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INTERNET DE LAS
COSAS
Laura Catalina Jaramillo Villarreal
Describe la red de objetos físicos que llevan sensores integrados, software y otras
tecnologías con el fin de conectar e intercambiar datos con otros dispositivos y
sistemas a través de Internet. Estos dispositivos abarcan desde objetos domésticos
cotidianos hasta sofisticadas herramientas industriales. los expertos prevén que
22.000 millones de dispositivos de IoT conectados en 2025.
¿Qué es iot?
Importancia
IoT se ha convertido en una de las tecnologías más importantes del siglo XXI. Por medio de la
informática de bajo coste, la nube, big data, la analítica y las tecnologías móviles, los objetos físicos
pueden compartir y recopilar datos con una intervención humana mínima. Objetos cotidianos como
aparatos de cocina, vehículos, termostatos, monitores de bebés a Internet mediante dispositivos
integrados, es posible la comunicación fluida entre personas, procesos y cosas.
Metodología OIT
EL ACCESO A TECNOLOGÍA DE SENSORES DE
BAJO COSTE Y BAJA POTENCIA
Los sensores asequibles y fiables hacen que la tecnología de IoT sea posible
para más fabricantes.
CONECTIVIDAD Y PLATAFORMAS DE CLOUD
COMPUTING.
Un conjunto de protocolos de red para Internet ha hecho que sea fácil
conectar sensores a la nube y a otras “cosas” para conseguir una
transmisión de datos eficiente. Además el aumento de la disponibilidad de
las plataformas en la nube permite que tanto las empresas como los
consumidores accedan a la infraestructura que necesitan para ampliar la
capacidad sin tener que gestionarlo todo.
MACHINE LEARNING, ANALÍTICA Y
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
CONVERSACIONAL
Con los avances logrados en machine learning y en analítica, junto con el acceso a
enormes cantidades de datos de una gran variedad almacenados en la nube, las
empresas pueden reunir información más rápido y de forma más sencilla. Asimismo los
avances en redes neuronales han llevado el procesamiento de las lenguas naturales a los
dispositivos de IoT como los asistentes personales Alexa, Cortana y Siri y los han
convertido en dispositivos atractivos para el uso doméstico.
IoT industrial
IIoT (IoT industrial) aplicación de la tecnología de IoT en ámbitos industriales, con
respecto a la instrumentación y el control de los sensores y dispositivos que participan en
las tecnologías en la nube. Con el surgimiento de la nube, la analítica y el machine learning,
las industrias pueden lograr una nueva capa de automatización y crear con ella nuevos
ingresos y modelos de negocio.
Aplicaciones
• Fabricación inteligente
• Mantenimiento preventivo y predictivo
• Redes eléctricas inteligentes
• Ciudades inteligentes
• Logística conectada e inteligente
• Cadenas de suministro digitales inteligentes
Las aplicaciones de IoT son aplicaciones prediseñadas SaaS (software como servicio). Las aplicaciones de IoT utilizan algoritmos de
machine learning para analizar las enormes cantidades de datos de los sensores conectados en la nube.
Mediante el uso de cuadros de mando y alertas de IoT en tiempo real, puede obtener visibilidad en indicadores de rendimiento claves,
estadísticas del tiempo medio entre fallos y otra información.
Los algoritmos basados en machine learning pueden identificar anomalías y enviar alertas a los usuarios e incluso activar correcciones
automatizadas o medidas de respuesta proactivas. Los usuarios empresariales pueden mejorar rápidamente los procesos existentes para las
cadenas de suministro, el servicio al cliente, los recursos humanos y los recursos financieros.
Crear nuevas eficiencias en fabricación y la
supervisión de la calidad de los productos
Las máquinas se pueden supervisar y analizar
continuamente para garantizar que funcionan
dentro de las tolerancias requeridas. Los productos
también se pueden supervisar en tiempo real para
identificar y abordar defectos de calidad.
Mejorar el seguimiento y la “delimitación” de
activos físicos
El seguimiento permite a las empresas determinar
rápidamente la ubicación de los activos. La
delimitación les permite asegurarse de que los
activos de alto valor están protegidos del robo y la
extracción.
Wearables para supervisar el análisis de la salud
humana y las condiciones ambientales
Los wereables de IoT hacen que las personas
entiendan mejor su propia salud y permiten a los
médicos supervisar de forma remota a los
pacientes. También hace posible que las empresas
puedan hacer un seguimiento de la salud y la
seguridad de sus empleados
Impulsar eficiencias y nuevas posibilidades en los
procesos existentes
Un ejemplo de esto es el uso de IoT para
aumentar la eficiencia y la seguridad en la gestión
de flotas. Las empresas pueden usar la supervisión
de flotas de IoT para dirigir los camiones en
tiempo real con el fin de mejorar la eficiencia.
Facilitar los cambios de procesos empresariales
Un ejemplo de ello es el uso de dispositivos de
IoT para supervisar el estado de máquinas remotas
y activar las llamadas de servicio para el
mantenimiento preventivo.
