El IoT para el consumidor se ha vuelto bastante bueno a la hora de ayudar a las personas a navegar por el mundo. Las aplicaciones de mapas web como Google Maps, Apple Maps y Waze brindan indicaciones paso a paso para los viajeros. Reflejan las condiciones del tráfico del mundo real y también una planificación de rutas rudimentaria. Estos sistemas hacen dos cosas para brindar esta funcionalidad a los consumidores: recopilan datos geoespaciales y los muestran al usuario de forma dinámica. Está el back-end de análisis y la interfaz de usuario.

Ambos son cruciales, pero está en la interfaz de usuario, particularmente en la visual representaciones de datos geoespaciales: esa información se convierte en información procesable para el IoT del consumidor. 

Por supuesto, los proveedores de logística necesitan mucha más información que el viajero promedio. Las aplicaciones de navegación no pueden rastrear varios vehículos; optimizar rutas de entrega complejas; o considere variables como riesgo de robo, clima o eventos cívicos.     

Para optimizar su cadena de suministro, necesita un procesamiento de datos sólido que vaya mucho más allá de una aplicación de navegación para el consumidor. Pero los principios siguen siendo los mismos: necesita saber qué está pasando y necesita esa información en tiempo real a través de visualización en tiempo real para logística.

Esto implica el uso de datos sin procesar de sensores GPS para mapear puntos de interés como depósitos, terminales y lugares de clientes con geocercas; e identificar nuevos puntos de interés cuando corresponda. Luego desea permitir un análisis automático de eventos y geocercas, proporcionando a los usuarios paneles interactivos para comprender los datos a primera vista e interpretar los eventos fácilmente. 

En otras palabras, necesitas inteligencia en tiempo real Puedes entenderlo de un vistazo. Así es como las visualizaciones de datos en tiempo real pueden ayudar a optimizar su cadena de suministro.

Cómo la visualización de datos mejora la toma de decisiones en logística

El código binario y un gráfico organizado pueden contener los mismos datos. Pero no necesariamente atraen a las mismas personas de una organización. 

La presentación visual convierte sus datos en una historia, y usted puede utilizar esa historia para tomar mejores decisiones sobre cómo ejecutar su cadena de suministro. Éstos son sólo algunos ejemplos de cómo los gráficos y mapas geoespaciales apoyan la toma rápida de decisiones en un entorno logístico fluido: 

• Comprenda lo que está sucediendo en su operación. Busque una plataforma logística de IoT que genere instantáneamente tablas y gráficos basados ​​en los datos recopilados. Eso le permite comprender instantáneamente métricas clave, como cuánto tiempo sus activos permanecen inactivos dentro de los depósitos.

• Determinar con precisión donde se producen anomalías. Los mapas pueden hacer mucho más que navegación. Para ampliar nuestro ejemplo anterior, una visualización sólida puede mostrar, en un mapa, los depósitos con los tiempos de procesamiento más largos, revelando dónde es más probable que los activos sean retenidos. 

• Vea cómo las condiciones sobre el terreno cambian a tiempo para desviar sus envíos. ¿Ha aumentado recientemente el riesgo de amenaza a lo largo de una ruta? ¿Hay una manifestación marchando por su ruta de camiones? ¿Está un subcontratista a punto de eludir una carretera de peaje? Las respuestas a todas estas preguntas pueden aparecer como capas en su mapa en tiempo real, para que pueda responder a tiempo y marcar la diferencia. 

Este último punto se basa en visualizaciones dinámicas esa actualización en tiempo real, por supuesto. En el sector de la logística, las cosas siempre están cambiando. Su plataforma de inteligencia de IoT debe mantenerse al día mediante visualización en tiempo real para la logística.

Afortunadamente, existe una manera de actualizar las visualizaciones con datos de IoT en tiempo real. 

Lograr visibilidad en tiempo real en la logística IoT

Muchos sistemas logísticos de IoT solo envían datos de vez en cuando. Las actualizaciones de ubicación y los datos de monitoreo de condición pueden llegar con horas de retraso. Incluso pueden aparecer fuera de orden, lo que genera mucha confusión en el lado de la toma de decisiones de su operación.

La solución es construir una plataforma de inteligencia que respalde en streaming datos, así como actualizaciones por lotes. La transmisión de datos actualiza sus visualizaciones en tiempo real, para que pueda ver cómo cambian las cosas de inmediato y, con capacidades sólidas de gráficos y mapas, comprender esa información fácilmente. 

Para maximizar el valor de sus datos, también es crucial que su sistema integre muchas fuentes de datos. antes llega a su mapa, gráfico o tabla. Este integración de datos es la clave para un mapa de múltiples capas que puede indicarle las condiciones actuales en torno a sus rutas (y más). 

Entonces, ¿cómo se obtienen visualizaciones actualizadas con datos preintegrados? Comienza con un motor que admite transmisiones por secuencias y actualizaciones por lotes, mientras procesa datos a lo largo del camino, idealmente con tecnología avanzada. aprendizaje automático algoritmos. 

Una herramienta como esa no solo captura los datos que necesita para optimizar los procesos de su cadena de suministro. No se limita a procesar esos datos y convertirlos en inteligencia procesable. La visualización en tiempo real para logística también presenta esa inteligencia de una forma intuitiva y dinámica: un mapa o un gráfico. En otras palabras, una visualización poderosa.

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• Fuente: https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot