Arquitecturas de referencia de Azure IoT específicas del sector

Artículo
04/23/2024

En este artículo se proporciona información general sobre las arquitecturas de referencia de Internet de las cosas (IoT) específicas del sector y las soluciones de ejemplo.

En las siguientes soluciones de Azure IoT y escenarios de ejemplo se abordan desafíos empresariales únicos para sectores específicos. Para conocer los patrones y guías generales de IoT que se aplican en los sectores verticales, consulte Introducción a las soluciones de Azure IoT.

Automoción y transporte

Procesamiento de datos del vehículo en tiempo real mediante IoT. La ingesta, el procesamiento y la visualización de datos de vehículos son funcionalidades clave necesarias de soluciones para vehículos conectados. La captura y el análisis de datos de vehículos en tiempo real proporcionan información valiosa para crear nuevas soluciones.
Seguimiento de recursos en tiempo real para vehículos. Azure IoT Central y otros servicios de Azure realizan un seguimiento de vehículos y otros recursos en tiempo real, además de administrarlos.
Sistema de mantenimiento ferroviario con IoT Edge. El proceso perimetral permite respuestas rápidas y coherentes con una dependencia reducida de los recursos y la conectividad en la nube. La inteligencia perimetral acerca el procesamiento de datos y el almacenamiento al origen de datos en esta solución de mantenimiento y seguridad de trenes.
Control de flotas de vehículos de guiado automático. Los vehículos de guiado automático (AGV) son una parte importante de la fabricación Just-In-Time y la logística automatizada de la planta de producción. En este ejemplo, los AGV entregan partes a las líneas de ensamblado de automoción.

Energía y entorno

Supervisión del entorno y optimización de la cadena de suministro con IoT. La supervisión del entorno es fundamental para la administración de cadenas de suministros global. Un escenario de administración de almacenamiento supervisa las condiciones ambientales y procesa los datos con aprendizaje automático (ML) para generar predicciones.
Sostenibilidad de IoT con la Plataforma abierta Project 15. El software de código abierto Open Platform se conecta a la nube y administra de forma segura dispositivos para proyectos científicos y de conservación. Esta arquitectura es una referencia para la creación de soluciones IoT de código abierto, de un extremo a otro.

Servicios y mercado inmobiliario

Creación de lugares inteligentes mediante Azure Digital Twins. Los lugares inteligentes son entornos físicos, como edificios, campus y ciudades, que reúnen dispositivos conectados y orígenes de datos. Azure Digital Twins almacena representaciones digitales de entornos físicos que se usan para la supervisión, el análisis y la administración.
Entornos seguros con supervisión y alertas de IoT Edge. La combinación de la infraestructura de televisión de circuito cerrado existente con la inteligencia perimetral de Azure y otros servicios de Azure y Microsoft ayuda a las organizaciones a supervisar, cumplir y mejorar prácticas de salud y seguridad.

Fabricación

Supervisión del estado de IoT industrial. La supervisión de condiciones ayuda a los fabricantes a detectar anomalías antes de que se vuelvan críticas. En esta solución, los dispositivos IoT se conectan a la nube a través de componentes industriales de IoT de Azure y de OPC UA.
Mantenimiento predictivo para IoT industrial. El mantenimiento predictivo diagnostica y predice errores de funcionamiento y necesidades de mantenimiento en equipos conectados de OPC UA. Esta solución usa tecnologías de realidad mixta y gemelos digitales para optimizar la producción en tiempo real.
Computer Vision integral en el perímetro para fabricación. Las empresas usan Computer Vision y ML para aplicaciones de seguridad y control de calidad. En este ejemplo se muestra un enfoque de un extremo a otro de Computer Vision de IoT que mejora los procesos a lo largo del tiempo.

Retail

Captura y análisis de vídeo para el comercio minorista. Los minoristas como las tiendas de comestibles pueden supervisar los eventos de escaparate y tomar medidas inmediatas para mejorar la experiencia del cliente. Los dispositivos IoT Edge locales analizan los datos de vídeo en tiempo real para detectar y solucionar problemas como el espacio vacío en las estanterías o largas colas de clientes.