{"id":21045,"date":"2020-03-17T14:30:46","date_gmt":"2020-03-17T13:30:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.teldat.com\/sin-categorizar\/21045\/iot-smart-cities-smart-metering-entornos-casos-de-uso\/"},"modified":"2023-11-22T11:27:16","modified_gmt":"2023-11-22T10:27:16","slug":"iot-smart-cities-smart-metering-entornos-casos-de-uso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/blog\/iot-smart-cities-smart-metering-entornos-casos-de-uso\/","title":{"rendered":"IoT: Casos de uso y desaf\u00edos"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-5429 size-medium\" src=\"https:\/\/www.teldat.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Fernando-Lozano-Marzo-2020-300x194.jpg\" alt=\"iot\" width=\"300\" height=\"194\" title=\"\">Tras varios a\u00f1os en los que las previsiones de crecimiento del <strong>mercado IoT<\/strong> no se hab\u00edan cumplido, el pasado 2019 super\u00f3 las expectativas, y ciertos analistas de mercado prev\u00e9n un incremento del 21% en los dispositivos conectados durante este 2020.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>De este modo, podemos decir que la adopci\u00f3n mayoritaria de esta tecnolog\u00eda se est\u00e1 produciendo finalmente, y esta adopci\u00f3n masiva viene con diversos interrogantes:<\/p>\n<h2>\u00bfCu\u00e1les son y ser\u00e1n los casos de uso?<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Smart metering:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Se prev\u00e9 que el Smart metering en el \u00e1mbito de la electricidad ser\u00e1 uno de los sectores de mayor crecimiento, dada la imperiosa necesidad de <strong>modernizar la red el\u00e9ctrica<\/strong> para adaptarla a los cambiantes patrones de demanda. Este aspecto ser\u00e1 de a\u00fan mayor importancia cuando haya un coche el\u00e9ctrico en cada casa, ya que este ser\u00e1 el \u201celectrodom\u00e9stico\u201d que m\u00e1s energ\u00eda consumir\u00e1, sin lugar a duda. Tendremos grandes picos de consumo en horarios que actualmente son valle, y los datos obtenidos mediante IoT a<strong>yudar\u00e1n a las empresas de <em>utilities<\/em> <\/strong>a establecer el nuevo perfil tarifario: <em>\u00bfser\u00e1 el fin de la tarifa nocturna?<\/em><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Automatizaci\u00f3n, monitorizaci\u00f3n, mantenimiento predictivo:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>En la industria 4.0, los datos que los dispositivos de IoT est\u00e1n proporcionando se usar\u00e1n mayoritariamente para <strong>monitorizaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n y mantenimiento<\/strong> preventivo.<\/p>\n<p>Un ejemplo paradigm\u00e1tico del uso de<strong> IoT en estos campos<\/strong>, es el concepto de \u201cgemelo digital\u201d. La reconstrucci\u00f3n digital de cualquier tipo de instalaci\u00f3n, como pueden ser<strong> desalinizadoras, plataformas petrol\u00edferas,<\/strong> l\u00edneas de alta tensi\u00f3n etc. permite un control total a distancia, una monitorizaci\u00f3n constante, y la alimentaci\u00f3n de modelos predictivos que permitan anticipar fallos, o encontrar puntos de mejora en la eficiencia de los procesos.<\/p>\n<p>Esta tecnolog\u00eda implica una <strong>integraci\u00f3n entre IoT, Realidad Virtual y Realidad Aumentada<\/strong>, que facilita la intervenci\u00f3n en distintos entornos de t\u00e9cnicos especializados que no tienen por qu\u00e9 desplazarse, con la consiguiente reducci\u00f3n de costes.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Smart cities \/ Smart environment:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Disponer de un volumen de datos que ofrezca la posibilidad de entender <strong>c\u00f3mo funciona el tr\u00e1fico en una ciudad,<\/strong> nos ayudar\u00e1 a mejorarlo, y con esta mejora vendr\u00e1 una reducci\u00f3n de emisiones.<\/p>\n<p>De la misma forma, se podr\u00e1n encontrar los puntos donde se est\u00e1 desaprovechando<strong> agua potable<\/strong> en la red de abastecimiento, medir la calidad y cantidad de la misma en los dep\u00f3sitos y reforzar el consumo responsable.<\/p>\n<p>Ya existen <strong>proyectos de ciudades digitales<\/strong>, que pueden servir como maqueta para las ciudades del futuro, pero el cambio se est\u00e1 viendo en ciudades peque\u00f1as que est\u00e1n acometiendo peque\u00f1os cambios, que son sin duda el ejemplo que debe cundir para una transformaci\u00f3n a nivel global.<\/p>\n<h2>\u00bfCu\u00e1les son los desaf\u00edos?<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Seguridad:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>El principal desaf\u00edo al que se enfrenta la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n y especialmente el IoT es la seguridad.