Embed Size (px)
Citation preview
Ce
ntr
o d
e E
stu
dio
s d
e P
ostg
rado
UNIVERSIDAD DE JAÉN Centro de Estudios de Postgrado
Trabajo Fin de Máster
PLATAFORMAS
TELEMÁTICAS PARA
SERVICIOS DEL TRANSPORTE
Alumno: Bermejo Torrent, Miguel Tutor/a: Prof. D. Antonio Jesús Yuste Delgado Dpto: Ingeniería Telecomunicación
Junio, 2016
Agradecimientos
A la finalización de este trabajo quisiera expresar mi agradecimiento a todas
las personas que me han ayudado a llegar a este punto. A mis compañeros, a
todos los profesores del máster, al coordinador del mismo D. Francisco Javier
Rey Arranz y en particular al profesor D. Antonio Jesús Yuste Delgado, tutor del
trabajo, que desde el primer momento ha facilitado y estimulado su desarrollo.
A mi familia, que me ha apoyado en todo momento y animado para llevarlo a
cabo.
Muchas gracias a todos,
Miguel Bermejo Torrent
Linares 2016
1
TABLA DE CONTENIDO
1 Resumen ...................................................................................................................... 3
2 Introducción.................................................................................................................. 4
3 Objetivos ...................................................................................................................... 5
3.1 Objetivo del Trabajo Fin de Máster ..................................................................... 5
3.2 Organización del Documento .............................................................................. 5
4 Integración Vehículo-Infraestructura ............................................................................. 7
4.1 Antecedentes Relevantes. Proyecto VII e IntelliDrive ......................................... 7
4.2 Vehículo-Infraestructura Logística. Daimler. ......................................................10
4.3 Vehículo-Infraestructura Energética. Scania ......................................................12
4.4 Autonomía en el Transporte por Carretera. Daimler y Volvo. .............................14
5 Plataformas Telemáticas .............................................................................................17
5.1 Visión del Futuro del Transporte ........................................................................17
5.2 Plataformas Telemáticas en Vehículos Automóviles ..........................................20
5.2.1 Iniciativas desde la Industria de Automoción ..............................................21
5.2.2 Iniciativas desde las Tecnologías de la Información ...................................24
5.2.3 Competencia Actual entre dos Dominios ....................................................26
5.3 Retos en la Transformación del Sector ..............................................................27
5.4 Categorías de Servicios .....................................................................................32
5.4.1 Conducción Autónoma ...............................................................................33
5.4.2 Seguridad ...................................................................................................34
5.4.3 Entretenimiento y Noticias ..........................................................................34
5.4.4 Productividad ..............................................................................................35
5.4.5 Salud y Bienestar .......................................................................................35
5.4.6 Gestión del Vehículo ...................................................................................35
5.4.7 Gestión de la Movilidad ..............................................................................35
5.4.8 Integración con Hogar, Oficinas y Edificiosl ................................................36
5.4.9 Pagos en Movilidad ....................................................................................36
5.5 Pasarelas e Infraestructuras de Computación ...................................................37
5.5.1 Pasarelas o Gateways ................................................................................37
5.5.2 Infraestructuras de Computación ................................................................40
5.6 Los Sistemas de Inteligencia Artificial ................................................................42
6 Demostrador ...............................................................................................................44
2
6.1 Antecedentes .....................................................................................................44
6.2 Introducción al Demostrador ..............................................................................45
6.3 Análisis ..............................................................................................................46
6.3.1 Actores .......................................................................................................46
6.3.2 Casos de Uso .............................................................................................47
6.4 Diseño ...............................................................................................................48
6.4.1 Modularidad Dinámica. ...............................................................................48
6.4.2 Diseño Sub-Sistema Embarcado ................................................................49
6.4.3 Diseño Sub-Sistema en Servidores ............................................................50
6.4.4 Interacción con el Proveedor de Persistencia Cloud ...................................51
7 Visión de Expertos ......................................................................................................54
7.1 Carmen García Sánchez, Gerente de ASOLIF ..................................................54
7.2 Jordi Guijarro Olivares, Representante de Megha, RedIRIS ..............................55
7.3 Antonio Torralba, Dir. Dpto. de Ingeniería Electrónica, ETSI Sevilla ..................56
8 Resultados y Discusión ...............................................................................................58
9 Conclusiones ...............................................................................................................60
10 Referencias Bibliográficas ...........................................................................................61
3
1 RESUMEN
La conectividad es un concepto que caracteriza la era actual. El avance en las
tecnologías de la información, combinando el de la computación y la electrónica en
general, está transformando nuestra sociedad. El transporte es un sector de gran
importancia y transcendencia que no solo no es ajeno a esta revolución, sino que está en
un punto central de la transformación actual.
El trabajo Fin de Máster “Plataformas Telemáticas para Servicios de Transporte “
profundiza en la cada vez más estrecha interrelación entre el transporte y las tecnologías
de la información centrándose en el transporte por carretera de personas y mercancías y
en particular en el potencial de las plataformas telemáticas para servicios en este dominio
de aplicación.
