IoT Analytics, proveedor líder mundial de perspectivas de mercado e inteligencia empresarial estratégica para Internet de las Cosas (IoT), IA, Cloud, Edge e Industria 4.0, publicó un informe de 136 páginas titulado "IoT Sensors Market Report 2022-2027". El informe detalla el mercado de sensores, con un enfoque específico en los sensores IoT, incluyendo definiciones y cuotas de mercado de sensores vs. sensores IoT, inmersiones profundas en la industria, panorama competitivo y perfiles de empresas. El siguiente artículo destaca el mercado actual de sensores IoT y 5 tecnologías de tendencia.
Principales datos:
- Los sensores IoT representarán un tercio de todos los sensores comercializados en 2022, según un nuevo estudio sobre el tema. El dispositivo IoT medio viene ahora con cuatro sensores.
- 5 tecnologías de sensores van a cambiar el panorama de los sensores IoT en los próximos años: 1. sensores más inteligentes; 2. sensores de mayor eficiencia energética; 3. sensores virtuales y blandos; 4. fusión de sensores; 5. biosensores.
Citas clave:
Knud Lasse Lueth, CEO de IoT Analytics, afirma: "Un tercio de todos los sensores enviados en 2022 eran sensores IoT, lo que significa que formaban parte de un dispositivo conectado a IoT. El mercado de sensores IoT alcanzó los 10.900 millones de dólares en 2022 y se prevé que crezca a una tasa anual compuesta del 16% en los próximos cinco años."
Satyajit Sinha, analista principal de IoT Analytics, añade: "El auge del Internet de las Cosas en los últimos años ha ido de la mano del aumento de los sensores. Por término medio, se conectan cuatro nuevos sensores por cada nuevo dispositivo IoT que entra en línea. Con aproximadamente 14.000 millones de conexiones IoT actuales, esto significa que se han desplegado más de 50.000 millones de sensores conectados."
50.000 millones de sensores IoT y subiendo
El auge de la Internet de los objetos en los últimos años ha ido de la mano del de los sensores. Por término medio, se conectan cuatro nuevos sensores por cada nuevo dispositivo IoT que se pone en línea. Con aproximadamente 14.000 millones de conexiones IoT en la actualidad, esto significa que se han desplegado más de 50.000 millones de sensores conectados. La tecnología de sensores IoT desempeña un papel crucial en la pila tecnológica IoT porque estos sensores recogen datos del mundo físico y los convierten en señales digitales.
Un tercio de todos los sensores comercializados en 2022 eran sensores IoT, lo que significa que formaban parte de un dispositivo conectado a IoT. Según el informe de 136 páginas IoT Sensor Market Report 2022-2027, el mercado de sensores IoT alcanzó los 10.900 millones de dólares en 2022 y se prevé que crezca a una tasa anual compuesta del 16% en los próximos cinco años.
El mercado de sensores IoT basados en MEMS es particularmente fuerte y representó el 50% de los ingresos mundiales por sensores en 2022. Las empresas líderes en este segmento de mercado son Bosch Sensortec y ST Microelectronics.
El mercado de sensores de imagen también es particularmente importante para el IoT porque tres de los casos de uso más importantes del IoT impulsan su adopción, es decir, la visión artificial, las cámaras de vigilancia conectadas y los sistemas avanzados de asistencia al conductor para automóviles. Entre los principales proveedores de sensores de este segmento se encuentran Sony y AMS AG.
5 tecnologías de sensores que marcan tendencia
Hay varias innovaciones tecnológicas interesantes en el mercado de sensores IoT. En este artículo, destacamos cinco tendencias tecnológicas de sensores IoT que están llamadas a cambiar el panorama de los sensores IoT en los próximos años.
