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La Oficina de Transformación Digital (OTD) del Colegio Oficial de Ingenieros Industriales de Andalucía Occidental (COIIAC) junto al Consejo Regulador Vinos de Jerez y Manzanilla, organizan el próximo 5 de marzo unas jornadas sobre «La transformación del vino en la Industria 4.0» para dar a conocer como industria, vino y tecnología deben coexistir para hacer posible esta transformación digital en el sector vinícola.
La industria del vino en Andalucía es uno de los motores económicos de la región y el vino constituye una marca universal. Tanto el sector industrial como el bodeguero, deben saber que las nuevas tecnologías constituyen no tanto una amenaza como una oportunidad que beneficia a la industria vitivinícola. Por este motivo, uno de los objetivos que se plantea en esta jornada es mostrar como industria, agricultura y tecnología deben coexistir para mejorar: la trazabilidad del producto y la calidad; la integración con proveedores y clientes; y el análisis inteligente de todos los procesos, en un entorno cada vez mas complejo y global.
Fecha: 5 de marzo de 2020
Lugar: Consejo Regulador de los Vinos de Jerez y Manzanilla.
PROGRAMACIÓN
17:00 COIIAOC
Inauguración de las Jornadas y presentación de la Oficina de Transformación Digital (OTD) del Colegio de Ingenieros Industriales de Andalucía Occidental (COIIAOC)
17:20 Jornada Nº1: “Experiencias prácticas de Inteligencia Comercial y Marketing aplicando Big Data e Inteligencia Artificial»
Jaime Martel, CTO de ITELLIGENT, abordará casos prácticos desarrollados durante los más de 11 años de actividad en las siguientes áreas:
- Inteligencia de precios e Inteligencia Comercial
- Redes Sociales en la era del Big Data
- Geomarketing
- Recomendación y personalización de la experiencia del usuario. Gamificación y técnicas de viralización
- Nuevas formas de comunicación
18:00 Jornada Nº2: “Retos de la agricultura: hacia la agricultura 4.0”
José Antonio Gutiérrez González, CEO de Agroair
- Problemática medioambiental de la agricultura en el presente/futuro.
- Herramientas digitales en agricultura 4.0.
- Modelización en Inteligencia Artificial aplicados al sector.
- Ejemplos de uso con herramientas digitales aplicadas al sector.
19:30 Jornada Nº3: “Innovar para diferenciarse”
José Manuel Avelino Ríos, CEO de Vestigia Blockchain
- Desafíos de un mercado globalizado. Cambios en los consumidores, los mercados y la cadena de suministros
- Tecnologías disruptivas y el sector: Blockchain, AI, IoT
- Trazabilidad y Control
- Diferenciación por Valor
- Protección de la denominación de Origen
- Mostrar la calidad, Certificar Calidad
- Entregar toda la información al cliente
- Diferenciación en el punto de venta.
20:15 Mesa Redonda: ruegos y preguntas.
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Desde la llegada de Internet las compañías además de poseer datos internos estructurados y almacenados en Bases de Datos, manejan nuevos datos externos de diversas fuentes procedentes de Internet (redes sociales, noticias, open data, etc) y en formatos poco estructurados (PDF, html, imágenes, vídeos, etc). Estos últimos suponen casi un 80% del total de datos que puede manejar una compañía. A este tipo de datos desestructurados, se le conoce bajo el nombre de dark data (datos oscuros) y su análisis supone todo un reto.
Qué es Dark Data
En muchas ocasiones, para explicar qué es Dark Data (datos oscuros) utilizamos la imagen de un icerberg porque resulta más fácil de explicar y de entender. Observando el iceberg, podríamos decir que aquellos datos que posee una compañía de forma interna y estructura en sus base de datos es aquella información que se conoce y resulta «sencilla» de manejar -la parte del iceberg que se ve fuera del agua-. Por otro lado, toda la información externa de una compañía -datos desestructurados- es la que se desconoce y cuyo manejo es más complicado -la parte del iceberg que está sumergida en el agua-. Este último tipo de datos es lo que se le llama Dark Data (el dato que no se ve) y que, muchas veces, las compañías ni siquiera se dan cuenta del poderoso conocimiento inherente que hay en estos datos.
¿Cómo sacar partido al Dark Data?
El problema inherente al dark data es la inaccesibilidad de los datos y la dificultad para registrarlos y tratarlos. El objetivo de cualquier empresa es identificar oportunidades y en este caso, el Dark Data puede proporcionar información valiosa sobre nuevos clientes y/o negocios, descubrir nuevo conocimiento y tener una ventaja competitiva. Sin embargo, ¿cómo solucionar la desestructuración de datos para tener una ventaja competitiva? ¿cómo sacar partido al Dark Data? Lo podemos conseguir a través del siguiente procedimiento:
- Extracción de datos con analítica avanzada (Business Analytics). Extraer datos de diversas fuentes (redes sociales, sensores, open data, noticias, etc) y, a través de analítica avanzada, extraer la información importante y cruzar los datos para mejorar así la información obtenida. Existen varios tipos de analítica avanzada que os lo contamos en un post anterior: qué es business analytics
- Homogenización de los datos. Sirve para llevar a cabo la limpieza de datos y consiste en separar la información en diferentes campo y unificar criterios para un mejor manejo y análisis de los datos. Como resultado obtendrás una estandarización o clasificación de la información extraída.