El trabajo toma como punto de partida aspectos planteados durante el “Máster en
ingeniería del transporte terrestre y logística” analizando los primeros esfuerzos
relevantes en la integración vehículo-infraestructuras como punto inicial para estudiar su
evolución. Se utilizan ejemplos para documentar el estado del arte y se presentan
visiones de transporte en el futuro así como distintas iniciativas para ilustrar los retos y
oportunidades a los que se enfrenta este sector.
En la evolución hacia un ecosistema de transporte sostenible masivo y
personalizado las plataformas telemáticas constituyen un elemento central para la
provisión de servicios a distintos niveles; servicios orientados al propio vehículo, al
conductor, a los pasajeros, a las mercancías, al operador de transportes, a un conjunto
de operadores, al sistema de transporte global, a sistemas externos o a la sociedad en su
conjunto. En general, el sistema podría abstraerse en términos de los nodos que
constituyen la plataforma telemática del conjunto.
El trabajo también incluye la arquitectura de un demostrador integrando
conclusiones del trabajo e intentando analizar infraestructuras actualmente en pruebas.
También se recogen respuestas a una serie de preguntas a expertos en distintas áreas,
aunque por el desarrollo del trabajo en paralelo no ha sido posible desarrollar más los
contenidos intercambiando información del resultado del trabajo, aspecto que se propone
como una posibilidad de extensión del mismo.
4
2 INTRODUCCIÓN
Una estimación reciente de 26 millones de vehículos conectados resultó en un
volumen de más de 480 Terabytes (1012 bytes) de datos. Este número se espera que
incremente a 11.1 Petabytes (1015 bytes) en 2020. Algunos vehículos híbridos son
capaces de generar 55 Gigabytes de datos en solo una hora [1]. Aunque la recolección
de información en vehículos no es algo nuevo si lo es el volumen con que esto puede
llevarse a cabo, así como las tecnologías existentes y emergentes para su explotación
que permitirán la automatización de funciones hasta el momento reservadas a los
humanos.
La integración de las plataformas telemáticas en el vehículo, combinada con la
transición a la propulsión eléctrica, presenta una gran oportunidad y a la vez un reto para
la industria del sector. Los avances en este campo se prevén transcendentales para
muchos otros sectores. Este reto no se limita a aspectos tecnológicos, se extiende a
nuevos modelos de negocio que transformarán el futuro del transporte.
La industria de tecnologías de la información, conscientes del potencial del
transporte, está llevando a cabo, desde hace algún tiempo, incursiones en este sector. El
coche en desarrollo de Apple, el de Google o Uber son solo algunos ejemplos de la gran
actividad actual. Por otra parte, la revolución derivada de la conectividad y la computación
converge con la transformación energética. La transición al vehículo eléctrico propone un
gran reto, no solo a la industria del transporte convencional, también para las
infraestructuras energéticas y la transición a energías renovables.
Observando el interior de los vehículos más innovadores actuales, como el Tesla
S o el X [2], se percibe claramente la estrecha integración de las tecnologías de la
información y el vehículo. Por otra parte, en el vehículo eléctrico una misma fuente de
energía, la electricidad, alimenta la propulsión, la electrónica y la computación,
proponiendo el transporte como una plataforma con un gran potencial de innovación
hacia la sostenibilidad global.
5
3 OBJETIVOS
3.1 Objetivo del Trabajo Fin de Máster
El objetivo del presente trabajo fin de máster es profundizar en el potencial de las
“Plataformas Telemáticas para Servicios de Transporte”. Para ello, comenzando por una
revisión de la primera gran iniciativa relevante de integración Vehículo-Infraestructura en
Estados Unidos en 2004, el trabajo presenta distintos aspectos de su evolución así como
una visión del futuro en el transporte que ayudará a posicionar las plataformas
telemáticas en contexto. La exploración de arquitecturas y soluciones actuales permitirá
extraer conclusiones y discutir los resultados.
3.2 Organización del Documento
El presente documento incluye distintas secciones cuyo alcance se describe a
continuación:
Integración Vehículo-Infraestructura. Esta sección describe la iniciativa de
integración vehículo-infraestructura más relevante durante la primera década del
siglo XXI. Podría considerarse que la misma introduce el concepto de plataforma
telemática de manera global en el sector. A continuación se describen otras
posteriores lideradas por organizaciones industriales y centradas en el transporte
pesado por carretera. El objetivo de las mismas es documentar la progresiva
integración de la plataforma telemática con la logística y con la infraestructura
energética. Finalmente se introducen tendencias que documentan niveles
crecientes de autonomía.
Plataformas Telemáticas. Una visión del futuro del transporte nos servirá para
posicionar las plataformas telemáticas en contexto. Se analizan algunas
emergentes en automoción para introducir los retos de la transformación del
sector. Posteriormente se identifican categorías de servicios relevantes sobre
este tipo de plataformas como introducción previa al concepto de pasarela
(Gateway) y su relación con las infraestructuras de computación.
6
Demostrador. En esta sección se analizan requisitos y arquitecturas para cubrir el
tipo de necesidades que se plantean en un ejemplo de plataforma telemática. Se
han identificado algunos proveedores que proporcionan servicios en estado de
pruebas para parte de la funcionalidad requerida.
