El futuro de la automoción pasa por la integración de las nuevas tecnologías de conectividad en todos los modelos, pero, sobre todo, por el análisis y estudio de los millones de datos que segundo a segundo estos irán enviando a las bases de datos Big Data de los fabricantes. De su gestión y estudio van a depender los futuros desarrollos en materia de movilidad, seguridad, nuevos modelos y usos que lleguen al mercado.
Sistematizar el manejo de los datos es labor de los Gestores de las plataformas de Transmisión de Datos en cada fabricante. En el caso de Porsche, esa labor está encomendada a Sridhar Mamella y su equipo, creadores de una potente herramienta, Streamzilla, con la que Porsche está aprendiendo a trabajar de forma aún más eficiente.
La revolución que las tecnologías Big Data vienen provocando están transformando por completo la forma en la que las empresas desarrollan sus negocios. La cada vez más amplia disponibilidad de datos (abundantes, rápidos y, sobre todo, baratos) facilita cada vez más velozmente importantes avances que cambian por completo la forma en la que los fabricantes desarrollan y producen sus vehículos.
Por esta razón, la gran mayoría de las empresas comienzan ahora a realizar una importante transición en la que están inmersos para transformar sus enfoques del negocio de cara a un futuro que está mucho más cerca de lo que pudiera parecer. Y esa transformación se está acelerando a pasos agigantados, pues la crisis provocada por la actual pandemia del COVID ha forzado a las empresas a reorganizarse y prepararse para un nuevo futuro, lo que ha abierto de par en par las puertas para este proceso.
A diario, las empresas reciben nuevos flujos de datos gracias a las nuevas tecnologías de la industria 4.0 y del Internet de las cosas (Internet of the Things – IoT) que están permitiendo adoptar un enfoque estratégico para los tratamientos Big Data. Estos tratamientos persiguen convertir números e información en conocimientos prácticos que faciliten el desarrollo del negocio. Por lo tanto, se han convertido en uno de los factores clave de la actividad empresarial de cara al futuro.
Gracias a ellos, las empresas pueden obtener importantes ventajas competitivas de cara a su futuro. Y ello ahora es posible porque gracias a las nuevas tecnologías (especialmente las de comunicaciones basadas en el 5G) van a permitir disfrutar de acceso instantáneo (si parpadeas te lo vas a perder) no sólo a sus datos, también a su análisis, a su comprensión y administrarlos en tiempo real.
Los datos se generan de manera continua gracias a dispositivos, sensores y sistemas interconectados entre sí. Mediante las nuevas tecnologías de transmisión de datos es posible recopilarlos rápidamente, independientemente de las distintas fuentes de su procedencia e integrarlos en una única plataforma. Por esta razón, es importante entender las diferencias existentes entre el análisis de los mismos por lotes y el procesamiento de los datos durante la transmisión.
El procesamiento por lotes es una forma eficiente de manejar grandes volúmenes de datos, pero no es adecuado para manejar datos mientras estos aún se están generando. La transmisión de datos, por el contrario, permite procesar y analizar los números y la información en tiempo real y obtener resultados inmediatos.
Estos procesos están abriendo nuevas posibilidades para su análisis en tiempo real. En Porsche, por ejemplo, las tecnlogías de transmisión de datos se utilizan cada vez más en un mayor número de áreas de la compañía: fabricación, ventas, garantías, cadenas de suministro, proveedores, vehículos conectados, estaciones de carga,…
Un ejemplo: el nuevo Porsche Taycan dispone de numerosos sensores que escanean continuamente el entorno del vehículo, Gracias a las nuevas tecnologías de transmisión de datos, la conectividad permanente del Taycan permite procesar la información proporcionada por los sensores y ayudar al conductor en tiempo real a manejar el vehículo y tomar decisiones más seguras ante situaciones difíciles.
En los automóviles modernos los datos pueden ser de comportamiento o de diagnóstico. Los primeros se generan como respuesta al uso del vehículo por parte del conductor. Son datos con información sobre la velocidad, la dirección, la frenada, o la eficiencia de conducción que se transmiten a un sistema central seguro y protegido, Su análisis producirá resultados que, gracias a los algoritmos de Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, permiten determinar anticipadamente las reacciones del conductor ante eventos que se van a producir en la conducción, lo que va a facilitar la emisión de alertas de aviso que garanticen una mayor seguridad a su conducción.
En cuanto a los datos de diagnóstico, surgen como resultado de la capacidad de poder acceder a la información procedente de un vehículo, lo que podría facilitar a los fabricantes evaluar en remoto el estado de un coche y notificar al usuario la necesidad de proceder a efectuar determinadas operaciones de mantenimiento o reparación en el mismo.
Los Gestores de Plataformas de Transmisión de Datos no solo han de definir las estrategias de la marca en este nuevo campo, también han de construir y desarrollar una solución central de transmisión de los datos altamente disponible y segura. Porsche ya lo ha hecho y su nueva herramienta se llama Streamzilla.
Con la puesta en marcha de Streamzilla, los diferentes equipos de Porsche en todo el mundo pueden utilizar las interfaces de programación de las aplicaciones nativas y crear lagos de datos, transmitir cambios hacia y desde bases de datos y potenciar el aprendizaje automático y las aplicaciones de análisis. Cuando cada equipo individual ejecuta los complejos sistemas por su cuenta precisan del uso de servidores y han de configurar manualmente una tecnología de código abierto, reemplazar los servidores cuando fallan, gestionar las actualizaciones, garantizar que el almacenamiento de datos sea seguro y duradero, configurar la monitorización y las alarmas y planificar cuidadosamente posibles cambios en la escala de datos soportados.
De todo ello se encarga Streamzilla, haciendo que para los equipos de ingeniería de Porsche sea fácil ejecutar aplicaciones de producción sin necesidad de contar con experiencia de administración de infraestructura de código abierto. Esto significa que van a poder dedicar más tiempo a afinar en el desarrollo de los automóviles, lo que se traduce en mejoras en la navegación a tiempo real, de eficiencia en la conducción, en el mantenimiento predictivo de los vehículos, de la conectividad, o de los sistemas de asistencia.
