El auge del Big Data en los puertos y terminales

Aunque podría decirse que todavía se encuentra en una fase embrionaria de su desarrollo, el análisis de Big Data es una herramienta que se está utilizando en todos los sectores y se ha convertido en la máxima prioridad en áreas como la aviación (61%) y la fabricación (42%).

Big data

El propio término «Big Data» fue definido en 2001 por Doug Laney, de la empresa de investigación y asesoramiento en tecnologías de la información Gartner, bajo las tres V de variedad, velocidad y volumen. La variedad se refiere a la amplia gama de métodos disponibles para capturar datos, la velocidad se produce en el ritmo de los cambios y la rapidez con la que se vinculan los datos, y el volumen es el número de veces que se menciona el Big Data en línea y en los medios sociales. Pero a nivel básico, ¿qué es el Big Data y por qué es tan importante para las empresas globales?

El Dr. Wayne Applebaum, vicepresidente de Análisis y Ciencia de Datos de Avalon Consulting, LLC, dijo: «Algunos podrían caracterizarlo por incluir métodos no tradicionales necesarios para almacenar, procesar, recuperar o analizar los datos (independientemente de su «tamaño»).

«Tales tecnologías, como el ecosistema Hadoop o NOSQL, surgieron para servir a una variedad de necesidades de procesamiento de datos. Hadoop hace referencia a lo que se ha convertido en una serie de implementaciones de software de código abierto que distribuyen el procesamiento de conjuntos de datos entre un gran número de procesos. Trabajando en paralelo, esto podría proporcionar resultados mucho más rápidos».

Según un artículo publicado por Adrian Bridgwater en Forbes, los resultados de un usuario de Big Data pueden depender en gran medida de lo proactivo que sea a la hora de identificar patrones de datos, y de utilizarlos para identificar lo que tiene valor real para una empresa. La revista Harvard Magazine sostiene que el Big Data podría provocar una revolución en los métodos estadísticos y computacionales utilizados para analizarlo, y que las nuevas formas de vincular los conjuntos de datos desempeñan un papel fundamental a la hora de generar nuevas perspectivas.

Está claro que los expertos coinciden en la importancia del Big Data para explotar el potencial de las empresas, sin embargo no está clara su importancia para el éxito. Para entenderlo mejor, el Dr. Applebaum explica las repercusiones para las empresas que no hacen el mejor uso de la analítica de Big Data.

«La respuesta a esta pregunta variará de una empresa a otra. Como con cualquier capacidad, depende de la importancia de una solución para una empresa. Por ejemplo, en el ámbito del mantenimiento preventivo, la capacidad de recopilar y supervisar los datos de los sensores para predecir cuándo podría fallar una pieza (en lugar de utilizar el periodo de mantenimiento estándar sugerido por los fabricantes) podría suponer un ahorro en el mantenimiento o evitar un fallo catastrófico inesperado.

«Comprender y consolidar aún más esta información a través de los buques y los proveedores de piezas podría proporcionar conocimientos que serían más difíciles o imposibles de realizar, sin la tecnología de big data».

Partiendo de este punto de utilizar los datos de los sensores para predecir mejor cuándo una pieza de maquinaria está llegando al final de su ciclo de vida, Rodrigo Garro, director de proyectos del proveedor de ingeniería de automatización portuaria Orbita Ports and Terminals, cree que capturar los datos de los sensores de los equipos y las inspecciones visuales, entre otros factores, podría ayudar a diseñar un modelo predictivo para cada tipo de máquina. Esto podría suponer un ahorro de costes y maximizar la eficiencia de los equipos portuarios.

Aplicación

En este sentido, el Sr. Garro afirmó: «En mi opinión, los mejores resultados de la aplicación de Big Data en las terminales serán la reducción de los costes operativos. Por ejemplo: en la mayoría de las terminales, el operador de grúa de una STS está haciendo operaciones sólo una cuarta parte del tiempo. ¿Qué hace el resto del tiempo? Por lo general, esperar a que un contenedor esté listo para cargar o esperar a que un camión vacío descargue un contenedor.

«Entonces, ¿por qué no hay ningún otro camión/contenedor listo? ¿Podemos resolver el problema simplemente aumentando el número de camiones? Normalmente no es la mejor solución, porque tienes más tráfico dentro de la terminal y los costes operativos aumentan. ¿Dónde está el cuello de botella y cómo resolverlo? Estas son las típicas preguntas que se pueden responder con un buen análisis basado en Big Data.»

Además de proporcionar un modelo predictivo para cada tipo de máquina portuaria, que puede conducir potencialmente a un ahorro de costes operativos, Big Data también podría tener aplicación con un sistema TOS en lo que CyberLogitec cree que puede conducir a la mejora del rendimiento y la resolución de problemas. Según la empresa, se puede utilizar una plataforma de Big Data para gestionar la información del TOS y las señales relacionadas con la posición de la grúa, el estado y la señal de posición del GPS.