Las iniciativas de IoT son cada vez más exitosas, con un 92% de empresas reportando un retorno positivo de inversión. Entre 2021 y 2024, los casos de uso de IoT adoptados crecieron un 53%. Aunque la inversión en IoT sigue aumentando, lo hace a un ritmo más lento que antes. La automatización de procesos es el caso de uso de IoT más adoptado.
Más del 90% de los proyectos de casos de uso de IoT tienen un ROI positivo. Durante años, IoT Analytics ha sido incapaz de validar las afirmaciones comunes de que la mayoría de los proyectos de IoT no tienen éxito, como las siguientes:
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Según la investigación de IoT Analytics recogida en el Informe de Adopción de Casos de Uso de IoT 2024 (publicado en julio de 2024), de 418 páginas, que se basa en una encuesta a 200 usuarios finales de aplicaciones de IoT y analiza 27 casos de uso de IoT, el 91,7% de las organizaciones han visto el ROI de los diferentes casos de uso de IoT que adoptaron, un aumento de 13 puntos porcentuales respecto a una investigación similar de IoT Analytics en 2021. Además, en comparación con 2021, las organizaciones están adoptando un 53% más de casos de uso de IoT (ya sea en el proceso de despliegue de un caso de uso o que ya han completado un proyecto), lo que indica un estado saludable de IoT.
La complejidad de los proyectos IoT se ha reducido. En 2021, muchos de los que respondieron a una encuesta similar sobre casos de uso de IoT señalaron la necesidad de pruebas de concepto y ensayos, ya que los proyectos de IoT y sus configuraciones técnicas pueden ser complejos. Sin embargo, en 2024, las complejidades de uso y de incorporación/configuración de los proyectos de casos de uso de IoT ocupaban los puestos 5º y 6º, respectivamente, en cuanto a retos. En opinión de IoT Analytics, este descenso en la complejidad percibida parece impulsar en gran medida el fuerte crecimiento en la adopción de casos de uso de IoT.
Crecimiento limitado del gasto en IoT en 2024. El 51% de los encuestados afirma que sus organizaciones tienen previsto aumentar su gasto en casos de uso de IoT en 2024 en comparación con 2023; sin embargo, tienen previsto hacerlo en una cantidad inferior a la del año anterior. Según el Informe de Adopción de Software IoT 2023 de IoT Analytics, las empresas aumentaron su gasto en casos de uso de IoT, de media, un 8,4% en 2023, mientras que en 2024, los encuestados afirmaron que los presupuestos de sus empresas para casos de uso de IoT aumentaban un 2% de media.
Información adicional del Informe de Adopción de Casos de Uso de IoT 2024.
El 22% de los encuestados tiene previsto aumentar la inversión en casos de uso de IoT en más de un 10% en 2024 (frente al año anterior). En 2021 (para 2022), ese porcentaje era del 29%, lo que supone un descenso de 7 puntos porcentuales.
Nota: El informe analiza los casos de uso de IoT que se aplican a la mayoría de las organizaciones y no tiene en cuenta casos de uso específicos del sector, como la calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) inteligentes (aplicables solo a edificios) o los sistemas de transporte inteligentes (aplicables a ciudades).
Los 10 casos de uso de IoT más adoptados
La mayoría de los casos de uso de IoT están al servicio de las operaciones inteligentes. Los 10 principales casos de uso de IoT en 2024 han cambiado bastante desde 2021; sin embargo, la distribución de casos de uso por categoría dentro de los 10 principales sigue siendo la misma: 6 casos de uso de operaciones inteligentes, 3 casos de uso de cadena de suministro inteligente y 1 caso de uso de producto conectado.
A continuación se muestran los 10 principales casos de uso en 2024, incluyendo cómo los define IoT Analytics y qué KPI organizativos se ven más afectados por cada uno. También se incluyen citas seleccionadas y ejemplos de implementación para algunos de los casos de uso del informe.
Nota: Todos los casos de uso y definiciones que aparecen a continuación se basan en aplicaciones de IoT; algunos términos pueden tener definiciones más amplias fuera de IoT.
1. Automatización de procesos
Definición de automatización de procesos (por IoT Analytics): La integración de IoT para automatizar procesos rutinarios, mejorando la productividad y la precisión.
Casi 3/5 de las organizaciones han adoptado la automatización de procesos. La automatización de procesos es el caso de uso de IoT más adoptado por el 57,5% de las organizaciones. Se trata de un marcado aumento con respecto a la tasa de adopción del 33% observada en el informe de casos de uso de IoT de 2021, en el que ocupaba el segundo lugar.
