Integración de Arquitecturas IoT Personalizadas e IA Predictiva
Ecosistema a medida que conecta hardware de borde (RFID, LoRa, BLE) con ERPs corporativos y modelos de Machine Learning. Arquitectura diseñada para la operación específica del cliente.
El Desafío
Ecosistema a medida que conecta hardware de borde (RFID, LoRa, BLE) con ERPs corporativos y modelos de Machine Learning. Arquitectura diseñada para la operación específica del cliente.
Contexto
Cliente con operación particular que el catálogo estándar de RFID no cubre por completo: combinación de movilidad de activos, alcance de lectura variable y necesidad de modelos predictivos sobre los eventos capturados.
Enfoque
Diagnóstico definió la arquitectura de borde y los puntos donde cada tecnología (RFID, LoRa, BLE) aporta valor diferencial. Despliegue Acotado validó la integración de los tres canales. Proyecto Completo extendió la cobertura y activó modelos de Machine Learning sobre el flujo de eventos.
Arquitectura
Hardware de borde mixto: RFID pasivo, RFID activo, beacons BLE, sensores LoRa · integración nativa con ERP corporativo vía API · modelos ML sobre histórico de eventos · instancia privada para datos sensibles.
Resultados ampliados
- Decisiones operativas asistidas por modelo sobre eventos en tiempo real.
- Capacidad analítica desplegable sobre nuevos procesos sin rediseño de la arquitectura de captura.
Implicaciones
Cuando la operación es particular, el catálogo es punto de partida. La arquitectura propia paga su diferencia en velocidad de evolución.
Implementado con Trackvy Plataforma IoT RFID.
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