El motor del machine learning, el deep learning, el big data y la IA son los datos, los cuales siempre han estado ahí, pero lo que ha cambiado es la mirada de cómo podemos explotarlos.
Es a partir de ahí que se ha ido diversificando la forma de analizar y explotar todo su potencial, el cual llega hasta los ámbitos relacionados con la analítica de video, el sonido y los sensores, que pueden estar directamente en la etapa de fabricación.
Pero ojo, no hay que confundir esto con el Internet de las cosas. Son como primos lejanos. Porque aquí estamos hablando de, aparte de cómo estamos conectados, cómo lograr que estos datos puedan explotarse en el lugar donde se produce el dato.
Voy a ejemplificar la versatilidad y el alcance de la analítica con dos temas: la seguridad y el sector forestal.
Seguridad
Podríamos solamente abarcar un tema de seguridad y encontrar un ambiente bastante amplio, porque no solamente está la ciberseguridad, que es importante dentro de los datos que se manejen, sino la seguridad en el entorno de una manufactura. Por ejemplo, a través de la analítica de video se puede determinar que las personas que están en una zona de acopio, por ejemplo, o en un galpón, sean las autorizadas. O bien, detectar que las personas que están en cierto sector tengan el casco, incluso la credencial y todo el equipamiento de seguridad que exige la empresa.
Antiguamente se hacía a través de una persona que estuviera checando esto a través de un monitoreo. En la actualidad se puede hacer desde las cámaras y con algún modelamiento de inteligencia artificial se pueden ir detectando estos tipos de analíticas que indican que las personas que están ahí están con sus elementos básicos de seguridad.
Es decir, estos ambientes de analítica no solamente hacen el análisis, sino que también permiten encarar acciones, las mismas acciones que muchas veces estaban determinadas por personas. De modo que las personas han cambiado su forma de trabajar a un ambiente donde ya no están pendientes de las pantallas, sino que todo está automatizado para que reciban una notificación en la cual se alerta, por ejemplo, de que hay una persona sin el casco.
Sector forestal
Pensemos como ejemplo en el ambiente forestal donde se manejan grandes camiones para transportar troncos. Se puede saber cuál ha sido su ruta, con cuántos troncos vienen y dónde deben descargar los productos. Esto se puede hacer con la integración full a través de la IA y el machine learning, que permiten saber, además, las personas que van en él, cuántos choferes se determinaron dependiendo de las distancias, dónde tienen que llegar y cuál es el peso que tuvo al llegar este camión. Todo esto integrado con la analítica desde el punto de vista de procesos y modelamiento.
Esta forma de trabajar se traduce en:
• Ahorro de costos.
• Viajes y rutas mucho más efectivos.
• Mayor producción, al entregar en tiempo y forma los productos entre las mismas plantas.
¿Qué ofrece HPE?
Lo que está buscando la industria es una estandarización para todo lo que son ambientes de analítica. Y en HPE la mirada no está en hablar desde la infraestructura, sino en hablar de la solución: ¿cuál es la solución que quiero implementar?
Nosotros no solamente entregamos la solución, sino que también tenemos la gestión del monitoreo, la continuidad operativa, la mejora continua en el tiempo.
Finalmente estamos hablando de plataformas de datos, no solo de infraestructura. Y si los clientes quieren implementar nuevas soluciones, nosotros ya estamos preparados para adaptarnos a sus necesidades y brindarles la mejor solución integral.
Carolina Liberman
Hewlett Packard Enterprise
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