Visión de Expertos. Se han identificado algunos expertos en la geografía
española para plantearles algunas cuestiones. En esa sección se recogen las
respuestas. No se ha podido interactuar en base a los resultados del trabajo
debido al hecho de que el trabajo se ha desarrollado en paralelo. Esta posibilidad
se propone como un área de posible extensión
Resultados, Discusión y Conclusiones. Para finalizar el trabajo se incluyen
secciones para resumir y discutir los resultados previamente a la exposición de
conclusiones finales y referencias externas.
7
4 INTEGRACIÓN VEHÍCULO-INFRAESTRUCTURA
4.1 Antecedentes Relevantes. Proyecto VII e IntelliDrive
El reconocimiento del potencial de optimizar la integración entre las
infraestructuras físicas y el transporte en carretera para aumentar la eficiencia y la
seguridad tiene ya algún tiempo. Varias son las iniciativas en esta dirección que se han
llevado a cabo en Estados Unidos, Japón y Europa durante la primera década del siglo
XXI. De estas, probablemente la más importante ha sido el proyecto de Integración
Vehículo-Infraestructura VII, llevado a cabo en Estados Unidos y que evolucionaría
posteriormente a IntelliDrive. En Abril de 2004 estaría ya disponible un resumen de los
requisitos del sistema, “Vehicle Infrastructure Integration (VII): Requirements Summary”,
elaborado con la participación de representantes nacionales del Departamento de
Transponte y de varios estados [3].
Figura 1: Concepto Integración Vehiculo-Infraestructura VII
8
Bajo el paraguas de un consorcio en el que participaban los departamentos de
transporte federal y del estado americano, proveedores de tecnologías de la información,
asociaciones profesionales y los mayores fabricantes de automoción (Ford, General
Motors, DaimlerChrysler, Toyota, Nissan, Honda, Volkswagen y BMW) el objetivo de esta
iniciativa era promover la investigación y aplicaciones para vincular los vehículos a su
entorno. De alguna manera, algunas de estas tecnologías estaban ya presentes en otro
tipo de vehículos; por ejemplo, en el caso de los aviones se utiliza señalización en tierra
como referencia a los pilotos automáticos. El equipo embarcado, enlazado con otros
vehículos y la infraestructura en tierra, introduce el concepto de plataforma telemática en
este dominio de aplicación.
Para llevar a cabo este objetivo los vehículos, dotados de equipos embarcados, se
comunicaban con otros vehículos y el exterior utilizando bandas dedicadas. La
envergadura de la iniciativa requería el análisis de la estructura legal y de la política
necesaria para permitir el despliegue de este tipo de sistemas, optimizar los costes de las
posibles soluciones y desarrollar modelos de negocio aceptados por todos los actores
involucrados, considerando aplicaciones de seguridad, movilidad y servicios comerciales
y al usuario final.
Ya que los vehículos estaban estrechamente comunicados con la infraestructura y
con vehículos vecinos, estos disponían de información precisa de velocidad, aceleración,
orientación y evolución de los vehículos cercanos, por lo que también podían extraer
información de sus intenciones. Por otra parte, los sistema basados en comunicaciones y
en sistemas de posicionamiento de los vehículos presentan ciertas ventajas frente a los
visuales y por radar, limitados por la línea de visión. Estos últimos, en cualquier caso,
pueden complementar a los anteriores para cortas distancias. Los sensores en los
vehículos detectarían señales en los laterales de las carreteras. La información de la
infraestructura estaría almacenada en una base de datos central y podría ser distribuida
en tiempo real a los vehículos según se necesitara. La coordinación de todos estos
sistemas permitiría realizar maniobras automáticas de emergencia como cambios de
dirección, deceleración y frenado de la manera más precisa. También permitiría la
optimización global de la circulación en tiempo real haciendo obsoletos los sistemas de
señalización actuales.
Un sistema de este tipo aumentaría de manera drástica la eficiencia en el
transporte ya que la distancia entre vehículos puede ser reducida de manera importante y
la velocidad podría ser optimizada en función de las necesidades del conjunto. La
información en tiempo real facilitaría la decisión de la mejor ruta en cada momento. Por
otra parte, la información disponible durante la operación tendría una importancia
9
fundamental para la evolución de la infraestructura y el diseño de nuevas vías de
comunicación.
El sistema permitía la actualización remota de los sistemas embarcados y
consideraba sistemas de seguridad para evitar daños y sabotajes en los equipos.
También tenía en cuenta los requisitos de privacidad ya que los vehículos y la
infraestructura se comunican de forma autónoma y se consideraban túneles de
encriptación dependiendo de la información enviada.
Se llegaron a realizar pruebas del concepto descrito para su evaluación en
Michigan [4] y California con participación de los mayores fabricantes de automoción.
Incluso se cubrió un área de 52 kilómetros para probar aplicaciones sobre el conjunto
vehículo-infraestructura.
Figura 2 Diagrama del Banco de Pruebas en Michigan.
10
El informe final de la prueba de concepto de la integración vehículo-infraestructura
del proyecto VII incluye el resumen de resultados y conclusiones para el sistema y
aplicaciones sobre el mismo [4].
