoras de mejorar la eficiencia. Desde los coches eléctricos y la automatización hasta la realidad virtual y los viajes espaciales, hemos sido capaces de cambiar nuestra forma de vivir e interactuar. Esta visión de futuro nos permite centrarnos en la eficiencia operativa para optimizar nuestros resultados y alcanzar nuestros objetivos estratégicos a través de la tecnología avanzada.
Cuando un producto llega del fabricante al usuario final, casi siempre pasa por un proceso largo y muy específico. Ya se trate de publicidad y estrategia, máquinas o mano de obra cualificada, las empresas invierten importantes cantidades de tiempo y dinero específicamente para completar el proceso.
La aparición del Internet de los objetos ha hecho que todo sea muy eficiente. El Internet de los objetos es una industria en crecimiento exponencial que seguirá haciendo avances en todos los ámbitos de la vida. El análisis predictivo es un área específica muy importante en la que el Internet de las Cosas se está desarrollando ampliamente.
Casos prácticos de análisis predictivo
Cuando extraemos datos de las cosas, estos suelen almacenarse en una base de datos, que a menudo no sirve para nada. Sin embargo, con el poder del IoT y el análisis predictivo, podemos aprovechar estos datos y tomar decisiones empresariales en tiempo real para optimizar los beneficios. Veamos algunos ejemplos de cómo podemos utilizar el análisis predictivo para rentabilizar nuestros datos.
Mantenimiento predictivo
Como ya se ha mencionado, cuando se trabaja en una planta de fabricación, existe un proceso muy metódico para completar las operaciones diarias. Esto incluye maquinaria pesada y costosa, que es una parte crítica de todo el proceso.
Si una máquina falla inesperadamente, el negocio se interrumpe, lo que se traduce en una reducción de los ingresos y un aumento de los costes. IoT puede integrarse en estas máquinas y enviar datos e información críticos a la nube elegida por el fabricante.
Por ejemplo, cuando una pieza está a punto de romperse, la tecnología IoT puede detectarlo y enviar una alerta, activando las tareas de mantenimiento en caso de que se produzca un fallo potencial. Esto puede mantenerse al final de la jornada en lugar de durante las operaciones de producción.
Gestión de riesgos
Otro lugar clave para aprovechar los datos y el análisis es la gestión de riesgos. IoT permite a las empresas gestionar el riesgo y analizar si procedemos con cosas como solicitudes de préstamos, seguros o incluso compras de acciones. Somos capaces de conectar sensores y redes para obtener datos reveladores que pueden agruparse, clasificarse y analizarse para obtener ventajas estratégicas para la empresa.
Las métricas clave de los datos históricos o las condiciones actuales se utilizan para medir y calcular la estrategia que una empresa quiere seguir. Si somos capaces de gestionar los datos para mitigar los riesgos que entrañan las operaciones, IoT y el análisis predictivo se convertirán en herramientas potentes y valiosas para los procesos complejos de las empresas.
percepción de la demanda
Las empresas están implantando soluciones de conocimiento de la demanda para poder comprender y planificar los cambios del mercado. Puede tener muchas razones diferentes para querer mejorar su conocimiento de las necesidades. Si los datos se utilizan correctamente, las empresas pueden minimizar cualquier tipo de escasez o exceso de inventario.
Además, podemos comprender qué promociones se utilizan y qué áreas generan una respuesta positiva o negativa de la demanda en las métricas clave. Naturalmente, esta información proporcionará a las empresas oportunidades de toma de decisiones que aumentarán la eficiencia y, por tanto, maximizarán los beneficios de la empresa.
Para entender la precisión con la que estimamos la demanda en un periodo o lugar determinados, hay que tener en cuenta dos factores distintos: los datos internos y los externos. Algunos ejemplos de datos internos son, entre otros, los pedidos actuales, las promociones y el servicio al cliente. También podemos aprovechar factores externos como el tiempo, los competidores y los acontecimientos actuales. Con estos elementos en la mano, enviamos los datos a la nube, los analizamos y obtenemos la mejor previsión de la demanda para tomar decisiones empresariales en tiempo real.
Resuma
En conjunto, todas las ventajas de invertir en IoT y análisis predictivo son evidentes. En última instancia, creo que podemos afirmar sin temor a equivocarnos que los datos relevantes y perspicaces siempre serán el factor más importante para obtener información sobre cómo mejorar las operaciones cotidianas y aumentar los ingresos.