<\/strong> Si pensamos en la exposici\u00f3n a ataques que tiene cualquier dispositivo hoy en d\u00eda, comprenderemos la particularidad del caso del IoT, donde adem\u00e1s hay situaciones en las que los dispositivos est\u00e1n desprotegidos y con la posibilidad del acceso f\u00edsico a ellos. En este \u00e1mbito, <em>Microsoft<\/em> ha dado un paso adelante por medio de la creaci\u00f3n de<em> Azure Sphere,<\/em> una soluci\u00f3n completa que incluye desde el hardware hasta el sistema operativo para una integraci\u00f3n segura con el <em>cloud<\/em>.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Privacidad:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>En entornos como el <em>Smart Home<\/em>, los datos que se producen son <strong>especialmente sensibles.<\/strong> Garantizar que esos datos permanecen seguros y privados supone un compromiso \u00e9tico ineludible para quien quiera operar en el sector. Dada la preocupaci\u00f3n creciente de la poblaci\u00f3n sobre este aspecto, el IoT ser\u00e1 seguro y privado, o no ser\u00e1.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Edge computing:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>El gran volumen de datos que generan y necesitan ciertas soluciones como el coche aut\u00f3nomo,<\/strong> requiere una gran capacidad de procesamiento, que no podemos trasladar a la nube si queremos operar con una latencia m\u00ednima. Esta circunstancia obliga a dotar de mayor poder computacional a los dispositivos que est\u00e1n m\u00e1s cerca de donde se produce el dato. Instrumentos con procesadores gr\u00e1ficos especialmente adecuados para Machine Learning, son comunes en el citado entorno, pero empezar\u00e1n a serlo m\u00e1s en soluciones cotidianas.<\/p>\n<ul>\n<li>Bottomline:<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Machine Learning e Inteligencia Artificial<\/strong> son dos soluciones tecnol\u00f3gicas que gobernar\u00e1n la vida del ser humano en el futuro. IoT ser\u00e1 tan \u00fatil como los datos que seamos capaces de extraer con su ayuda, y que alimentar\u00e1n los modelos predictivos que aportar\u00e1n la soluci\u00f3n a problemas clave con los que nos enfrentamos hoy en d\u00eda.<\/p>\n<p><strong>Teldat<\/strong>, en su l\u00ednea de <strong>Movilidad e IoT<\/strong>, ofrece una serie de soluciones que ayudan a llevar el dato de forma segura y robusta desde el lugar donde se produce hasta su punto de consumo. Desde <a href=\"https:\/\/www.teldat.com\/es\/soluciones\/industrial-iot\/equipos-embarcados\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">plataformas de comunicaci\u00f3n embarcadas<\/a> que pueden obtener informaci\u00f3n \u00fatil para el mantenimiento predictivo, hasta<a href=\"https:\/\/www.teldat.com\/es\/soluciones\/industrial-iot\/redes-inteligentes-teldat\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> routers industriales<\/a> que se integran perfectamente con diversos dispositivos a trav\u00e9s de interfaces como<em> PLC y SCADA.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tras varios a\u00f1os en los que las previsiones de crecimiento del mercado IoT no se hab\u00edan cumplido, el pasado 2019 super\u00f3 las expectativas, y ciertos analistas de mercado prev\u00e9n un incremento del 21% en los dispositivos conectados durante este 2020.<\/p>\n","protected":false},"author":208,"featured_media":17538,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"<img class=\"alignleft wp-image-5429 size-medium\" src=\"https:\/\/www.teldat.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Fernando-Lozano-Marzo-2020-300x194.jpg\" alt=\"iot\" width=\"300\" height=\"194\" \/>Tras varios a\u00f1os en los que las previsiones de crecimiento del <strong>mercado IoT<\/strong> no se hab\u00edan cumplido, el pasado 2019 super\u00f3 las expectativas, y ciertos analistas de mercado prev\u00e9n un incremento del 21% en los dispositivos conectados durante este 2020.\r\n\r\n<!--more-->\r\n\r\nDe este modo, podemos decir que la adopci\u00f3n mayoritaria de esta tecnolog\u00eda se est\u00e1 produciendo finalmente, y esta adopci\u00f3n masiva viene con diversos interrogantes:\r\n<h2>\u00bfCu\u00e1les son y ser\u00e1n los casos de uso?<\/h2>\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Smart metering:<\/strong><\/li>\r\n<\/ul>\r\nSe prev\u00e9 que el Smart metering en el \u00e1mbito de la electricidad ser\u00e1 uno de los sectores de mayor crecimiento, dada la imperiosa necesidad de <strong>modernizar la red el\u00e9ctrica<\/strong> para adaptarla a los cambiantes patrones de demanda. Este aspecto ser\u00e1 de a\u00fan mayor importancia cuando haya un coche el\u00e9ctrico en cada casa, ya que este ser\u00e1 el \u201celectrodom\u00e9stico\u201d que m\u00e1s energ\u00eda consumir\u00e1, sin lugar a duda. Tendremos grandes picos de consumo en horarios que actualmente son valle, y los datos obtenidos mediante IoT a<strong>yudar\u00e1n a las empresas de <em>utilities<\/em> <\/strong>a establecer el nuevo perfil tarifario: <em>\u00bfser\u00e1 el fin de la tarifa nocturna?