Con la explosión en el uso de dispositivos móviles y sensores conectados, la geografía se ha vuelto inseparable de los procesos y sistemas tecnológicos modernos. Los teléfonos celulares, los dispositivos inteligentes de construcción, los sistemas industriales, los sistemas de navegación de automóviles, sin mencionar las flotas de vehículos autónomos que se unen lentamente a nosotros en las calles, todos están conectados en línea. Y para seguir funcionando correctamente todos los días, deben tener lo que se llama inteligencia de localización. Un teléfono inteligente no puede dar indicaciones a menos que tenga una conciencia espacial de su propia proximidad al destino, y este es solo el ejemplo más simplista. El creciente número de dispositivos conectados se ha denominado Internet de las cosas (IoT). El IoT no es solo un grupo aleatorio de dispositivos habilitados para Internet; es una red en rápido crecimiento capaz de capturar vastas cantidades de datos con sensores fijos y móviles. El procesamiento de big data de estos datos, ya sea en tiempo real o en datos en reposo, es el componente crucial para extraer valor empresarial de la analítica moderna, en servicios privados o públicos. La ubicación juega un papel esencial en esto. La tecnología de análisis espacial nos brinda la capacidad de vincular esta enorme cantidad de información al colocarla dentro del contexto crítico de dónde. El análisis espacial resultante puede proporcionar ideas únicas, revelando patrones y relaciones previamente ocultos que impulsan una toma de decisiones más sólida para las empresas. Alimentadas por la analítica espacial y los datos en tiempo real, las aplicaciones de la tecnología de localización son amplias, desde la optimización de la gestión de la cadena de suministro hasta el seguimiento de activos en tiempo real para la logística y la analítica de clientes en el comercio minorista.

Satisfaciendo las Demandas de la Cadena de Suministro

Tendemos a pensar en el Internet de las cosas como una red de sensores, pero también puede ser fácilmente el código de barras en un paquete que contiene productos. Esto crea visibilidad, no solo de un envío, sino hasta el nivel individual de una unidad de mantenimiento de stock (SKU). Los datos del IoT en este sentido pueden brindar a una empresa un seguimiento y comprensión detallados de sus activos, incluidos los productos perecederos. Las bayas envasadas son disfrutadas todos los días por millones de personas. Se da por sentado que las fresas y las frambuesas son frescas y de alta calidad una vez que llegan al supermercado en sus conocidos envases de plástico. Pero el proceso de asegurarse de que solo las mejores bayas lleguen desde el campo hasta el comercio minorista en condiciones óptimas implica múltiples ubicaciones, a menudo en varios países diferentes. Debido a que los productos deben ir desde una granja hasta un lugar de venta al por menor en un período de tiempo limitado, las empresas agrícolas deben rastrear información sobre su producto a medida que se mueve desde el campo hasta un centro de procesamiento, un centro de distribución y luego un lugar de venta al por menor. Esta información se utiliza para comprender no solo dónde fue el producto en la cadena de suministro y cuánto tiempo tardó en llegar, sino también para analizar la calidad del producto. Por ejemplo, este proceso permite a un productor agrícola comprender por qué un lote particular de fresas fue superior. La empresa puede ver de dónde provino ese lote, hasta qué parte del campo. Luego pueden analizar cómo trataron ese campo de manera diferente para poder repetir este éxito en el futuro. La empresa está realizando análisis en la parte posterior para ayudar a mejorar el producto que entregan a sus clientes. Esta aplicación del IoT también rinde beneficios cuando se trata de logística inversa. Si se necesita retirar un producto específico, una empresa que conoce los orígenes del producto hasta el nivel de SKU puede realizar retiros más selectivos y evitar el desperdicio.

Artículo original: Forbes