La aplicación del Internet de las Cosas en el ámbito de la Industria: el mantenimiento predictivo

(Trobareu la versió en català més avall) Desde su aparición a finales de la década de los 50, la evolución tecnológica en el campo de la informática y las telecomunicaciones han evolucionado seguido dos grandes leyes[1]: la Ley de Moore (Gordon Moore, 1965) y la Ley de Bell (Gordon Bell, 1972). Por un lado, la Ley de Moore enuncia que el número de transistores en un circuito integrado se duplica cada dos años aproximadamente gracias a la evolución tecnológica de los procesos de fabricación de los semiconductores. Los primeros microprocesadores (Intel 4004) se fabricaron a principios de los años 70 con tecnología de 10 micrómetros, mientras que los microprocesadores actuales (ARM Cortex A-53) se fabrican con tecnología de 10 nanómetros (¡como referencia, el diámetro de un cabello es de entre 60 y 80 micrómetros!). Esto supone una reducción de tres órdenes de magnitud en cinco décadas, lo que ha propiciado el aumento de la capacidad de cómputo, la reducción del consumo energético o la optimización de los costes de producción de estos dispositivos. Por otra parte, la Ley de Bell enuncia que, gracias a la evolución tecnológica que propicia la Ley de Moore, cada década aparece una nueva clase de sistemas de computación (incluyendo el sistema operativo, la red de comunicaciones y la interfaz de usuario) que establece un nuevo paradigma de aplicación y una nueva industria. De esta forma, hemos visto como la década de los 90 supuso la explosión de la informática personal y la popularización de Internet, la década de 2000 supuso la explosión de la informática móvil y las comunicaciones celulares, y la década de 2010 está...

Uso de RFID en la industria

Ahora que estamos en plena época de rebajas será muy habitual que, antes de decidirnos por comprar (por ejemplo) una prenda de vestir u otra, comprobemos el precio online en el móvil y su disponibilidad en una tienda, antes de pasarnos a comprobar cuál es nuestra talla exacta. Conocer en tiempo real la disponibilidad de un producto en una tienda es posible gracias a la tecnología RFID. Pero ¿qué es exactamente la tecnología RFID? La tecnología RFID (del acrónimo en inglés Radio Frequency IDentification) es un sistema de comunicación compuesto por un equipo lector, una o varias etiquetas, y opcionalmente un sistema de información para la gestión del sistema. El equipo lector inicia la comunicación enviando una señal a la que responden las etiquetas en el rango de comunicación, “identificándose” mediante un código único almacenado en la etiqueta. Existen diferentes tecnologías RFID (EPC, NFC, etc.). Éstas se pueden clasificar por el tipo de energía (activas o pasivas), o por la banda frecuencial de funcionamiento. En este artículo nos centraremos en la tecnología UHF pasiva, también conocida como EPC Gen2. Es decir,  funcionando en la banda UHF (entre 860 y 960 MHz en función del país de funcionamiento) y sin baterías (el lector proporciona energía que las etiquetas reflejan en parte en forma de respuesta). La particularidad de esta tecnología reside en la simplicidad de las etiquetas, compuestas por una antena y un chip muy simple, lo que reduce su coste a unos pocos céntimos, convirtiéndola en un estándar de facto en la industria. La simplicidad de las etiquetas permite su funcionamiento con muy poca potencia, lo que es muy...