Como evolución del proyecto VII, el Departamento de Transporte Americano
introduce IntelliDrive en 2010 [5]. Muchos de los servicios en VII estaban basados en la
comunicación vehículo a vehículo (V2V). El nuevo programa argumentaba la ventaja de
darle más peso a la comunicación vehículo-infraestructura. Aunque en IntelliDrive las
comunicaciones a corta distancia seguirían basadas en tecnologías de comunicaciones
de corto alcance en los vehículos, fundamentalmente para seguridad, el nuevo proyecto
exploraría más ampliamente aplicaciones de movilidad sobre la comunicación vehículo-
infraestructura. La nueva iniciativa no llegó a tener el apoyo de la anterior y en 2011 el
Departamento de Transporte abandonaría el uso del término IntelliDrive, por solape con
otro existente, por el término genérico de “Connected Vehicle Research” manteniendo en
todo momento el vehículo conectado como eje central de la estrategia en la agenda de
investigación de Departamento de Transporte.
4.2 Vehículo-Infraestructura Logística. Daimler.
El proyecto VII, expuesto previamente, representa un esfuerzo transversal para la
integración de los vehículos y las infraestructuras. Más adelante, veremos algunas otras
más individuales en el campo de los automóviles. Sin embargo, existen también
referencias importantes en servicios telemáticos para el transporte de mercancías. En el
caso de los camiones los beneficios de la conectividad se traducen en economía de
combustible, menor tiempo del vehículo parado y mayor productividad. Estos argumentos
son los que justifican servicios representativos desplegados actualmente sobre camiones
Daimler y Volvo, entre otros.
En el caso de Daimler, actualmente se encuentra conectados en el mundo
365.000 camiones aproximadamente [6], reconociéndose en el sector que las iniciativas
de “camión conectado” transformarán radicalmente el transporte de mercancías en
carretera. Desde el 2013 la conectividad ha formado parte de la estrategia corporativa de
Daimler invirtiendo medio billón de euros en la conexión de sus camiones y en la creación
de nuevos servicios digitales durante cinco años. Como transmite la organización durante
la Feria Internacional de Vehículos comerciales en 2016, añadirá continuamente nuevos
servicios a la amplia gama disponible actualmente. Parte de su estrategia es hacer
accesible su plataforma a terceras partes. La compañía ha establecido un marco para la
transformación digital en torno al camión, reestructurando sus unidades de negocio. Una
de las estrategias fundamentales es la integración del camión con el Internet de las
11
cosas. Actualmente los camiones de Daimler generan un gran volumen de información a
través de aproximadamente 400 sensores por vehículo. Estos se integran en una
plataforma software de 150 millones de líneas de código, más que un jet de pasajeros.
Figura 3: Future Truck 2025 con Conducción Autónoma de Daimler
Algunos ejemplos de los objetivos son disminuir los tiempos de carga y descarga,
evitar las congestiones de tráfico y eliminar los registros en papel gestionando
información digital en tiempo real. Actualmente se estima que el 25% de los viajes de los
camiones son en vacío. La interconexión de la información de los vehículos puede reducir
drásticamente esta cifra. Otro objetivo es reducir el impacto de las congestiones de
tráfico. Los atascos de tráfico durante el 2015, únicamente en Alemania, afectaron a los
camiones en 1,1 millón de kilómetros. La transmisión de información en tiempo real
puede ayudar a reducir esta cifra y a facilitar llevar a cabo las actividades de
mantenimiento en el momento adecuado, disminuyendo el tiempo en que el camión deja
de estar disponible.
Sobre la base de esta infraestructura, Daimler transmite la intención de contribuir
a una nueva plataforma logística abierta altamente eficiente para abordar la necesidad
creciente del transporte de mercancías. De esta forma, transporte y logística estarían
plenamente integrados.
Para lograr este objetivo, Daimler ha extendido su estrategia de plataforma a la
conectividad y a la electrónica del salpicadero. El módulo de conectividad, parte física
embarcada de la plataforma telemática, tiene el tamaño de un libro grueso de bolsillo.
Daimler llama al dispositivo “mobile router”, siendo el componente clave de las futuras
aplicaciones logísticas [7]. El módulo funciona como un “data-logger” y proporciona
12
conexión del camión con el mundo exterior soportando actualmente comunicación
Bluetooth, Wifi, 4G y GNSS. Recoge información de un amplio abanico de sensores y
cámaras, almacenando la información y pre-procesándola para aplicaciones de la
plataforma telemática y en particular para interoperar con los diferentes actores de la
plataforma logística.
Este módulo reemplazará a todas las soluciones en el Grupo y podrá ser utilizado
en vehículos de otras marcas por estar basado en estándares, aunque hasta el momento
no se conoce completamente sus especificaciones. Sin embargo, la compañía anuncia su
expectativa de vender 700.000 camiones hasta el 2020, todos incorporando este
componente estandarizado.
4.3 Vehículo-Infraestructura Energética. Scania
El transporte, después de la Industria, es el mayor consumidor de energía [9]. Sin
embargo, mientras la Industria aglutina un espectro muy amplio de subsectores, el
transporte está más concentrado y los avances en innovación son más globales. Por otra
parte, es un sector altamente dependiente de los combustibles fósiles por lo que su
evolución a fuentes de energía con un posible origen renovable, como la electricidad,
contará con un gran apoyo de los gobiernos y de los usuarios finales.
