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Ford e IBM aplican analítica al transporte

Las empresas desarrollaron una plataforma piloto que analiza pequeñas piezas de datos para detectar patrones, correlaciones y tendencias.

Ford e IBM anunciaron que trabajan en conjunto en una plataforma piloto que puede detectar patrones, correlaciones y tendencias para ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones de transporte, desde encontrar un lugar disponible en un estacionamiento, hasta saber qué hacer para hacer su tránsito más eficiente si hay un congestionamiento inesperado en el tráfico.

La Plataforma de Experimentación para Movilidad Inteligente (Smart Mobility Experimentation Platform o SMEP) permite a los investigadores de Ford observar pequeñas piezas de datos –de 10 a 15 segundos a la vez– para encontrar comportamientos y tendencias, y así poder escribir y refinar su código con base en esos patrones. La plataforma utiliza analítica de IBM transmitida a través de la nube de IBM para facilitar su actualización continua.

“La plataforma recoge grandes cantidades de información y las analiza, para ayudar a los usuarios a tener mejores experiencias de viaje”, dijo Rich Strader, director de tecnología de información empresarial y emergente de Ford.

Un ejemplo de uso de esta plataforma es el nuevo servicio de Ford, Dynamic Shuttle, el cual está en operación para los empleados de la compañía en Michigan. Si alguna de las camionetas del transporte de empleados tiene una falla que enciende una luz de advertencia, la plataforma enruta los requerimientos de ese vehículo a otros que estén en servicio, permitiendo usar otra camioneta para que todos los usuarios cumplan con sus tiempos.

Al utilizar analítica en tiempo real para orientar a los usuarios sobre formas más eficientes de usar las opciones de viaje multimodal, la plataforma basada en la nube permitirá recoger datos a partir de diferentes sistemas para saber, por ejemplo, si hay un problema en el tren subterráneo. Un usuario que viaje en esa red de trenes podrá recibir una notificación de que utilice su bicicleta para llegar a tiempo a su destino.

Analítica para encontrar dónde estacionar

Otra iniciativa que se beneficia es el experimento GoPark Painless Parking, con el que Ford busca implementar tecnología de predicción para los espacio de estacionamiento. Previa autorización explícita de los participantes, Ford recogerá datos de los autos que llegan y se van de los espacios de estacionamiento dentro de un área definida, para predecir los lugares disponibles. Las predicciones estarán basadas en los datos disponibles del registro de autos de la ciudad y en los patrones de estacionamiento observados, entre ellos la hora del día y la ubicación.

Así, cuando un conductor busque un lugar de estacionamiento, la tecnología permitirá descubrir patrones y conocer los espacios que están disponibles y se pueden utilizar legalmente, lo que le ahorrará tiempo y combustible a los usuarios. Asimismo, en la app móvil integrada a este servicio, se incluirá una función de respeto al estacionamiento, que ayudará a los gobiernos municipales en sus actividades de control de estacionamientos.

La tecnología de Ford e IBM es similar a la utilizada en industrias como el mercado de valores, donde cantidades masivas de datos se acumulan rápidamente para permitir transacciones rápidas; o como en el área de proveedores de servicios de energía, quienes utilizan los datos para monitorear redes, identificar oportunidades de mantenimiento predictivo e implementar automáticamente acciones de los equipos de servicio, basados en ciertos escenarios.

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