El poder revolucionario de los datos: ciudades, edificios y activos inteligentes

Con el paso del tiempo hemos superado diversas revoluciones que han supuesto un antes y un después en la sociedad (la era del vapor, la de la electricidad o, más recientemente, la de la automatización). Ahora nos embarcamos en la cuarta revolución industrial (la digital), donde el objetivo de las empresas es estar a la vanguardia de la innovación, ser pioneras en el cambio y, esencialmente, facilitar la vida tanto a sus clientes como a la sociedad en su conjunto.

La industria 4.0 ha llegado, y es responsabilidad de todos los actores del mercado sacar partido de esta nueva tecnología para poder generar flujos de caja constantes, evitando ineficiencias y optimizando los distintos eslabones que integran la cadena de valor.

Con estas disrupciones, se están ofreciendo desde beneficios, que incluyen producción flexible, mayor productividad o desarrollo de nuevos modelos de negocio, hasta la generación de soluciones a medida para los diferentes clientes.

El enfoque común de esta nueva revolución se centra en cuatro áreas:

• El gemelo digital (representación 100% digital de los edificios y activos que los integran, digital twin).

• Datos y tecnología (depuración de la información para producir conocimiento, insights).

• Servicios al cliente (ampliación de soluciones de acuerdo con las necesidades de los clientes, en función de su estadio digital, as-a-service).

• Ciberseguridad (desarrollo de infraestructuras sólidas y resistentes a continuas injerencias externas).

En estas páginas analizaremos cómo los datos y su interpretación nos facilitan un conocimiento esencial para optimizar procesos y poder establecer modelos predictivos que favorezcan un uso responsable de los edificios y activos que los componen. En definitiva, la descripción de nuevos modelos de negocio que favorezcan la agilidad, optimización de recursos y generación de valor.

Hasta ahora, los datos han estado presentes, pero no han jugado un papel decisivo, no se han convertido en determinantes, por la falta de capacidad de procesamiento y “depuración” para poder transformarlos en información útil. Ahora, con el data cleaning y las infraestructuras creadas, vamos a poder predecir, realizar seguimientos y aplicar soluciones más creativas e innovadoras gracias a las nuevas tecnologías, como el machine learning, el deep learning y la IA.

 

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