Uno de los principales problemas de la infraestructura energética es el
almacenamiento de la energía. La demanda de energía no es constante por lo que la
infraestructura debe de diseñarse para la mayor demanda. Variaciones importantes de la
demanda son complejas de gestionar ya que implica poner en funcionamiento o detener
plantas de producción por la dificultad de almacenamiento. Para estimular el uso de la
energía en periodo de baja demanda es frecuente el uso de diferentes tarifas horarias.
La transición a energías renovables implica una mayor inestabilidad en la
generación ya que se hace muy dependiente de las condiciones climáticas. Esta es una
de las razones por la que existen numerosos proyectos explorando la posibilidad de
aprovechar un futuro parque de vehículos eléctricos como un gran almacén de energía
distribuido. La transición a la energía eléctrica como fuente de propulsión propone un reto
adicional en la integración vehículo-infraestructura que se extiende no solo a la
integración del vehículo con su entorno físico sino a la integración con la infraestructura
energética. El vehículo podría asumir el papel de consumidor o proveedor de energía,
según la demanda y las necesidades del usuario del vehículo, formando parte de un
sistema inteligente de recursos energéticos distribuidos.
13
No es de descartar que los avances energéticos en el transporte se trasladen a
otros sectores por la capacidad tecnológica y de innovación del sector. Un ejemplo actual
en esta dirección es la incipiente penetración de las baterías de Tesla en el hogar. Por
otra parte, la posibilidad de un parque móvil con una gran capacidad de almacenamiento
de energía abre grandes posibilidades de que el transporte se convierta en un actor
relevante no solo en el campo de tecnologías de la información sino también en el
energético.
Figura 4: Demanda de Energía Global por Sector y Tipo de Combustible
Aunque el progreso en los vehículos automóviles eléctricos es conocido por todos,
el transporte pesado en carretera se enfrenta a una problemática más compleja. La
potencia y autonomía de desplazamiento necesaria difícilmente puede cubrirse con las
tecnologías de almacenamiento eléctrico actuales. Por otra parte, las baterías serían muy
pesadas y requerirían un gran consumo energético para su desplazamiento. Para evitar
este inconveniente, Siemens ha diseñado un sistema similar al de los tranvías que
permite a los camiones alimentarse con energía eléctrica en autopistas o autovías. El
sistema pasa de propulsión eléctrica a convencional o viceversa de manera automática,
al abandonar el área de suministro posible o incorporarse en ella respectivamente. En
Suecia se ha puesto en marcha un piloto con Scania [8] y se tienen previstos otros
similares en Estados Unidos.
14
Figura 5: Sistema de Siemens en Suecia con Camiones Scania
Otras iniciativas recientes intentan emular el éxito de Tesla en el transporte
pesado de carretera. Este es el caso de la empresa Nikola Motor [9] que ha conseguido
2,3 billones en preventas de 7000 camiones en un breve período tras el anuncio de un
nuevo sistema combinado de propulsión. En este caso, gran parte de la energía eléctrica
se producirá en el mismo camión complementando el sistema de baterías con una turbina
de gas para mantener la carga. Con este sistema el camión tendría autonomía de unos
2000 kilómetros, una emisión casi nula y una potencia de unos 2000 caballos. Nikola
Motor propone un modelo de alquiler de 4000 a 5000 dólares al mes, estando cubierto el
coste del carburante durante el primer millón de millas, lo que compensa un ahorro del
100% en el contrato de alquiler.
De los casos anteriores deducimos que las plataformas telemáticas asumirán
también funciones de control y coordinación con el exterior de la funcionalidad asociada a
la propulsión eléctrica aunque esta dependerá del grado de integración con el exterior.
4.4 Autonomía en el Transporte por Carretera. Daimler y Volvo.
En Mayo de 2015 Daimler presentó en el estado de Nevada el primer camión del
mundo autorizado para circulación con conducción autónoma, el Freightliner Inspiration [10].
Al igual que su homólogo en Europa, en operación normal ilumina en blanco la parrilla en el
15
frontal del radiador, mientras que en modo autónomo lo hace en azul. De esta manera, otros
conductores pueden identificar que evoluciona de manera autónoma.
Figura 6: Daimler-Freightliner. Convoy de Camiones Autónomos
Como servicio avanzado de conducción autónoma se considera la conducción
autónoma en cadena que permite reducir la distancia entre camiones de 50 a 15 metros,
disminuyendo, como consecuencia, el consumo de fuel en un 7% y las emisiones
asociadas. Las caravanas de camiones autónomos en autopista optimizan la eficiencia
del transporte por la importante disminución del espacio utilizado. También aumenta la
seguridad ya que el tiempo de reacción de un sistema de frenado automático es mucho
menor que el de un conductor humano, disminuyendo las probabilidades de alcance.
Actualmente el transporte conectado y optimizado es una prioridad para la firma.
En el caso de Volvo [11] son 175.000 los vehículos conectados en las carreteras
europeas [12]. Muchos envían información sobre cuando necesitan servicios de
mantenimiento y algunos de estos servicios pueden llevarse a cabo remotamente. Sin
embargo, los servicios de automantenimiento se encuentran actualmente en sus
comienzos. Estos necesitan ser integrados con el calendario de trabajo previsto. En un
futuro el camión podrá solicitar los recambios que necesitará en las estaciones de
servicio más adecuadas.