1. Los sensores son cada vez más inteligentes y pueden actuar como dispositivos de borde
Los sensores son cada vez más avanzados. Las innovaciones tecnológicas clave de los sensores IoT incluyen una capacidad informática mucho mayor y la capacidad de detectar señales de múltiples elementos de detección discretos. La industria se refiere a estos dispositivos más avanzados como "sensores inteligentes". En lugar de limitarse a transmitir las señales de los sensores al siguiente nivel de la cadena de valor, los sensores inteligentes pueden procesar las señales directamente (por ejemplo, validando e interpretando los datos, mostrando los resultados o ejecutando aplicaciones analíticas específicas); de este modo, los sensores se convierten en dispositivos de borde.
Los sensores inteligentes más avanzados incorporan ahora también IA en su diseño. Estos sensores están diseñados para la inferencia de IA, lo que tiene numerosas ventajas, por ejemplo, se pueden tomar decisiones inmediatamente, y los datos sensibles se pueden procesar sin enviarlos a otro lugar y crear el riesgo de robo de datos.
Ejemplo: En enero de 2022, Amazon presentó sus sensores de rotura de cristales de seguridad doméstica Ring, que utilizan tecnología de IA y un procesador neuronal Syntiant NDR101BQQF para detectar la rotura de cristales directamente en el sensor. El sensor detecta con precisión eventos de rotura de cristales, como ventanas rotas o agrietadas, hasta 25 pies de distancia y hace sonar una alarma en el acto.
2. Los sensores consumen menos energía (por ejemplo, para la captación de energía)
Cada vez más sensores utilizan fuentes de energía renovables para alimentarse, como la energía solar o cinética, eliminando así la necesidad de sustituir las pilas u otra fuente de energía. Esta innovación mejora la fiabilidad y longevidad de los dispositivos IoT, especialmente los desplegados en lugares remotos o inaccesibles. Estos dispositivos son autosostenibles y contribuyen a reducir el impacto ambiental de toda la configuración del sistema.
El uso de la captación de energía está provocando cambios en el diseño de los sensores, haciéndolos más eficientes desde el punto de vista energético a través de los siguientes cambios:
- Reducción del factor de forma. Al utilizar microcontroladores pequeños de muy baja potencia (como el STMico STM8L), los sensores no consumen demasiada energía.
- Mejorar la relación señal/ruido. Para ahorrar energía, los sensores pueden incluir un componente de procesamiento de señales que filtre el ruido o las interferencias, de modo que utilicen su potencia de forma selectiva para detectar y medir la señal real.
Ejemplo: Eco es un sensor de temperatura y humedad diseñado para su uso en interiores. Se alimenta de una célula solar para interiores, lo que le permite funcionar dentro de edificios sin pilas ni fuentes de alimentación externas. El dispositivo puede durar hasta 30 días en la oscuridad gracias a su diseño energéticamente eficiente y al uso de una célula solar. El dispositivo se conecta a través de la tecnología LoRaWAN, que le permite transmitir datos de forma inalámbrica a largas distancias utilizando un mínimo de energía. Esto lo hace ideal para su uso en diversos entornos interiores, como oficinas, almacenes o fábricas.
3. Los sensores blandos y virtuales complementan cada vez más a los sensores físicos
En algunos casos, instalar un sensor físico resulta poco práctico o costoso (por ejemplo, en entornos complejos o peligrosos). Entre las próximas soluciones alternativas figuran los sensores suaves y virtuales.
Un sensor "blando" es un algoritmo computacional que estima el valor de una magnitud difícil de medir, basándose en otros sensores físicos existentes y en algoritmos/modelos computacionales que infieren el valor de la magnitud medida.
Un sensor virtual es similar a un sensor blando, con la diferencia de que sus valores no se basan en sensores físicos existentes, sino en algoritmos o modelos computacionales.
Ejemplo de sensor suave: La aplicación de software Predictive Quality de Rockwell Automation crea modelos predictivos que utilizan datos en tiempo real de instrumentos y análisis de laboratorio para estimar las condiciones del proceso y del producto. Estos modelos se basan en datos históricos de la planta y actúan como sensores inferenciales para predecir parámetros de calidad (como alternativa a sensores físicos adicionales).
