#139 Análisis Logístico Resiliente.
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on Wed May 17 2023 17:00:00 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)
with Darren W Pulsipher, Adrian Kosowski,
En este episodio, Darren entrevista a Adrian Kosowski, CPO de Pathway, sobre su capacidad única para manejar datos logísticos desde el borde en entornos DDIL con análisis en tiempo real.
Keywords
#data #analytics #artificialintelligence #pathway #technology
¿Estás interesado en aprender sobre cómo la transformación digital está afectando a la logística? En este episodio de “Abrazando la Transformación Digital”, el invitado especial Adrian Kosowski, director de producto en Pathway, discute las analíticas resilientes en logística. Pathway se enfoca en estudiar sistemas del mundo real desde una perspectiva de computación distribuida, y específicamente trabajan con datos en el ámbito de la logística y el transporte. Uno de los mayores desafíos en este campo es la agregación de datos a gran escala y darles sentido, es aquí donde entran en juego las analíticas de aprendizaje automático. Kosowski también destaca que la logística es un mercado altamente concentrado, controlado por solo un puñado de empresas, lo que hace que incluso pequeñas mejoras en los procesos sean increíblemente valiosas para la economía mundial. Sin embargo, recopilar datos desde los extremos más remotos, como contenedores en medio del océano, presenta sus propios desafíos, como optimizar la energía y la comunicación para dispositivos IoT alimentados por batería. En resumen, si estás interesado en la intersección de la logística y la transformación digital, este episodio brinda conocimientos valiosos sobre los desafíos y las oportunidades en este campo.
El uso de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) en la industria logística y de la cadena de suministro puede beneficiar en gran medida a las empresas con una visibilidad de extremo a extremo y una capacidad mejorada de análisis. Sin embargo, existen varios desafíos asociados con el uso de estos dispositivos que deben abordarse.
Un desafío principal es la estabilidad y confiabilidad de estos dispositivos periféricos. En caso de fallo o colapso de un dispositivo, las empresas deben contar con una forma de optimizarlos sin que ellos adivinen o realicen de manera incorrecta. Esto es especialmente crítico para sistemas en tiempo real que se utilizan para eventos que ocurren en orden.
Otro desafío es la precisión de los datos recopilados por los dispositivos IoT. Algunos datos pueden ser inferidos, y se puede requerir un análisis contextual para interpretar el significado de un punto de datos dado y distinguir los problemas de medición de los problemas de proceso. Datos inexactos o a destiempo pueden conducir a riesgos en la cadena de suministro y dificultar la optimización de la red de transporte.
Sin embargo, el uso generalizado de dispositivos de IoT puede llevar a tener visibilidad y observabilidad de extremo a extremo de los procesos en toda la cadena de suministro. Esto puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos y adoptar un enfoque proactivo. Esto puede beneficiar a todos los actores de la cadena de suministro, desde proveedores de transporte y logística hasta minoristas y fabricantes.
Si bien no existe un grupo o segmento específico al que las empresas deban apuntar para la adopción de dispositivos IoT, la adopción generalizada y la cooperación entre todos los actores pueden llevar a beneficios significativos para la cadena de suministro global.
El Pathway fue desarrollado para abordar las deficiencias en las tecnologías de transmisión de datos existentes y proporcionar una herramienta para canalizaciones de análisis avanzadas sobre flujos de datos. Una de las características clave que distingue a Pathway es la facilidad para describir lógica como si fuera destinada a un sistema por lotes, al mismo tiempo que se asegura de que funcione en un sistema en tiempo real con datos desordenados.
Pathway fue desarrollado teniendo en cuenta los datos de IoT, pero también puede manejar datos de monitoreo de video, monitoreo de rendimiento del servidor, monitoreo de registros y otras entidades físicas. Esto permite manejar las complejidades de los datos cuando se trata de detección de anomalías, alertas con datos fuera de orden y datos con series temporales y elementos geoespaciales de manera neutral en la nube.
Otra característica importante de Pathway es la capacidad de utilizar scripts de Python para analizar datos en streaming tanto en tiempo real como por lotes. Esto significa que los científicos de datos e ingenieros pueden desarrollar sus tuberías de análisis en el entorno de desarrollo normal al que están acostumbrados, y trabajar de manera conveniente con el sistema de streaming. Además, Pathway permite considerar una cantidad mucho mayor de historial al ejecutar cálculos, lo cual es una gran diferencia en comparación con los procesadores de streaming livianos que solo manejan pequeñas cantidades de datos.
En general, Pathway ofrece una solución de conexión para organizaciones que necesitan combinar el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real, y proporciona una forma de agregar valor a los datos al agregar estructura e información de alcance para su uso posterior en inteligencia empresarial y análisis.
La tecnología de transmisión de datos se está volviendo cada vez más importante a medida que las empresas buscan tomar decisiones más rápidas y responder más rápidamente a las necesidades de los clientes. Cuando se utiliza la transmisión de datos, se puede detectar y responder rápidamente a tendencias, anomalías y otra información importante. Pathway ofrece un conjunto de productos diseñados específicamente para trabajar con datos de series temporales, datos de logística y transmisión de datos. Ofrecen ejemplos e información para desarrolladores en GitHub, así como una comunidad vibrante en Discord.
La transmisión de datos es una tecnología crítica para las empresas en una amplia variedad de sectores. Por ejemplo, se puede utilizar en logística para optimizar rutas y predecir cuándo llegarán los envíos. En finanzas, puede ayudar a detectar fraudes y predecir tendencias del mercado antes de que se hagan ampliamente conocidas. En transporte, se puede utilizar para monitorear el rendimiento de motores y vehículos en tiempo real.
Si estás interesado en aprender más sobre la transmisión de datos y cómo puede beneficiar a tu negocio, asegúrate de visitar el sitio web y la comunidad de Pathway [www.pathway.com]. Con las herramientas adecuadas y la experiencia necesaria, puedes aprovechar esta tecnología poderosa para mejorar tus operaciones y mantenerte a la vanguardia.