Smart Cities – Analítica Avanzada

Recientemente está cobrando interés general un concepto revolucionario para el desarrollo de las ciudades de nuestros días, Smart City. Este término, se refiere al desarrollo económico en el empleo y robotización de nuevos procesos en TI, apoyado en gran medida por las técnicas de IoT e IA (Zanella, Bui, Castellani, Vangelista, & Zorzi, 2014). El ecosistema de procesos interrelacionados no persigue únicamente la mejora de los procesos actuales, pretende, entre otras cosas, optimizar la eficiencia y minimizar el consumo energético, reduciendo así, las emisiones contaminantes (Cocchia, 2014).

Una de las vías de actuación es la mejora y optimización del tráfico. La monitorización en tiempo real, ofrece la posibilidad de sugerir las rutas más despejadas, e incluso, coordinar de manera automática las mejores regulaciones de tráfico que permitan la correcta circulación de la Smart City. La búsqueda automática de estacionamiento, la reducción de los incidentes de tráfico y la detección de conductores temerario podría mejorar la seguridad y reducir las emisiones contaminantes al exterior. Iniciativas de este tipo se han puesto en marcha en ciudades como Amsterdam. Este hecho unido al desarrollo del vehículo inteligente podría mejorar la calidad del tráfico de las ciudades del futuro. (Barba, Mateos, Soto, Mezher, & Igartua, 2012).

 

 

Motor del proceso de robotización

El mantenimiento predictivo y preventivo puede ser otro gran valor añadido que podría repercutir de manera beneficiosa en la calidad del patrimonio de una Smart City. En ese sentido, la sensorización como motor del proceso de robotización es posible gracias a tecnologías de IoT como Storm, Stream Analytics y Kafka, dentro de infraestructuras lamba y kappa. Las detecciones de errores permiten definir patrones de fallos y establecer políticas prescriptivas que garanticen la correcta operación del componente y reduzca los costes de mantenimiento (Lee, 2017).

Efectivamente, la gestión del suministro eléctrico podría suponer otro gran punto de actuación. La gestión inteligente de la energía durante los momentos en los que sea necesario podría reducir significativamente el consumo de manera automática. (Harriet Bulkeley, 2016). Otro factor a mejorar a través de este tipo de tecnologías y mediante el uso inteligente de sensores, se puede monitorizar los datos medioambientales reduce y permite el control y la prevención de los fenómenos contaminantes en las ciudades del futuro (He Peng1, 2017 ).

Una interesante propuesta de los investigadores M. Nitti y colaboradores propone un sistema de control de los sistemas actuales de organización de espacios turísticos podría permitir una mejora sustancial y optimización de los trayectos seguidos por los turistas en un entorno gestionado mediante el paradigma del IoT (Michele Nitti, 2017)

Otro interesante ejemplo de IoT aplicado a la gestión eficientes está basado en la monitorización de dispositivos móviles en centros públicos. Este hecho permite detectar patrones de comportamiento, hábitos sociales y definir la mejor estrategia de Marketing en centros comerciales. (Hirsch, 2016).

Conclusión

En definitiva, el concepto de Smart City se está consolidando en un mundo de innovaciones tecnológicas en el que el ritmo en el que evoluciona es vertiginoso. La consolidación de herramientas IoT ha permitido la implantación de muchos casos de existo que prometen y aseguran una gestión más inteligente, eficiente y limitar el impacto climático de las ciudades del futuro.

Bibliografía

  • Barba, C. T., Mateos, M. Á., Soto, P. R., Mezher, A. M., & Igartua, M. A. (2012). Smart city for VANETs using warning messages, traffic statistics and intelligent traffic lights. Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2012 IEEE.
  • Cocchia, A. (2014). Smart and Digital City: A Systematic Literature Review. Smart City.
  • Harriet Bulkeley, P. M. (2016). Making a smart city for the smart grid? The urban material politics of actualising smart electricity networks. Environment and Planning A.
  • Hirsch, J. (2016). The analysis of customer density, tenant placement and coupling inside a shopping centre with GIS. Journal of Property Research .
  • Lee, D. (2017). Predictive maintenance of complex system with multi-level reliability structure. International Journal of Production Research.
  • Zanella, A., Bui, N., Castellani, A., Vangelista, L., & Zorzi, M. (2014). Internet of Things for Smart Cities. IEEE Internet of Things Journal.
Javier Aguado
Cloud Services Director at myCloudDoor. Contact me at: www.linkedin.com/in/javieraguado

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