Business InsightsIT
27 agosto, 2021

Escenario práctico: Iot y Machine Learning para el mantenimiento predictivo

Vivimos en una era de incertidumbre y en un entorno verdaderamente cambiante. En este escenario tan acelerado, adaptarse y evolucionar siguiendo el camino de la innovación es vital en todos los sectores del mercado. Para abordar tanto los retos presentes como futuros los datos son nuestra hoja de ruta para el cambio y la llave de supervivencia para asegurar la continuidad de nuestro negocio. La recopilación e interpretación de los datos siempre nos proporcionarán la verdad y la seguridad necesaria para tomar las decisiones correctas. 

Si una compañía establece las estrategias que le permiten analizar los datos de forma eficiente, podrá aprovechar la información obtenida para estrechar la relación con sus clientes, conseguir una mayor optimización del negocio, mejorar los procesos de diseño de producto o realizar una predicción de su demanda futura. Y lo que es más importante, la inteligencia del dato revela nuevas oportunidades de negocio. Por ello, es fundamental contar con las soluciones tecnológicas adecuadas para disponer de un control absoluto para optimizar al máximo el Big Data.

Necesitamos soluciones robustas, rápidas y con fiabilidad que puedan ser ejecutadas en la nube en un tiempo récord para ser realmente competitivos en este entorno tan volátil. La plataforma de computación en la nube Azure de Microsoft está compuesta por un conjunto de servicios destinados a afrontar los desafíos de la transformación digital y a responder con agilidad a las fluctuaciones del mercado. Implementar proyectos IoT (Internet of Things) con los servicios de Azure nos permitirá conectar, supervisar y controlar miles de recursos para que las organizaciones puedan gestionar muchos más dispositivos, aplicaciones y datos al mismo tiempo. La suite de Azure nos proporciona una serie de herramientas sencillas que nos dan la posibilidad de elegir la mejor solución con una gran agilidad para obtener información de valor en cuestión de minutos.

Arquitectura interna de caso práctico

  • Azure Event Hub: ingesta y distribución de eventos serverless
  • Azure Stream Analytics: identificación y análisis de tipos de eventos
  • Azure Functions: permite automatizar el flujo de trabajo para el envío de notificaciones push
  • Azure Machine Learning: implementación del modelo de detección y clasificación de anomalías, generación de experimentos y creación pipeline de despliegue
  • Azure Blob Storage: almacenamiento de eventos, permite el reentrenamiento del modelo de ML
  • Microsoft Power BI: análisis y visualización de datos en tiempo real

En el tercer webinar sobre nuestro ciclo orientado al poder de los datos, nuestro experto comparte un caso real de Data Intelligence del que se pueden extrapolar experiencias útiles para tu negocio. Accede y podrás conocer de primera mano un escenario práctico sobre inteligencia del dato, un proyecto de sensorización que, combinado con Machine Learning, posibilita usar modelos predictivos para anticiparse a las solicitudes de soporte técnico de los clientes.

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