Monitorización de activos, seguridad laboral y gestión de datos

La creciente adopción de dispositivos IoT es una fuerza transformadora capaz de mejorar la eficiencia y la productividad empresarial en diversas etapas operativas. Los datos obtenidos durante las fases de instalación, implementación, construcción, operación y producción se han convertido en una parte integral de la toma de decisiones comerciales.

En este sentido, la compañía Wiloc apunta en su web a la consolidación de los dispositivos híbridos que integran la IA con el IoT a través de edge computing (Edge AIoT), como un elemento disruptivo que permitirá una mayor precisión en la localización de personal y activos, en su consumo energético y en una mayor capacidad de comunicación en tiempo real.

Junto con ello, la integración de tecnologías y protocolos de vanguardia como DECT NR+ y My IoT ayudará a consolidar este enfoque para brindar soluciones de extremo a extremo este año, especialmente en entornos de redes de área amplia de baja potencia (LPWAN).

Avances en el seguimiento y monitorización de trabajadores y activos

La identificación de peligros, la evaluación de riesgos, la investigación de accidentes y la preparación para emergencias serán las principales prioridades en el área de la salud y seguridad de los trabajadores. En este sentido, Wiloc cree que los dispositivos híbridos, que combinan tecnologías inalámbricas para interiores y exteriores de diferentes rangos, desde RFID y UWB hasta Bluetooth Low Energy, LoRaWAN y GPS, serán cruciales en esta área.

Como en otros sectores, la integración de la IA con la tecnología IoT hará más factible alcanzar los objetivos de seguridad al permitir que los dispositivos híbridos proporcionen información en tiempo real y otras funcionalidades adaptativas, lo que repercutirá en un mejor seguimiento de los trabajadores. De ese modo, se mejorará su protección en entornos complejos como refinerías o plantas de ingeniería civil.

Dispositivos portátiles inteligentes para llevar la seguridad al siguiente nivel

La incorporación de ´wearables´ inteligentes diseñados para medir parámetros biométricos como la frecuencia cardíaca, la temperatura y el estrés térmico, será cada vez más popular por su eficacia y utilidad en la vida cotidiana. Complementando esto, los cascos inteligentes con capacidades integradas de IoT redefinirán el equipo de protección personal (EPP), incorporando capacidades de CCTV basadas en IA para monitoreo en tiempo real, reconocimiento facial y detección de áreas resbaladizas, así como lecturas barométricas.

Análisis predictivo de riesgos laborales

La detección temprana de posibles riesgos laborales se ampliará exponencialmente en 2024, especialmente gracias al uso de cámaras inteligentes en entornos industriales y permitirá ir más allá de la monitorización rutinaria, detectando posibles fallos en el uso de equipos de protección o posibles incendios o fugas de gas. Esto tendrá un impacto directo en los tiempos de respuesta a emergencias, pero también en el análisis de riesgos y la evaluación de hábitos laborales nocivos que pueden corregirse mediante una formación personalizada.

A medio plazo, el uso de la IA generativa cobrará cada vez más importancia, por ejemplo, en la implementación de servicios de bots especializados para cada área. Gracias al aprendizaje automático y al análisis predictivo, será posible anticipar las necesidades de la industria de diversas maneras, desde predecir tendencias y resultados futuros basados en datos ya presentes, hasta detectar patrones y escenarios futuros para anticipar problemas que aún no existen. De ese modo, se podrán desde identificar oportunidades emergentes, hasta predecir posibles fallos de las máquinas. Todo ello, para que las empresas puedan planificar estratégicamente su futuro.

IA e IIoT para una experiencia de usuario mejorada

En un contexto donde las plataformas de gestión ganarán complejidad y nuevas funcionalidades, será de suma importancia asegurar una experiencia de usuario satisfactoria que contribuya a satisfacer sus necesidades. La integración de modelos lingüísticos avanzados (LLM) de la IA en estas plataformas a través del IIoT será un nuevo paso adelante, que puede conducir a "Prompt Generated Reports" (informes generados inmediatamente) mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural. A su vez, agilizará las consultas de los usuarios en las plataformas de gestión, y permitirá la evolución de los bots, que se adaptarán mejor y más rápido a las necesidades de cada usuario.