Uno de los mayores retos identificados es la gestión masiva de todos los datos
que se generan por los sistemas del camión. Por la información obtenida del análisis
16
masivo de datos el camión podrá entender mejor por qué se producen los fallos y
evitarlos antes de que ocurran, pudiendo reparar de manera autónoma fallos menores o
realizar ajustes de manera automática y realizando reservas para servicio de
mantenimiento cuando sea necesario. Las labores de administración se reducirán
drásticamente ya que muchas de las funciones puede llevarlas a cabo el mismo camión,
así como las actualizaciones de software cuando sea necesario. También podrá
comunicarse con otros dispositivos, como ya es el caso con algunas funciones del móvil.
Con la incorporación de funciones de automantenimiento avanzado el camión no solo
podrá circular con autonomía sino que tenderá a poder hacerlo de forma continua.
17
5 PLATAFORMAS TELEMÁTICAS
5.1 Visión del Futuro del Transporte
En la sección anterior se han presentado iniciativas en curso desde el 2004. Dicha
fecha puede considerarse una referencia en la introducción del concepto de plataforma
telemática en el transporte por la escala de la iniciativa, su dimensión transversal y los
objetivos planteados. Posteriormente, se han presentado plataformas comerciales
existentes para el transporte de mercancías en carretera tomando como ejemplos
Daimler y Volvo. Las referencias previas sirven a modo de introducción para profundizar
en una visión del transporte futuro con el objetivo de posicionar la relevancia de las
plataformas telemáticas. En este caso nos centraremos en el transporte de personas,
aunque muchos de los conceptos son aplicables a personas y mercancías.
Figura 7: Vehiculo Inteligente Conectado. Ford
Una característica fundamental de la transformación tecnológica actual es que el
medio digital tiene el potencial de identificar necesidades individuales y de responder de
manera individual con unos costes muy reducidos. Esta capacidad es la que se transmite
a los distintos sectores a medida que las Tecnologías de la Información aumentan su
18
penetración. Sin embargo, el transporte gestiona plataformas físicas importantes por lo
que para que esto sea posible debe integrase la información relevante de la
infraestructura de transporte para optimizar su respuesta a la demanda. La aplicación de
la inteligencia basada en la información del sistema global permitirá nuevos modelos de
negocio que modificaran sustancialmente la forma en que viajamos actualmente.
Los teléfonos móviles y las tecnologías basadas en Internet han permitido el
lanzamiento de nuevos modelos de negocio como Car2Go [15], Uber [16], BlaBlaCar [17]
etc, incluso los coches autónomos empiezan a despegar actualmente. Sin embargo, el
futuro del transporte probablemente va más allá [13].
Actualmente, utilizamos distintos medios de transporte combinados. Cada uno de
ellos tiene sus ventajas según el contexto; la bicicleta, el autobús, el metro, el coche el
avión y algunos otros. En el futuro aparecerán nuevos medios de transporte. Hyperloop
[14] es un medio de transporte que devuelve el interés del transporte neumático. Permite
el desplazamiento a alta velocidad en tubos donde se desplazan capsulas propulsadas
por motores de inducción lineal y compresores de aire.
Figure 1: Diseño del Concepto Hyperloop
19
La aparición de vehículos autónomos tendrá sin duda un gran impacto en el
diseño de nuevos tipos de vehículos y en los servicios de transporte en general. La
autonomía de los vehículos y su gestión coordinada permiten la optimización en tiempo
real de la operación de la flota para cubrir la demanda. Una de las intenciones de Uber
es sustituir los conductores actuales por coches autónomos. Actualmente, los coches
pequeños de ciudad no han tenido mucho éxito ya que el modelo de propiedad impone al
comprador la restricción de elegir el modelo que responda a un promedio de su demanda.
Con un modelo de servicio no existe esta limitación ya que el vehículo a utilizar puede
adaptarse al tipo de servicio solicitado. Iniciativas de transición son los modelos de
alquiler por muy corto espacio de tiempo. Organizaciones como Car2Go [15] operan
flotas de coches distribuidos por la ciudad para su uso durante un corto espacio de
tiempo.
Es de esperar la aparición de nuevos tipos de vehículo, sin embargo, el cubrir la
necesidad de desplazamiento geográfico difícilmente podrá ser proporcionado por un
único tipo de transporte que supere a los demás en todas sus características. Por otra
parte, existe una tendencia global del transporte en propiedad hacia un servicio de
transporte. La combinación de ambas tendencias es un servicio de transporte multimodal
integrando los distintos tipos de transporte.
En muchas ciudades se está invirtiendo actualmente en la mejora del transporte
multimodal intentando combinar las ventajas de cada uno de los medios de transporte
disponibles. Moovel [20], una empresa del grupo Daimler, proporciona al usuario distintas
alternativas para cubrir su necesidad de desplazarse de un sitio a otro combinando
distintos medios de transporte. La cuestión es cómo llegar a desarrollar y optimizar un
transporte multimodal y cuál es el papel de la plataforma telemática en este contexto.
