Des capteurs sont également utilisés pour vérifier l ’ état des produits . Pour celles nécessitant d ’ être chauffées ou réfrigérées , les capteurs peuvent détecter une température non optimale et alerter les systèmes ou le personnel de la nécessité de prendre des mesures appropriées pour empêcher une altération irrémédiable . Les entreprises de logistique peuvent contrôler la météo et les conditions de circulation pour optimiser leur itinéraire et livrer les produits aux clients au plus vite .
Les compagnies placent également des capteurs sur les emballages des produits pour détecter s ’ ils sont authentiques ou ont été ouverts avant la livraison ou la consommation . L ’ utilisation des données en temps réel sur les produits et dispositifs de transport ( aériens , routiers , ferroviaires , etc .) est infinie .
Les villes et gouvernements se servent des données en temps réel pour fournir aux citoyens toute une variété de services , dont l ’ intervention en cas d ’ urgence , la prévention des crimes , les services de météo , l ’ amélioration du ramassage des déchets , la réduction du bruit ou de la circulation , etc . Tous ces services sont possibles grâce à des capteurs placés dans divers endroits qui collectent d ’ importantes quantités de données en temps réel , puis utilisent des analyses et des techniques d ’ apprentissage automatique pour réagir aux différentes situations .
Tous ces moyens récents de récolter et de suivre des données peuvent permettre d ’ améliorer les services aux clients . Les entreprises sont en mesure d ’ avoir davantage d ’ informations sur l ’ état ou l ’ emplacement de leurs produits , et donc de fournir des services de livraison plus rapides et de meilleure qualité . Dans le même temps , elles peuvent également informer leurs clients à tout moment de la chaîne logistique .
Nouveaux modèles d ' entreprise
L ’ un des domaines les plus prometteurs pour l ’ IoT est celui du développement de nouveaux modèles commerciaux . La capacité d ’ accéder à des données , mais aussi de prendre des décisions en temps réel a ouvert la voie à de nouvelles sources de revenus . En voici trois exemples :
Les fabricants de locomotives
Les fabricants de moteurs de train recherchent de nouveaux moyens de monétiser leurs produits . Comment peuvent-ils obtenir un modèle commercial générant des revenus récurrents à partir d ’ un moteur de locomotive coûtant plusieurs millions de dollars ? Le problème auquel ils sont actuellement confrontés est qu ’ ils ne peuvent pas vendre un nombre illimité de moteurs . Les clients réalisent un immense investissement lors de l ’ achat d ’ un moteur , et ils ne peuvent donc pas céder à chaque modernisation technologique .
Les fabricants de moteurs de train imposants et coûteux cherchent donc à devenir des prestataires de services . En collectant des données de capteur sur la locomotive , ils sont en mesure de revendre des informations et services au client en échange de frais d ’ abonnement mensuel . Ces données en temps réel peuvent être utilisées des façons suivantes :
En maintenance préventive� : protéger l ’ investissement massif du client en allongeant la durée de vie du moteur .
En services logistiques� : recueillir les données météorologiques , d ’ état de la voie , du diagnostic du moteur , etc . pour optimiser la livraison , améliorer la sécurité et fournir au client de meilleurs données et niveaux de services .
38 | THE DOPPLER | HIVER 2017