Cómo beneficia el AIoT a la industria del transporte

La expansión del Internet de las Cosas está posibilitando que se vean usos que, hasta la fecha, aún no se habían producido o estaban menos desarrollados: es el caso de su aplicación en navegación deportiva, restauración, comercio o turismo. Esto no quita que en sectores en los que su uso está más ampliamente expandido se siga innovando, buscando nuevas vías para actualizar el trabajo. 

Esto sucede, por ejemplo, en automoción. La de los vehículos conectados es, sin duda, una de las grandes áreas de aplicación del IoT en industria, con un rico ecosistema de compañías que colaboran y compiten por presentar innovaciones. Se espera que su repercusión económica sea destacable: la consultora McKinsey cidra en 5,4 billones de dólares lso ingresos potenciales que generará por servicios de transporte en 2030. En este terreno se está abriendo un nuevo abanico de posibilidades con el empleo de AIoT.

AIoT es el resultado de combinar inteligencia artificial, otra de las grandes herramientas del momento, con los dispositivos conectados. La conexión de las dos tecnologías se traduce en una serie de beneficios, más fácilmente reconocibles cuando se estudian en una industria en concreto. Por ejemplo, para el sector del transporte, la aplicación de AIoT puede generar un valor añadido a la hora de controlar la flota y reducir riesgos, según explican desde la compañía SAS. Por un lado, permite optimizar las operaciones de la cadena de suministro, ganando en visibilidad en tiempo real de la ubicación de la flota / carga y los datos de tráfico. Esto facilita que se realicen mejores estimaciones de entrega y qeu se mitiguen las interrupciones o retrasos en el servicio. Los datos operativos en tiempo real se pueden aprovechar también para impulsar una mejor planificación y ejecución del mantenimiento, que aumente el tiempo y la utilización de los activos.

El uso de AIoT en transporte repercute también en la gestión del combustible. Este es el mayor gasto operativo, y la aplicación de la tecnología permite reducir costes mediante operaciones de adaptación basadas en el estado del entorno y de la red. Además, se puede optimizar la planificación del combustible en las rutas de entrega en función de los precios en tiempo real y los tiempos de repostaje.

En temas de seguridad, la combinación de los datos de operación del equipo, de ubicación, factores ambientales y características de la carga permite una mejor evaluación de las condiciones de circulación en tiempo real. Aquí se incluyen desde las infracciones de velocidad al riesgo de descarrilamiento, la estabilidad de la carga, el derrame de materiales peligrosos y otros factores a tener en cuenta cuando se realiza transporte de mercancías. 

La aplicación de herramientas de AIoT se refleja también en otros dos elementos clave: la ruta a seguir y el conductor del vehículo. Se abren posibilidades a la hora de monitorear el comportamiento del conductor para garantizar el cumplimiento de los procedimientos operativos regulatorios o comerciales, minimizando así el desgaste excesivo. Además, facilita la inspección de vías y caminos: el empleo, por ejemplo, de sistemas de visión de aprendizaje profundo ayuda a la inspección de vías o caminos, ayudando a la detección automática de infraestructura degradada y permitiendo elegir rutas óptimas según estos datos.