La automatización de procesos permite a las empresas racionalizar y automatizar procesos mediante la integración de dispositivos y sensores interconectados con equipos nuevos y heredados, como PLC e IPC. Este caso de uso ayuda a reducir la necesidad de intervención manual, aumentando la eficiencia, minimizando los errores y mejorando la seguridad. Tecnologías como los sensores IoT y la computación de borde desempeñan un papel crucial a la hora de permitir la recopilación de datos en tiempo real, el análisis y la toma de decisiones. Al incorporar IoT a los sistemas existentes, las empresas pueden optimizar los flujos de trabajo, mejorar la calidad de la producción e implementar el mantenimiento predictivo.
KPI más importantes afectados
El principal KPI afectado por la automatización de procesos es la eficiencia laboral. De media, un despliegue importante de este caso de uso mejora la eficiencia laboral en un 8,2%.
Ejemplo de implantación
Cuando Burnley Brewing, una fábrica de cerveza artesanal con sede en Australia, se acercó a su capacidad máxima a medida que crecía la demanda de sus bebidas, decidió expandirse. Al hacerlo, decidió también incluir la automatización en sus procesos. Burnley se asoció con la empresa de ingeniería y electricidad por contrato Bon Industry, con sede en Australia, que aprovechó FactoryTalk Craft Brew del proveedor de tecnología de automatización industrial Rockwell Automation, con sede en EE.UU., un sistema de automatización y gestión de procesos desarrollado específicamente para la industria cervecera. Se colocaron sensores IoT, PLC y otro hardware habilitador de acciones en todo el proceso de fabricación de cerveza, todos conectados a FactoryTalk Craft Brew para la recopilación de datos y la acción del proceso. Como resultado de esta solución, Burnley Brewing redujo la mano de obra de sus cerveceros en todo el proceso de elaboración de la cerveza, desde la molienda y el macerado del grano al principio hasta el control de los fermentadores y los tanques de acondicionamiento cerca del final.
2. Control y gestión de la calidad
Definición de control y gestión de la calidad (por IoT Analytics): Integración de IoT (por ejemplo, visión artificial) para mejorar los procesos de calidad.
El control y la gestión de la calidad han subido 5 puestos desde 2021. El 55% de las organizaciones han adoptado el control y la gestión de la calidad basados en IoT. En 2021, este caso de uso ocupabael séptimo lugar en adopción, con un 30%, lo que supone un ascenso significativo. Una razón para este ascenso podría ser su rápida amortización: el 53% de las empresas que han implementado este caso de uso informaron de una amortización en menos de 24 meses.
El control y la gestión de la calidad permiten a las empresas supervisar factores críticos como la temperatura, la humedad y la presión durante la producción. Estos datos en tiempo real permiten la detección inmediata de desviaciones de calidad, permitiendo correcciones rápidas para evitar defectos. Las soluciones IoT pueden integrarse tanto en equipos nuevos como heredados, con aprendizaje automático que analiza los datos para predecir posibles problemas antes de que surjan.
KPI más importante afectado
El principal KPI afectado por el control y la gestión de la calidad es, sin sorpresa, la calidad del producto. De media, un despliegue importante de este caso de uso mejora la calidad del producto en un 4,6%.
3. Control de la energía
Definición de monitorización energética (por IoT Analytics): Integración de IoT para supervisar el consumo energético de activos individuales.
Las empresas tienen previsto invertir más en monitorización energética que en cualquier otro caso de uso de operaciones inteligentes. Es la estrella emergente entre los casos de uso de IoT, ya que las nuevas estrategias de sostenibilidad y los altos precios de la electricidad (especialmente en Europa) han llevado a las empresas a utilizar dispositivos y sensores IoT para supervisar de cerca el consumo de energía de los activos individuales. Dentro de la categoría de operaciones inteligentes, tiene el mayor aumento de inversión previsto entre 2023 y 2024, con un 3,5%.
KPI más importante afectado
El principal KPI afectado por la monitorización energética son los costes. De media, un despliegue importante de este caso de uso redujo los costes relacionados en un 8,1%.
4. Gestión de inventarios en tiempo real
Definición de gestión de inventario en tiempo real (por IoT Analytics): Utilización de IoT para el seguimiento de los niveles de inventario en tiempo real con el fin de optimizar las existencias y reducir las carencias o los excesos.
