Tudo isso graças ao machine learning, que torna os processos mais eficientes. Esses processos antecipam o que acontecerá, beneficiando substancialmente os negócios e os clientes.
Num evento para a imprensa, o gestor regional de Marketing de IoT e Análises Avançadas para a Microsoft na América Latina, Mario Ochoa apresentou alguns exemplos reais de empresas que utilizam os dados do machine learning para aprimorarem os seus serviços.
Prever se um paciente retornará ao hospital e preveni-lo
Sensores que medem o pulso, a pressão arterial e a atividade física de um paciente remotamente podem oferecer informações valiosas aos especialistas, garantindo um acompanhamento adequado e que o profissional possa antecipar-se a possíveis recaídas. Veja como isso já está a funcionar na clínica Dartmouth-Hitchcock.
Elevadores sempre em funcionamento
Uma placa de “fora de serviço” num elevador é sempre um incómodo. Para evitar que isso aconteça, a empresa ThyssenKrupp utiliza a Internet das Coisas para monitorizar os seus aparelhos em qualquer parte do mundo, de modo a tornar o funcionamento dos seus elevadores mais eficientes. A IoT permite que a empresa programe de maneira mais eficaz a manutenção dos mesmos e antecipe possíveis falhas. Veja como o seu painel de controlo funciona.
Evitar falhas críticas em processos de extração de petróleo
A Rockewell Automation é uma empresa que se dedica a tornar os processos industriais mais eficientes e encontrou na Internet das Coisas uma ferramenta poderosa para o seu trabalho. Neste caso, trata-se de uma empresa de extração de hidrocarbonetos. Uma peça da fábrica está a falhar? Observe como se detecta e examina se é um problema generalizado, e como corrigir a falha antes que ela ocorra.
A IoT na estrada com uma empresa de transporte
Um caminhão pode carregar muito mais que uma porção de mercadorias. Dezenas de sensores espalhados por todo o veículo reportam o estado dele e da carga que está a levar, além da sua localização. Neste exemplo, veja como é possível aproveitar a Internet das Coisas para que uma transportadora não perca milhares de euros se a câmara fria estiver avariada.
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