IoT Sector Smart AgroFimart 2016Córdoba, 19 de octubre

Mariano GarridoIBM Industry Solution Architect

Industrial Internet of Things

@Mariano_garrido

Top 10 Top 10 Top 10 Top 10 MayoresMayoresMayoresMayores desafíosdesafíosdesafíosdesafíos globalesglobalesglobalesglobales1. Food security

2. Inclusive growth

3. Future of work

4. Climate change

5. Future of global finance

6. Future of the internet

7. Gender equality

8. Global trade and investment

9. Long-term investing

10. Healthcare

Source: World Economic Forum

© 2016 IBM Corporation

IBM Market Development & Insights

2016 HorizonWatch: Tendencias Tecnológicas

3

1. Industrial IoT

2. Enterprise Robots and Drones

3. Digital Transformation: The API-economy

4. Digital Marketing & Personalization of UX

5. The Data Economy

6. Internet of Things Security

7. Enterprise Wearables

8. Healthcare IoT and Analytics

9. Intelligent Vehicle Transportation

10. Cognitive Computing & the Future of Education

11. Industry Clouds

12. Software Development

13. BlockChain

14. Affective Computing

15. Quantum Computing

Security

Cloud Computing

Mobile Computing

Social Business

Internet of Things

Analytics Platforms & Tools

Analytics Solutions

Cognitive Computing

Emerging Trends

IoT impulsa la disrupción digital del mundo físico

Acelerando avancestecnológicos

Transformando cada aspecto de los negocios, las empresas y las profesiones

Advanced analytics

Creando nuevosproductos o modelos de negocio

Mejorando las operaciones y reduciendo costes

Cambiando la experiencia del cliente

Pervasive connectivity

Embedded sensors

Cloud computing

Product LifecycleManagement

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IBM Market Development & Insights

5

Big Data & AnalyticsIoT (includes data from

Wearables, Robots, Drones & all sensors)

_________________

Cognitive Computing

Put Your Topic Here (Vertical, tech trend,

function/role, business problem)

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IBM Market Development & Insights

Los datos “at the edge” están cambiando la forma como vemos la información

90%

By 2017

De los datos producidos en losúltimos 10 años nunca fueroncapturados o analizados

El sumatorio de la potencia colectiva de computación y almacenamiento de losdispositivos móviles superará a la de todoslos servidores del mundo

60%

2X

De los datos de los sensores pierden suvalor en millisegundos

Es el ratio de crecimiento de datoscomparado con la evolución del ancho de banda en la última década

Fuentes de datos en Smart Agro

Internet of Things

Nitrogen Sensors

GPS/GIS Data from Satellites

Drone Sensorand Image

TransmissionsWeather Data Crop Modeling

Environmental Data –temp. humidity, wind, heat units

Soil MoistureSensors

Drip Irrigation Sensors

Pivot Irrigation Sensors

Social Media

Yield Sensors on Harvesting Equipment

ApplicationSensors for Inputs

Seeding/ Planting Sensors

IntroductionsCHS

OverviewNext Steps

Las capacidades de IoT son claves y esenciales para el progreso y futuro de la agricultura

8

Predicción meteorológica

90% de las pérdidas de las cosechas se deben al clima.

Watson IoT integra los datos meteorológicos de TWC de

manera que los agricultores tienen la capacidad de construir un

modelo predictivo meteorológico y de esa forma tomar

mejores decisiones de manera anticipada o tomar las medidas

necesarias para prevenir daños en los cultivos a causa del clima

o bien construir sistemas avanzados de riego para ahorrar agua

y evitar desperdiciar plaguicidas mediante la predicción de

lluvia.

The Weather Company: Warm Autumn Northern Europe, Cooler South

9

Estamos Digitalizando y cartografiando la Atmósfera: La mayor aproximación del Big Data y el IoT a la meteorología de precisión

� The Weather Company envía 15.000 millones de previsions diarias

#WeatherMeansBiz

Hasta 2.200 Millones

Ubicacionesde prevision

meteorológica

15.000 Millones

Lecturas de presión de

dispositivosmóviles

DatosAtmosféricos

de 50,000 vuelos diarios

> 190,000 Estaciones

meteorológicasal rededor del

mundo

> 150 Modelos de previsión

metorológica

#WeatherMeansBiz 10

ThunderstormAlert

Brian,

A SEVERE THUNDERSTORM is in your area – ensure your car is protected from large hail.

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Envío de alertas y mensajes

orientados a la acción antes de

que un evento suceda

NWS Warning Polygon

Predictive Notification

Verified Impact Zone

Multiple

Channels

Disponibilidad de alertas para localizacionesprecisas con avisos orientados a la toma de acciones

Alertas dinámicas en tiempo real

• Monitorizar en tiempo real y de manera predictiva los eventosmeteorológicos más severos y peligrosos (rayos, granizo, lluvia, vientos, nieve, etc..)

• Analizar el impacto geoespacial de peligros contra el campo y loscultivos

• Notificar interrupciones inminentesde siembra, recogida, etc…

Las capacidades de IoT son claves y esenciales para el progreso y el futuro de la agricultura

13

Supervisión de plantaciones y cultivos en tiempo real

Los expertos atribuyen las diferencias en rendimiento a la

maquinaria, métodos de riego, control de plagas y la

fertilización.

Con IoT podemos integrar imágenes de drones, satélites, datos

de sensores en tierra y de medio ambiente. La información

generada a partir de estos datos puede ayudar a los

agricultores a tomar mejores decisiones para obtener

rendimientos más altos de producción.