<\/em>\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Automatizaci\u00f3n, monitorizaci\u00f3n, mantenimiento predictivo:<\/strong><\/li>\r\n<\/ul>\r\nEn la industria 4.0, los datos que los dispositivos de IoT est\u00e1n proporcionando se usar\u00e1n mayoritariamente para <strong>monitorizaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n y mantenimiento<\/strong> preventivo.\r\n\r\nUn ejemplo paradigm\u00e1tico del uso de<strong> IoT en estos campos<\/strong>, es el concepto de \u201cgemelo digital\u201d. La reconstrucci\u00f3n digital de cualquier tipo de instalaci\u00f3n, como pueden ser<strong> desalinizadoras, plataformas petrol\u00edferas,<\/strong> l\u00edneas de alta tensi\u00f3n etc. permite un control total a distancia, una monitorizaci\u00f3n constante, y la alimentaci\u00f3n de modelos predictivos que permitan anticipar fallos, o encontrar puntos de mejora en la eficiencia de los procesos.\r\n\r\nEsta tecnolog\u00eda implica una <strong>integraci\u00f3n entre IoT, Realidad Virtual y Realidad Aumentada<\/strong>, que facilita la intervenci\u00f3n en distintos entornos de t\u00e9cnicos especializados que no tienen por qu\u00e9 desplazarse, con la consiguiente reducci\u00f3n de costes.\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Smart cities \/ Smart environment:<\/strong><\/li>\r\n<\/ul>\r\nDisponer de un volumen de datos que ofrezca la posibilidad de entender <strong>c\u00f3mo funciona el tr\u00e1fico en una ciudad,<\/strong> nos ayudar\u00e1 a mejorarlo, y con esta mejora vendr\u00e1 una reducci\u00f3n de emisiones.\r\n\r\nDe la misma forma, se podr\u00e1n encontrar los puntos donde se est\u00e1 desaprovechando<strong> agua potable<\/strong> en la red de abastecimiento, medir la calidad y cantidad de la misma en los dep\u00f3sitos y reforzar el consumo responsable.\r\n\r\nYa existen <strong>proyectos de ciudades digitales<\/strong>, que pueden servir como maqueta para las ciudades del futuro, pero el cambio se est\u00e1 viendo en ciudades peque\u00f1as que est\u00e1n acometiendo peque\u00f1os cambios, que son sin duda el ejemplo que debe cundir para una transformaci\u00f3n a nivel global.\r\n<h2>\u00bfCu\u00e1les son los desaf\u00edos?<\/h2>\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Seguridad:<\/strong><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<strong>El principal desaf\u00edo al que se enfrenta la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n y especialmente el IoT es la seguridad.<\/strong> Si pensamos en la exposici\u00f3n a ataques que tiene cualquier dispositivo hoy en d\u00eda, comprenderemos la particularidad del caso del IoT, donde adem\u00e1s hay situaciones en las que los dispositivos est\u00e1n desprotegidos y con la posibilidad del acceso f\u00edsico a ellos. En este \u00e1mbito, <em>Microsoft<\/em> ha dado un paso adelante por medio de la creaci\u00f3n de<em> Azure Sphere,<\/em> una soluci\u00f3n completa que incluye desde el hardware hasta el sistema operativo para una integraci\u00f3n segura con el <em>cloud<\/em>.\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Privacidad:<\/strong><\/li>\r\n<\/ul>\r\nEn entornos como el <em>Smart Home<\/em>, los datos que se producen son <strong>especialmente sensibles.<\/strong> Garantizar que esos datos permanecen seguros y privados supone un compromiso \u00e9tico ineludible para quien quiera operar en el sector. Dada la preocupaci\u00f3n creciente de la poblaci\u00f3n sobre este aspecto, el IoT ser\u00e1 seguro y privado, o no ser\u00e1.\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Edge computing:<\/strong><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<strong>El gran volumen de datos que generan y necesitan ciertas soluciones como el coche aut\u00f3nomo,<\/strong> requiere una gran capacidad de procesamiento, que no podemos trasladar a la nube si queremos operar con una latencia m\u00ednima. Esta circunstancia obliga a dotar de mayor poder computacional a los dispositivos que est\u00e1n m\u00e1s cerca de donde se produce el dato. Instrumentos con procesadores gr\u00e1ficos especialmente adecuados para Machine Learning, son comunes en el citado entorno, pero empezar\u00e1n a serlo m\u00e1s en soluciones cotidianas.\r\n<ul>\r\n \t<li>Bottomline:<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<strong>Machine Learning e Inteligencia Artificial<\/strong> son dos soluciones tecnol\u00f3gicas que gobernar\u00e1n la vida del ser humano en el futuro. IoT ser\u00e1 tan \u00fatil como los datos que seamos capaces de extraer con su ayuda, y que alimentar\u00e1n los modelos predictivos que aportar\u00e1n la soluci\u00f3n a problemas clave con los que nos enfrentamos hoy en d\u00eda.\r\n\r\n<strong>Teldat<\/strong>, en su l\u00ednea de <strong>Movilidad e IoT<\/strong>, ofrece una serie de soluciones que ayudan a llevar el dato de forma segura y robusta desde el lugar donde se produce hasta su punto de consumo. 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