Ejemplo de sensor virtual: En 2021, Siemens desarrolló un ordenador de bolsillo que puede acoplarse a un activo (por ejemplo, un motor) y ayudar a calcular los valores de los sensores virtuales. Por ejemplo, la temperatura puede calcularse en tiempo real introduciendo en el modelo digital los últimos datos operativos del motor. Esta operación no necesita un termómetro in situ ni ninguna otra lectura de sensor real, ya que se basa en parámetros de estado de la máquina y en un modelo virtual del motor.
4. Innovaciones en torno a la fusión de sensores (sobre todo para la conducción autónoma)
Los sensores son un componente esencial de los vehículos autónomos, ya que les proporcionan información sobre su entorno. El ordenador de a bordo del vehículo utiliza esta información para navegar y tomar decisiones. Tres sensores clave para la conducción autónoma son el LiDAR, el radar y las cámaras 3D (sensores de imagen). Los principales fabricantes de automóviles, como Mercedes, BMW, Volvo y General Motors, han optado por el LiDAR como sensor para la conducción autónoma. Anteriormente (antes de 2021), Tesla se basaba sobre todo en la tecnología de radar. Recientemente, sin embargo, la empresa inició la transición a Tesla Vision (un sistema basado en cámaras) eliminando el radar del Model 3 y el Model Y en 2021, seguidos del Model S y el Model X en 2022.
Empresas como Sony, Mobileye y Waymo se están centrando actualmente en la innovación de la tecnología de sensores IoT combinando cámaras con otras tecnologías de detección como LiDAR y radar para mejorar el análisis de imágenes de sus soluciones de conducción autónoma. Dado que las cámaras, los radares y los LiDAR detectan diferentes características del entorno, la idea que subyace a esta combinación (también denominada "fusión de sensores" o "redundancia") es proporcionar a los sistemas un modelo de mundo único más rico para decidir un curso de acción o calcular un resultado. En conjunto, los sensores de un vehículo autónomo trabajan juntos para proporcionar una imagen completa del entorno del vehículo, lo que le permite tomar decisiones de conducción seguras y eficientes.
Ejemplo: Sony confía en las ventajas de utilizar cámaras con LiDAR o radar para tareas de reconocimiento de objetos en aplicaciones de conducción autónoma. Por ejemplo, la empresa trabaja actualmente en una solución que combina cámara y radar. Esta combinación puede ser beneficiosa para reconocer personas y vehículos por la noche. La combinación de cámara y LiDAR es beneficiosa para las funciones de asistencia al aparcamiento, que requieren mediciones de distancia muy precisas (Link).
"Los vehículos autónomos sólo tendrán éxito cuando todas las piezas tecnológicas se construyan como un único sistema integrado, que permita sinergias entre todas sus partes. Construir la pila completa, desde el silicio hasta el sistema completo de conducción autónoma, es una tarea formidable, y esto es lo que Mobileye se ha propuesto hacer". Prof. Amnon Shashua, consejero delegado y fundador de Mobileye
5. Los biosensores están madurando (sobre todo para aplicaciones sanitarias)
La tecnología de biosensores y sensores desechables ha madurado en los últimos años y se ha adoptado en el sector sanitario. Los recientes avances en la investigación sobre biosensores sugieren que esta tecnología también está casi lista para el mercado en otros sectores. El término "biosensor" es la abreviatura de "sensor biológico". El bioelemento interactúa con el analito analizado, y el transductor convierte la respuesta biológica en una señal eléctrica. Dependiendo de su aplicación, los biosensores también se conocen como inmunosensores, optrodos, espejos resonantes, canarios químicos, biochips, glucómetros o bioordenadores.
Ejemplo de biosensor: Abbott FreeSTyle Libre es una de las soluciones de biosensores más comercializadas para la monitorización de la glucosa. El sistema FreeStyle Libre cuenta actualmente con más de 3 millones de usuarios en todo el mundo. En el segundo trimestre de 2022, Abbot registró un crecimiento orgánico de más del 25% en las ventas de sistemas FreeStyle Libre.
(IoT Analytics)