Estas soluciones monitorizan el entorno de las plantaciones

24h/7d en tiempo real, obteniendo información sobre la salud

vegetal, la humedad del suelo, CO2, luz del sol, lluvia, aire y

más.

Previsión y reconocimiento de cultivos

14

Índices de humedad incluidos en los planes de riego

15

16

Solución de riego de precisión en Bodegas Gallo

17

Los mapas de rendimiento después de 2 años de riego de precisión muestran mejoras significativas

Resultados más destacados:

� 20% de incremento de producción (t/ac)De media por cada 10 t/acre unamejora adicional conseguida de 2t/ac

� 10% de ahorro de aguaEficiencia del uso del agua

(peso x volúmen de agua) mejora 15%

� Mejora de la calidad de la uva 10%

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IBM y Aqualia optimizan el tratamiento de aguas residuales con tecnología analítica

www-03.ibm.com/press/es/es/pressrelease/49680.wss

19

Lucha contra incendios - Watson for Forest Fire PreventionSocial Network

Libelium SensorsField Data

Historical Data

Weather Chilean Data

History of forest fires in the industry

Weather local Data

Social Insight

Climatic Data

Local weather stations

AT&T

20

Design Platform Architecture

IBM Watson IOT

DeviceWaspmotes

TemperatureRelative humidityCarbon monoxide (CO)Carbon Dioxide (CO2)

1SensorGas Board

Carbon monoxide (CO)Carbon Dioxide (CO2)Molecular Oxygen (O2)Methane (CH4)Molecular Hydrogen (H2)Ammonia (NH3)Isobutane (C4H10)Ethanol (CH3CH2OH)Toluene (C6H5CH3)Hydrogen Sulphide (H2S)Nitrogen Dioxide (NO2)Atmospheric pressure

2GatewayMeshlium

WSN: 802.15.4 / ZigBeeWiFi: 2.4GHz or 5GHzGPRS: quadbandBluetooth Cellular or PDAsGPSEthernet

3EdgeAnalytics

Early AlertNotificationMonitoringStream data

4NetworkWireless

LAN / WANBackhaul

5CloudPlatform

BlueMixPaaSSaaSIaaS

6AnalyticsSw / Hw

Apache SparkSPSSPMQMaximoCognos

7WatsonCognitive

Risk ManagementDecisión ManagementContent AnalyticsPlanning & ForecastingDiscovery & ExplorationWeather Insights

8

Libelium Cisco SoftLayer Analytics Watson

GTS Integration - as a service

Bluemix

21

Roles

Las capacidades de IoT son claves y esenciales para el progreso y el futuro de la agricultura

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Seguridad alimentaria y gestión de la cadena de suministro

Ayuda a tomar decisiones precisas desde la siembra, cultivo,

cosecha y el transporte de alimentos.

La capacidad de monitorizar y de realizar un seguimiento de la

ruta de entrega de alimentos no sólo puede evitar el

desperdicio de los mismos, sino además permitir que haya

seguridad alimentaria con una trazabilidad precisa.

La gente puede saber de dónde vienen los alimentos debido a

una cadena de suministro de los productos transparente.

Demo

Consortium for Sequencing the Food Supply Chain

Retrieve and Rank

23

Entity Extraction

Sentiment Analysis

Emotion Analysis (Beta)

Keyword Extraction

Concept Tagging

Taxonomy Classification

Author Extraction

Language Detection

Text Extraction

Microformats Parsing

Feed Detection

Linked Data Support

Concept Expansion

Concept Insights

Dialog

Document Conversion

Language Translation

Natural Language Classifier

Personality insights

Relationship Extraction

Retrieve and Rank

Tone Analyzer

Emotive Speech to Text

Text to Speech

Face Detection

Image Link Extraction

Image Tagging

Text Detection

Visual Insights

Visual Recognition

AlchemyData News

Tradeoff Analytics

50 tecnologías fundamentales

Busca una Buena idea y usa las APIs de Watson para poder aplicar capacidadescognitivas

Natural Language Classifier

Tone Analyzer

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Run Your Apps

The developer can chose any language runtime or bring their own.

DevOps

Development, monitoring, deployment and logging tools allow the developer to run the entire application.

APIs and ServicesBroad catalog of IBM, 3rd party, and open source, APIs and services to compose an application in minutes.

Cloud IntegrationBuild hybrid environments. Connect to on-premises systems of record plus other public and private clouds. Expose your own APIs to your developers.

Built on IBM SoftLayerNo need to worry about provisioning or managing infrastructure.

IBM Bluemix PaaS para desarrollar app’s IoT

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Demos y Otros

� Protocolo M2M MQTT: http://m2m.demos.ibm.com/whiteboard/

� Conexión y captura de datos: http://discover-iot.eu-gb.mybluemix.net/#/play

� Vehículos Conectados: http://connected-car.mybluemix.net/#

� App’s Cognitivas: https://www.ibm.com/watson/developercloud/starter-kits.html

� Reconocimiento Imágenes: http://bus.eu-gb.mybluemix.net/

� Blockchain: http://www.ibm.com/internet-of-things/iot-news/announcements/private-blockchain/

� Curso Node-Red: https://nodered.org/docs/getting-started/

� Curso en Coursera IoT de IBM gratuito: https://www.coursera.org/learn/developer-iot/?cm_mc_uid=06573291732114490155948&cm_mc_sid_50200000=1461811435

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Muchas gracias por su atención

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