- Enriquecimiento de los datos. Incorporar nuevos datos o datos internos ya existentes a los datos extraídos del Dark Data para así «enriquecerlos» (por ejemplo, incluir información geográfica, datos de clientes, etc)
Amazon Web Services (o AWS) es una plataforma de servicios Cloud Computing que ofrece: almacenamiento, redes, bases de datos (BBDD), potencia de cómputo, entre otras funcionalidades. AWS dispone de más de 50 servicios y tanto startups, autónomos, pymes, grandes empresas como clientes del sector público pueden hacer uso de estos servicios en la nube y tener acceso a los elementos básicos que necesitan para responder con rapidez a los diferentes requisitos empresariales.
En 2006, AWS comenzó a proporcionar servicios de infraestructura de TI (Tecnología de la Información) para empresas en forma de servicios web o también conocido como informática en la nube (Cloud computing). Pero, ¿qué es exactamente la informática en la nube? El Cloud Computing es algo que cada vez más empresas adoptan en sus modelos de negocio y se produce lo que conocemos como economía de escala: se crean sinergias que facilitan el trabajo y promueven la reducción de costes. Para AWS, la informática en la nube se trata de la entrega bajo demanda de capacidad informática, almacenamiento de bases de datos, aplicaciones y otros recursos a través de una plataforma cloud a través de Internet y con un sistema de precios basado en el consumo.
Esto último es una de las ventajas de utilizar AWS, solo se tiene que pagar cuando consumes recursos informáticos y solo se paga la cantidad que se consume, sin necesidad de invertir en un centro de datos propio o comprar servidores físicos.
Algunos beneficios de utilizar Amazon AWS son:
- Flexibilidad. AWS permite seleccionar el sistema operativo, el lenguaje de programación, la plataforma de aplicaciones web, la base de datos u otros servicios que necesites. Puedes determinar la plataforma de desarrollo o el modelo de programación que tenga más sentido para tu negocio. Esta flexibilidad permite que puedas centrarte en la innovación y no en la infraestructura.
- Rentabilidad. AWS ofrece precios bajos por uso, sin gastos anticipados ni compromisos a largo plazo. Únicamente tienes que afrontar el costo de la potencia de cómputo, el almacenamiento y demás tipos de recursos que vayas a utilizar. En lugar de tener que realizar una cuantiosa inversión en centros de datos y servidores, puede utilizar la informática en la nube y pagar únicamente cuando consuma recursos informáticos, y solamente en función del consumo realizado.
- Velocidad. Gracias AWS, se puede ganar en agilidad en la organización, se puede reducir el tiempo que dichos recursos tardan en estar disponibles para los desarrolladores, puede pasar de semanas a cuestión de minutos.
- Escalabilidad y elasticidad. Gracias al respaldo de la sólida infraestructura de Amazon con herramientas como AWS, Auto Scaling y Elastic Load Balancing, se tiene acceso a los recursos informáticos y de almacenamiento siempre que sea necesario.
- Seguridad. AWS es una plataforma tecnológica que cuenta con certificaciones y acreditaciones administrar la infraestructura de TI de las empresas de manera segura y durarera.
ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data. En este post se presentan algunos proyectos desarrollados por ITELLIGENT en diversos sectores de la Industria 4.0 y con soluciones óptimas en su aplicación:
ENERGÍA
CLIENTE Empresa eléctrica
OBJETIVO Inteligencia de mercado y fidelización de clientes.
Imaginemos un proyecto realizado para multinacional de generación y comercialización de energía. El objetivo del proyecto ha sido la generación de inteligencia a partir de los datos obtenidos de contadores inteligentes de los consumidores. Este proyecto ha presentado diversos retos:
- Hibridación de los datos de los contadores inteligentes con otros datos relevantes (ej. datos meteorológicos).
- Generación de modelos de inteligencia artificial para entender y predecir los consumos. Gestión de grandes volúmenes de datos utilizando técnicas de big data.
- Obtención de inteligencia explotable por el cliente.
ARTES GRÁFICAS
CLIENTE Taller de Artes Gráficas
OBJETIVO Mejora de la operativa del taller
En este proyecto se creó un sistema de planificación de operaciones, reactivo para un taller de artes gráficas. El sistema parte de un modelo flexible del taller que se actualiza de forma automática a partir del sistema de monitorización del taller y utiliza distintos algoritmos de inteligencia artificial para dado un objetivo de producción (ej. reducir el numero de trabajos con retraso respecto a su fecha de entrega), proponer el plan de producción que optimice dicho objetivo.
El sistema dispone de un interface visual, basado en gráficos de Gantt interactivos, que permite al jefe de taller interactuar de forma fácil con el sistema y reaccionar de forma efectiva ante los cambios que el día a día impone en un taller.
DISTRIBUCIÓN
CLIENTE Distribuidora de alimentos
OBJETIVO Entender y predecir la demanda y mejorar el esfuerzo comercial
Sistema que permite entender y predecir la demanda de un gran numero de puntos de consumo, con una importante componente geoespacial (los consumos en puntos de venta cercanos son parecidos) y a partir de dicho sistema se ha desarrollado un sistema de decisión para optimizar el esfuerzo comercial de la fuerza de venta, de forma que el responsable comercial pueda optimizar el uso de su fuerza de venta y a la vez la fuerza de venta disponga de la información (inteligencia comercial) para determinar que productos ofrecer a cada punto de venta de forma que se maximicen los beneficios y los argumentos asociado a dichas opciones (ej. El consumo de producto A va a subir por la proximidad del verano o de un festivo).