Las unidades embarcadas de la plataforma telemática tendrán distinto nivel de
inteligencia y autonomía, según el caso, y frecuentemente se apoyarán en estaciones en
tierra. Sin embargo, una de las necesidades más importantes para permitir la
automatización de un desplazamiento masivo multimodal son APIs estándares que
permitan intercambiar información en tiempo real sobre la capacidad de los medios de
transporte disponibles. Existen algunos estándares, como TransXchange [21] en el Reino
Unido, que permite intercambiar rutas y horarios. SIRI (Interfaz de Servicio para
Información en Tiempo Real) [22] es otro protocolo desarrollado por varios países
Europeos que permite intercambiar información sobre servicios de transporte público y
vehículos. El protocolo GTFS usado por Google [23] tiene un objetivo similar.
20
Figura 8: Sistema Multimodal Integrado de Transporte (Ford)
El precio del desplazamiento también formará parte de este API por lo que estas
interfaces, integrando toda la información relevante, permitirán una movilidad masiva
intermodal. Por otra parte, proporcionarán una nueva infraestructura para aplicaciones
sobre la red de transporte. De manera similar, un sistema puede dar servicios al
transporte de mercancías. En este caso, no solo será necesario especificar el origen y
destino deseado sino describir las características de la mercancía. En cualquiera de los
casos el sistema puedes abstraerse en términos de nodos de computación que
representan a las unidades móviles y en muchos casos parte de la funcionalidad puede
proporcionarse de manera remota.
Resumiendo lo anterior, el transporte futuro puede resumirse como un servicio
proporcionado por un ecosistema optimizado de medios de transporte disponibles para
responder de manera personalizada a una demanda masiva.
5.2 Plataformas Telemáticas en Vehículos Automóviles
Mientras el transporte pesado por carretera, estará estrechamente relacionado
con la plataforma logística, el sector de automoción, por el número de unidades, es
donde podría esperarse mayor interrelación entre el futuro de las tecnologías de la
21
información y el transporte. No es de extrañar que las iniciativas más relevantes
actualmente provengan de ambos sectores; organizaciones de tecnologías de la
información e industrias tradicionales de automoción.
Durante los próximos años el vehículo conectado irrumpirá en la industria de
automoción originando grandes cambios que empiezan a aparecer con los primeros
sistemas de conducción semiautomática en el mercado. Los fabricantes de automoción,
que siempre se han identificado hasta el momento como proveedores de producto,
tienden a evolucionar hacia proveedores de servicios de movilidad.
Según el Economist los automóviles están entre las inversiones más caras de la
población pero el 96 % del tiempo en el mismo no se dedica a otra cosa [24]. Por esta
razón el vehículo conectado abre nuevas posibilidades en muchos campos, incluyendo
entretenimiento, comercio electrónico e incluso salud, que modificarán la visión del
automóvil actual por parte de los usuarios. Estas oportunidades son también identificadas
por otros actores del sector tecnológico como Apple y Google, por lo que la integración
del vehículo y las tecnologías de la información originará un nuevo frente de competencia
entre las industrias.
En la situación actual de gran transcendencia, los gobiernos también asumen un
papel influyendo en la competencia y apoyando a la industria local. La automoción es un
sector muy regulado y decisiones gubernamentales pueden impedir o promover el
desarrollo de ciertas tecnologías.
5.2.1 Iniciativas desde la Industria de Automoción
Según un estudio anual llevado a cabo por PwC durante 2015 [15] se prevé que
las ventas de tecnología de coche conectado se multipliquen por tres en 2021,
elevándose a 122.6 billones de euros. A modo de ejemplo, en 2018 los vehículos deben
disponer de sistemas automáticos de llamada de emergencia en Europa [26]. Por otra
parte, el precio global del vehículo no crece tan rápidamente como la parte
correspondiente que se repercute sobre las capacidades digitales, implicando que el
retorno de la inversión en los componentes tradicionales se está reduciendo. En los
segmentos de gama alta se espera que esta parte crezca al 10% del total en 2021, más
del doble del actual que se sitúa en el 4%. Esta fuerte tendencia está empujando la
transformación del sector. La seguridad y la conducción autónoma son las categorías
más importantes de las nuevas inversiones, constituyendo el 61% del total.
22
Actualmente se espera que la transición hacia la conducción autónoma tenga
lugar poco antes del 2020, como fecha más cercana, entendiendo que en 2025 un 20 por
ciento de los vehículos vendidos tendrán capacidades significativas de conducción
autónoma. Aunque la industria del sector de las tecnologías de la información manejan
cambios radicales, con conducción sin involucración del conductor, los fabricantes de
automóviles trabajan bajo una visión más evolutiva, incluyendo un conjunto de servicios
de asistencia al conductor que considera desde medidas pasivas, tales como
aparcamiento automático, disponible hoy día, a sistemas semiautomáticos que permiten
al usuario tomar el control en cualquier momento.
Figura 9: Audi RS7 - Record de Velocidad en Conducción Autónoma [16]
Según la industria de automoción los avances serán progresivos y en 2030
podríamos ver vehículos sin posibilidad ninguna de dirección por parte del conductor.
También reconoce que la evolución podría ser incluso más lenta, con escenarios de un
20 por ciento de penetración de vehículos autónomos en 2030.