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Iot

  • 1. INTERNET DE LAS COSAS Laura Catalina Jaramillo Villarreal
  • 2. Describe la red de objetos físicos que llevan sensores integrados, software y otras tecnologías con el fin de conectar e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de Internet. Estos dispositivos abarcan desde objetos domésticos cotidianos hasta sofisticadas herramientas industriales. los expertos prevén que 22.000 millones de dispositivos de IoT conectados en 2025. ¿Qué es iot?
  • 3. Importancia IoT se ha convertido en una de las tecnologías más importantes del siglo XXI. Por medio de la informática de bajo coste, la nube, big data, la analítica y las tecnologías móviles, los objetos físicos pueden compartir y recopilar datos con una intervención humana mínima. Objetos cotidianos como aparatos de cocina, vehículos, termostatos, monitores de bebés a Internet mediante dispositivos integrados, es posible la comunicación fluida entre personas, procesos y cosas.
  • 4. Metodología OIT EL ACCESO A TECNOLOGÍA DE SENSORES DE BAJO COSTE Y BAJA POTENCIA Los sensores asequibles y fiables hacen que la tecnología de IoT sea posible para más fabricantes. CONECTIVIDAD Y PLATAFORMAS DE CLOUD COMPUTING. Un conjunto de protocolos de red para Internet ha hecho que sea fácil conectar sensores a la nube y a otras “cosas” para conseguir una transmisión de datos eficiente. Además el aumento de la disponibilidad de las plataformas en la nube permite que tanto las empresas como los consumidores accedan a la infraestructura que necesitan para ampliar la capacidad sin tener que gestionarlo todo. MACHINE LEARNING, ANALÍTICA Y INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) CONVERSACIONAL Con los avances logrados en machine learning y en analítica, junto con el acceso a enormes cantidades de datos de una gran variedad almacenados en la nube, las empresas pueden reunir información más rápido y de forma más sencilla. Asimismo los avances en redes neuronales han llevado el procesamiento de las lenguas naturales a los dispositivos de IoT como los asistentes personales Alexa, Cortana y Siri y los han convertido en dispositivos atractivos para el uso doméstico.
  • 5. IoT industrial IIoT (IoT industrial) aplicación de la tecnología de IoT en ámbitos industriales, con respecto a la instrumentación y el control de los sensores y dispositivos que participan en las tecnologías en la nube. Con el surgimiento de la nube, la analítica y el machine learning, las industrias pueden lograr una nueva capa de automatización y crear con ella nuevos ingresos y modelos de negocio.
  • 6. Aplicaciones • Fabricación inteligente • Mantenimiento preventivo y predictivo • Redes eléctricas inteligentes • Ciudades inteligentes • Logística conectada e inteligente • Cadenas de suministro digitales inteligentes
  • 7. Las aplicaciones de IoT son aplicaciones prediseñadas SaaS (software como servicio). Las aplicaciones de IoT utilizan algoritmos de machine learning para analizar las enormes cantidades de datos de los sensores conectados en la nube. Mediante el uso de cuadros de mando y alertas de IoT en tiempo real, puede obtener visibilidad en indicadores de rendimiento claves, estadísticas del tiempo medio entre fallos y otra información. Los algoritmos basados en machine learning pueden identificar anomalías y enviar alertas a los usuarios e incluso activar correcciones automatizadas o medidas de respuesta proactivas. Los usuarios empresariales pueden mejorar rápidamente los procesos existentes para las cadenas de suministro, el servicio al cliente, los recursos humanos y los recursos financieros.
  • 8. Crear nuevas eficiencias en fabricación y la supervisión de la calidad de los productos Las máquinas se pueden supervisar y analizar continuamente para garantizar que funcionan dentro de las tolerancias requeridas. Los productos también se pueden supervisar en tiempo real para identificar y abordar defectos de calidad. Mejorar el seguimiento y la “delimitación” de activos físicos El seguimiento permite a las empresas determinar rápidamente la ubicación de los activos. La delimitación les permite asegurarse de que los activos de alto valor están protegidos del robo y la extracción. Wearables para supervisar el análisis de la salud humana y las condiciones ambientales Los wereables de IoT hacen que las personas entiendan mejor su propia salud y permiten a los médicos supervisar de forma remota a los pacientes. También hace posible que las empresas puedan hacer un seguimiento de la salud y la seguridad de sus empleados Impulsar eficiencias y nuevas posibilidades en los procesos existentes Un ejemplo de esto es el uso de IoT para aumentar la eficiencia y la seguridad en la gestión de flotas. Las empresas pueden usar la supervisión de flotas de IoT para dirigir los camiones en tiempo real con el fin de mejorar la eficiencia. Facilitar los cambios de procesos empresariales Un ejemplo de ello es el uso de dispositivos de IoT para supervisar el estado de máquinas remotas y activar las llamadas de servicio para el mantenimiento preventivo.
  • 9. Beneficios del uso de OIT Fabricación Industria automovilística Transporte y logística Sector minorista Sector público Atención sanitaria Seguridad general en todas las industrias