La gestión de inventarios en tiempo real lidera los casos de uso de la cadena de suministro inteligente. El 54% de los encuestados afirma que sus empresas han implantado o están implantando la gestión de inventarios en tiempo real. Con los problemas en la cadena de suministro y la incertidumbre económica tras la pandemia de COVID-19, las empresas han buscado soluciones de gestión de inventario más inteligentes para evitar el desabastecimiento y el exceso de existencias. De hecho, la adopción de este caso de uso aumentó 35 puntos porcentuales entre 2021 y 2024, y dentro de la categoría de cadena de suministro inteligente, se espera que reciba el mayor aumento de inversión entre 2023 y 2024, con un 5,7%.
KPI más importante afectado
El principal KPI afectado por la gestión de inventarios en tiempo real es el rendimiento de los fondos propios (ROE)/rendimiento del capital empleado (ROCE). De media, un despliegue importante de este caso de uso mejora el ROE/ROCE en un 8,1%.
Ejemplo de implantación
En 2022, Tyson Foods, una multinacional alimentaria estadounidense, quería automatizar procesos manuales que consumían mucho tiempo, como el recuento de inventarios. La compañía ya utilizaba visión informática para muchos de sus procesos, pero buscaba incorporar el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia operativa, entre otros objetivos. Aprovechando los servicios Panorama y SageMaker de AWS, Tyson Foods implementó un sistema de gestión de inventario en tiempo real basado en visión informática para implementar un modelo de detección que automatizaba el recuento de bandejas de pollo e identificaba los transportadores defectuosos. Esta solución de gestión de inventario en tiempo real ahorró a Tyson Foods unas 15 000 horas de trabajo anuales en cada instalación y le ayudó a evitar la sobreproducción o la infraproducción.
Información adicional del Informe de Adopción de Casos de Uso de IoT 2024
El informe profundiza en los retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de implementar casos de uso de IoT, según el sector, la región y el tamaño de la empresa. En el sector de la fabricación por procesos, por ejemplo, el 46% de los encuestados, de media, señalaron la «Integración en sistemas heredados» como un reto grave o importante, lo que lo convierte en el principal reto al que se enfrenta este sector. «Los problemas de privacidad y de seguridad informática y de los datos ocupan el segundo y tercer lugar.
5. Seguimiento y localización de la cadena de suministro
Definición de seguimiento de la cadena de suministro (por IoT Analytics): Empleo de IoT para supervisar la ubicación, el estado y/o la situación de productos y materiales a lo largo de la cadena de suministro.
La mayoría de los que lo adoptan ven una rápida amortización con el seguimiento y localización de la cadena de suministro. Justo detrás de la gestión de inventario en tiempo real se encuentra el seguimiento y localización de la cadena de suministro, también con una tasa de adopción del 54%. Aproximadamente el 60% de los encuestados experimentaron una amortización en menos de 24 meses, el segundo de todos los casos de uso de IoT en este sentido.
Los sensores conectados, los dispositivos GPS, la LPWAN y las tecnologías por satélite -todos ellos parte de la contribución del IoT al seguimiento y localización de la cadena de suministro- ayudan a las empresas a supervisar y gestionar el movimiento de mercancías a lo largo de toda su cadena de suministro, proporcionando visibilidad en tiempo real de la ubicación, el estado y la situación de los envíos. Los análisis avanzados mejoran aún más las operaciones de la cadena de suministro al predecir las interrupciones y optimizar las rutas. Con este caso de uso, las empresas pueden reducir las pérdidas, mejorar la precisión de las entregas y mejorar el cumplimiento de los requisitos normativos.
KPI más importantes afectados
El principal KPI afectado por el seguimiento de la cadena de suministro es la puntualidad de las entregas. De media, un despliegue importante de este caso de uso mejora la puntualidad de las entregas en un 8,5%.
Cita de quien lo adoptó
«Los conductores conducen con más previsión, las piezas de desgaste duran más, el número de accidentes disminuye, el consumo de gasóleo baja... el estrés es menor». Oliver Nocke - Director de flota, Roman Mayer Transport & Logistik (a través de Samsara)
6. Planificación y programación de operaciones
Definición de planificación y programación de operaciones (por IoT Analytics): Aprovechamiento de IoT para la planificación y programación en tiempo real con el fin de mejorar la eficiencia operativa.
Las empresas energéticas esperan una mayor inversión en planificación y programación de operaciones. El 53% de los encuestados afirmaron que sus respectivas empresas han implantado o están implantando herramientas de planificación y programación de operaciones. Aproximadamente el 75% de las empresas del sector energético tienen previsto aumentar la inversión en este caso de uso en 2024, con un aumento medio del 5,5%.