Usos avanzados de la Inteligencia Analítica en Sanidad

En su introducción al compendio Analytics in Healthcare and the Life Sciences, Dwight McNeill, llama la atención sobre la ironía que representa que, en un sector fundado en la investigación masiva sobre el origen y el tratamiento de las enfermedades y donde los profesionales son gente bien formada y entrenada, la cultura de los datos no está bastante extendida ni entre los clínicos ni entre los gestores. Hace unos años, el famoso estudio de McKinsey sobre Big Data en Sanidad también mostraba la disparidad entre el potencial y la realidad. En la adaptación del modelo Delta de madurez analítica que ha hecho Tom Davenport con el HIMSS, la mayoría de los hospitales se sitúa en el estadio 2 de 5, o sea el de la inteligencia de negocio localizada en los informes financieros y de actividad. Descargar (PDF, 69KB) Fuente: Cortesía de Althaia Xarxa Assistencial de Manresa, a partir de Jason Burke (2013) He trabajado en los últimos años con varios grupos sanitarios y nos ha costado casi siempre encontrar ideas, proyectos y liderazgos que vayan más allá del reporting tradicional, de la epidemiología clásica o de problemas operativos que se resuelven mejor con los sistemas de gestión transaccionales (los ERP, ciertamente, no son muy inteligentes y entonces es lo que pasa). Nos referimos a todo ésto en un post anterior. Es verdad que las cosas van mejorando y encuentro también algunas iniciativas ambiciosas e interesantes y quizá el modelo teórico basado en “estadios” deba superarse. Por ejemplo, a partir del marco de trabajo formulado por Jason Burke, que fue el líder de SAS para el sector sanitario y uno de los...

Nuevas ofertas de trabajo

Perfiles:     – Research Engineer – EUCANCan (RE23). Barcelona Supercomputing Center (BSC). Deadline: January 13, 2019     – Postdoctoral position on Human Genomics Data. Center for Genomic Regulation (CRG). Deadline: January 31, 2019     – Post-doc Researcher in Integrative Computational Network Biology (R2), Barcelona Supercomputing Center (BSC). Deadline: January 31, 2019     – PhD student in Integrative Computational Network Biology (R1), Barcelona Supercomputing Center (BSC). Deadline: January 31, 2019     – Call for PhD Position, Institute for Health Science Research Germans Trias I Pujol (IGTP). Deadline: January 31, 2019     – Computational Technician at the CRG/UPF Proteomics Unit in Barcelona– Center for Genomic Regulation (CRG). Deadline: January 15, 2019     – PhD in Multiscale simulations for translational explorations of emphysema. Pompeu Fabra University (UPF). Deadline: February 6, 2019    – PhD position with experience in Pharmaco/Chemoinformatics at the PharmacoInformatics Group of GRIB (UPF). Deadline: February 17, 2019 Podéis encontrar más información en el siguiente enlace: http://bioinformaticsbarcelona.eu/job-offers...

Previsiones y realidad de la Realidad Virtual: Evolución 2015-2017

Se ha publicado en el Repositorio Institucional O2 el informe “Previsiones y realidades de la Realidad Virtual. Evolución 2015-2017” (en catalán) realizado conjuntamente por miembros del Observatorio Tecnológico de los Estudios de Informática, Multimedia y Tecnología y el equipo de Investigación y Análisis de Tendencias del eLearn Center de la Universitat Oberta de Catalunya. El ánimo ha sido hacer una compilación de las previsiones en contraste con las realidades en materia de Realidad Virtual (RV) que se han ido manifestando desde el año 2015 hasta el 2017, tal como se hizo dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial con el informe “Previsiones y Realidades de la Inteligencia Artificial. Evolución 2015-2017“. El objetivo es ver por un lado cual ha sido la evolución de la RV y cómo ha impactado en nuestras vidas y del otro, hasta qué punto se han hecho realidad, o no, los pronósticos que se habían hecho. Para hacer este informe, se ha recogido la información de dos fuentes principales: las previsiones de tendencias de medios especializados y las noticias e informes de fuentes más o menos divulgativas del ámbito. El documento se estructura por años, mostrándose las previsiones y realidades, en cuanto a la aplicación de la RV en diferentes ámbitos. Al final del documento se incluye la siguiente infografía de resumen y un apartado de conclusiones, haciendo un recorrido de la trayectoria de la RV en este periodo de tres años. EIMT y eLearn Center (2018). Previsiones y realidades de la Realidad Virtual. Evolución 2015-2017. Barcelona, UOC. Enlace handle (en...