Desde hace ya décadas las empresas ofrecen servicios asociados a productos para incrementar su valor añadido. Un creciente número de compañías pasan de proponer productos y servicios de forma separada, a integrar los dos en una única proposición de valor que el cliente consume como si fuera un servicio.
Para lograr la servitización de los productos, en los últimos años la industria ha sensorizado sus productos para recopilar datos que después se integran en plataformas IoT.
Además, se necesitan herramientas que conviertan los datos disponibles en información valiosa y explotable, para que se puedan monetizar servicios y mejorar las prestaciones de sus productos.
En este contexto se ha desarrollado el proyecto MACSI, que concluyó en diciembre de 2023 y en el que participaron Grupo Azkoyen, Geoactio, IED y el Centro Tecnológico NAITEC, integrado en Fedit a través de ADItech.
El objetivo del proyecto MACSI fue la creación de una plataforma que permita aprender de forma automática y continua, aplicando técnicas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) a la información capturada por dispositivos IoT, para facilitar el despliegue de las predicciones en los procesos productivos a través de soluciones seguras en la nube (‘cloud’) o en las máquinas o dispositivos (‘Edge’).
La plataforma de MACSI se ha desplegado en 3 diferentes pilotos para comprobar su transversalidad y usabilidad:
- Predicción de la demanda en vending y en medios de pago.
- Predicción de generación eléctrica en parque fotovoltaico.
- Predicción de ocupación de aparcamientos de bicicletas en servicio bikesharing urbano.
NAITEC (integrado en la Federación Española de Centros Tecnológicos a través de ADItech), además de llevar a cabo la dirección técnica del proyecto, ha estado al cargo de los desarrollos de gestión de software para modelos de integración y distribución continua, junto con la aplicación de estrategias de ‘Continuous Machine Learning’ (MLops, aprendizaje automático continuo operacional) para el reentrenamiento automatizado de los modelos predictivos a partir de los nuevos datos adquiridos de forma continua.
El resultado del proyecto es una nueva plataforma de aprendizaje continuo que obtiene datos de sistemas IoT localizados en productos que están prestando un servicio. A través de una electrónica embebida en los productos se envían continuamente datos mediante comunicaciones IoT a un data center que los procesa.
El aprendizaje continuo permite automatizar el reentrenamiento y la implementación de nuevos modelos, al cual se le añade un sistema de CI/CD (Integración continua/Despliegue continuo) que permite probar e implementar nuevas canalizaciones de forma automática.
Si comparamos este aprendizaje con el aprendizaje automático convencional, que implica la ejecución de los pasos del flujo de trabajo de forma manual, la plataforma de MACSI lidia con cambios rápidos en los datos y en el entorno empresarial aspirando al más alto nivel de automatización. MACSI proporciona una solución eficaz, adaptativa y escalable. El proyecto MACSI ha sido financiado por el Gobierno de Navarra a través de la convocatoria de proyectos estratégicos 2021.