Al integrar la tecnología IoT con los sistemas de planificación, las empresas obtienen información actualizada al minuto sobre el estado de la producción, la disponibilidad de las máquinas y la capacidad de la mano de obra, lo que permite realizar ajustes dinámicos en los programas, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y garantizar un uso óptimo de los activos. Además, los algoritmos pueden analizar los datos para predecir la demanda, identificar cuellos de botella y sugerir las opciones de programación más eficientes, lo que se traduce en una mejora de la eficiencia operativa y una reducción de los plazos de entrega. Muchas de las implantaciones (aunque no todas) están vinculadas al software de planificación y programación existente, como los sistemas de ejecución de fabricación en el sector manufacturero, los sistemas de gestión de la energía en el sector energético o los sistemas de gestión de edificios en el sector de la construcción.
KPI más importante afectado
El principal KPI afectado por la planificación y programación de operaciones es la eficiencia laboral. Por término medio, un despliegue importante de este caso de uso mejora la eficiencia laboral en un 7%.
7. Seguimiento y localización de instalaciones in situ
Definición de seguimiento y localización de instalaciones in situ (por IoT Analytics): Utilización de IoT para el seguimiento y localización en tiempo real de activos en un emplazamiento (por ejemplo, en una fábrica o almacén).
Se espera que el comercio mayorista y minorista lidere la inversión en seguimiento y localización de instalaciones in situ. La mitad de las organizaciones encuestadas han adoptado alguna forma de seguimiento y localización de instalaciones in situ. De las empresas del sector mayorista y minorista que están probando o adoptando este caso de uso, el 56% espera aumentar la inversión, con un incremento medio previsto del 13%. Le siguen las empresas del sector sanitario, con un 55%. El seguimiento y localización in situ de instalaciones tiene sentido para estos dos segmentos, ya que el seguimiento y localización de productos dentro de un almacén o de equipos en un centro sanitario puede ayudar en envíos puntuales o necesidades médicas urgentes.
KPI más importante afectado
El principal KPI afectado por el seguimiento y localización de instalaciones in situ es la puntualidad en la entrega. Por término medio, una implantación importante de este caso de uso mejora la puntualidad de las entregas en un 7,8%.
Cita de quien lo adoptó
«El seguimiento y localización es una iniciativa de mitigación de riesgos para los minoristas, ya que facilita la identificación de los productos en caso de retirada, reduce la exposición a costosas demandas y mejora el cumplimiento general.» John Merrill - Director financiero, ReposiTrak, 14 de febrero de 2024
8. Optimización del rendimiento de los activos
Definición de optimización del rendimiento de los activos (por IoT Analytics): Utilización de IoT para mejorar la eficiencia operativa y la eficacia de los activos.
Las empresas de Asia-Pacífico lideran el crecimiento de la inversión en optimización del rendimiento de activos. Con una tasa de adopción del 48%, se encuentra la optimización del rendimiento de los activos. Se espera que este caso de uso experimente un ligero descenso de la inversión en 2024, siendo las empresas de Asia-Pacífico las únicas que prevén un aumento de la inversión del 5% de media.
IoT para la optimización del rendimiento de los activos es la versión moderna de la gestión del rendimiento de los activos, que describe métodos para capturar e integrar datos, visualizarlos y analizarlos para mejorar la fiabilidad y disponibilidad de los activos físicos. Combina herramientas de captura e integración de datos de última generación (como las pasarelas IoT) y herramientas de software (como las plataformas IoT) para analizar cómo pueden funcionar y mantenerse los activos a niveles óptimos (por ejemplo, ajustes optimizados de velocidad de los activos, ajustes optimizados de entrada de materiales o intervalos de mantenimiento optimizados).
KPI más importantes afectados
El principal KPI afectado por la optimización del rendimiento de los activos es la eficacia general de los equipos (OEE). De media, un despliegue importante de este caso de uso mejora la OEE en un 9,5%.
Ejemplo de implantación
Cuando la empresa estadounidense Longroad Energy adquirió un parque eólico de 145 megavatios, se dio cuenta de que las turbinas no producían tanto como se esperaba debido a una configuración incorrecta. Longroad se asoció con WindESCo, una empresa estadounidense de análisis del rendimiento de las energías renovables, que implantó su sistema Swarm para adquirir datos de las turbinas en tiempo real, como el ángulo y la energía generada. Los datos recogidos por el sistema Swarm se almacenan en un servidor en la nube, que alimenta una plataforma analítica que determina los ángulos óptimos y otros ajustes de las turbinas, optimizando el rendimiento de estos activos. Como resultado, Longroad Energy experimentó un aumento del 2,5% en la producción anual de energía y un incremento de los ingresos anuales de 430.000 dólares.
9. Monitorización remota de activos
Definición de supervisión remota de activos (por IoT Analytics): Utilización de IoT para supervisar activos de forma remota en un formato de sólo lectura para el seguimiento del rendimiento.
La monitorización remota de activos cae del caso de uso más adoptado mientras ve un fuerte crecimiento. Aproximadamente el 48% de los encuestados declaró haber adoptado la supervisión remota de activos, frente al 34% en 2021. Curiosamente, este caso de uso fue el más adoptado en 2021. En ese momento, IoT Analytics señaló que la supervisión remota de activos era la más barata y fácil de configurar debido a su simplicidad en comparación con otros casos de uso. Con otros casos de uso más complejos superando a la monitorización remota de activos mientras crecía significativamente, se hace aún más difícil creer que IoT está fallando. Más bien, las empresas se han dado cuenta de las ventajas de los casos de uso de IoT y han invertido más en ellos.
KPI más importantes afectados
El principal KPI afectado por la supervisión remota de activos son los costes. De media, un despliegue importante de este caso de uso redujo los costes en un 6,6%.
Cita de quien lo adoptó
«Tenemos millones de sensores que recopilan más de 5 billones de filas de datos que nuestros modelos de IA, combinados con nuestros modelos convencionales utilizan para supervisar los equipos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, alertando a los ingenieros de anomalías a distancia.» Wael Sawan - CEO, Shell plc, 01 de febrero de 2024
10. Seguimiento de la ubicación
Definición de seguimiento de la ubicación (por IoT Analytics): Empleo de IoT para el seguimiento de la ubicación en tiempo real de productos/activos/dispositivos.
El seguimiento de la ubicación es el principal caso de uso de los productos conectados. Aproximadamente el 45% de las empresas encuestadas han adoptado el seguimiento de la ubicación. También es el único caso de uso de productos conectados que aparece en esta lista de los 10 principales casos de uso de IoT. La localización IoT puede aplicarse en diversos entornos, como almacenes, fábricas y lugares de trabajo al aire libre. Los datos de localización recogidos de las máquinas o dispositivos ayudan a las empresas a localizar sus equipos y personal, optimizar las rutas, mejorar la utilización de los activos y aumentar la seguridad. El seguimiento de la ubicación de un activo también puede ser beneficioso tanto para el vendedor de los productos (por ejemplo, al comprender los patrones de uso) como para el usuario (por ejemplo, al encontrar un artículo perdido o mitigar el robo).
KPI más importante afectado
El principal KPI que se ve afectado por el seguimiento de la ubicación son los ingresos. De media, un despliegue importante de este caso de uso mejora los ingresos de la empresa que vende el producto conectado en un 1,6%.
Información adicional del Informe de Adopción de Casos de Uso de IoT 2024
El informe comparte los principales KPI que las empresas encuestadas utilizan para medir el éxito de sus estrategias de IoT por sector. Si nos centramos en el sector de la energía como ejemplo, el 88% de las empresas energéticas, de media, conceden gran importancia a la disminución del tiempo medio que se tarda en detectar incidentes de ciberseguridad.
Definición de IoT
IoT Analytics define el IoT como objetos físicos conectados que pueden intercambiar datos hacia o desde una ubicación a otra (ya sea directa o indirectamente a través de pasarelas/hubs). Estos objetos deben ser identificables de forma única y poseer la capacidad de recopilar datos sobre su entorno de forma autónoma. Un caso de uso de IoT utiliza dispositivos IoT.
Clasificación de los casos de uso de IoT
Al examinar los casos de uso de IoT, IoT Analytics tiene cuatro formas de clasificarlos:
- Por punto final
- Por funcionalidad
- Por área de aplicación
- Por objetivo empresarial
En el informe de adopción de casos de uso de IoT, IoT Analytics utilizó una mezcla de funcionalidad y área de aplicación. Por ejemplo, la predicción es una funcionalidad y el mantenimiento es un área de aplicación, lo que da como resultado el mantenimiento predictivo.
Agrupación de casos de uso de IoT
El informe abarca 27 casos de uso de IoT y los agrupa en tres categorías: Operaciones inteligentes, cadenas de suministro inteligentes y productos conectados. La lista de los 27 casos de uso de IoT puede consultarse en la página del informe.
Nota: Este artículo se actualizó en septiembre de 2024 para incluir los últimos datos de mercado y perspectivas de IoT Analytics.
(IoT Analytics)