Los principales proveedores (Tier 1) están haciendo esfuerzos importantes en
colaboración con los fabricantes considerándose Bosch [28] el más innovador y
Continental [29] en segundo lugar, seguido por Visteon, TRW y Valeo. Los desarrollos
más relevantes de vehículo conectado de la industria automoción se centran en las
siguientes áreas:
23
Vehículo Autónomo: Operación del vehículo sin conductor humano inicialmente
centrada en área concretas como aparcamiento autónomo o conducción
autónoma supervisada en condiciones favorables.
Seguridad: Definida como la posibilidad de alertar al conductor sobre problemas
en la carretera y detección automática de posibles colisiones. Entre estas se
incluyen funciones de señalización de emergencia y llamadas automáticas.
Entretenimiento: Funciones que proporcionan música y video a los pasajeros y al
conductor. Interfaces para móviles, acceso Wifi o Redes de Área Local, acceso a
redes sociales o “oficina móvil” son algunos ejemplos.
Bienestar: Funciones en torno a la salud y la competencia del conductor. Ejemplos
incluyen alertas electrónicas para detectar o reducir la fatiga y otras formas de
asistencia.
Gestión del Vehículo: orientadas a minimizar la gestión del vehículo por parte del
usuario y aumentar la comodidad de uso. El control de las funciones del coche a
distancia, presentación del estado del vehículo y servicios e información asociada
a los datos de tráfico son algunos ejemplos.
Gestión de la movilidad: Apoyo a una conducción más económica, rápida, segura
y eficiente basada en datos recogidos por el vehículo. Algunos ejemplos son
pantallas de información de tráfico en tiempo real, información asociada a
servicios y reparaciones necesarias.
Integración en el hogar, oficina y otros edificios: La integración en el sistema de
alarmas doméstico o la gestión de energía son ejemplos de esta área.
Dentro de los actores de automoción Tesla [2] merece una mención particular. Su
entrada, reciente en el mercado, se ha caracterizado por su alto nivel de innovación
fundamentalmente en el sistema de propulsión. Tesla ha sido el primer fabricante en la
producción de vehículos de serie utilizando baterías de Litio ion y los primeros en
alcanzar un rango de autonomía por encima de 200 millas (320 Km) con una única carga.
Sus vehículos también se caracterizan por el alto valor añadido en el campo de
tecnologías de la información. La última versión de software en el modelo S incluye
funciones de piloto automático utilizando una combinación de cámaras, radar, sensores
ultrasónicos y datos para conducir de manera autónoma en autopistas, cambiando de
carril y ajustando su velocidad respondiendo a la situación del tráfico. Una vez llegado al
destino, sus sensores barren el entorno en busca de aparcamiento y aparca al recibir la
orden. La pantalla del salpicadero presenta de forma sintética y en tiempo real la
información que utiliza el vehículo para determinar su comportamiento en relación con el
entorno.
24
Figura 10: Tesla S - Piloto Automático Sensible al Tráfico
5.2.2 Iniciativas desde las Tecnologías de la Información
La transición hacia la movilidad como servicio supone una disrupción en la cadena
de valor actual en la automoción. Los servicios de coche compartidos tales como Uber
[16], Lyft [30] y BlaBlaCar [17] son actores intermedios en la evolución hacia el coche
autónomo ya que su objetivo es construir el grupo de usuarios y promover el servicio
compartido del vehículo frente al modelo convencional de propiedad. En enero de 2016
Lyft, empresa similar a Uber, anunció a General Motors como socio tras una inversión de
este de 500 millones de dólares [31] como parte de una campaña de financiación externa
de 1 Billón de dólares. Esta asociación se anunció por los beneficios cruzados para
ambas organizaciones en la promoción del modelo de coche compartido y autónomo. En
paralelo también se prevé que muchos vehículos autónomos estarán dedicados a cubrir
rutas específicas, como los servicios sin conductor existentes en el aeropuerto de
Heathrow.
Entre los proyectos más conocidos que surgen desde el sector de tecnologías de
la información se encuadra el coche autónomo de Google. Google contrató en el 2005 al
equipo ganador en la competición de vehículos autónomos organizada por el
Departamento de Defensa Americano “Grand Challenge”. Posteriormente, consiguió en
2012 que el estado de Nevada autorizara la circulación de vehículos autónomos [32]. Más
tarde Florida, California y Michigan se unirían a la decisión de Nevada. Aunque el primer
vehículo autorizado fue un Toyota Prius con sistemas de Google, en 2014 presentó un
prototipo sin mandos para el conductor que parece tener planes de comercialización para
el 2020.
25
Figura 11: Coche de Google
El vehículo utiliza un radar LIDAR que puede proporcionar información de
precisión por la iluminación con láser, midiendo distancias con el equipo situado sobre el
vehículo. Este sistema permite obtener un modelo 3D detallado alrededor del vehículo
que se combina con mapas de mundo en alta resolución para permitirle la conducción.
Además de la computación realizada en equipos de a bordo, otras funciones se realizan
de manera remota sobre la infraestructura de computación. En Junio de 2015 Google
anuncia que sus vehículos han recorrido un millón de millas, el equivalente a una persona
media de 75 años. Durante las pruebas los vehículos no excedían la velocidad de 40
Km/h y siempre con una persona supervisando la evolución. Google ha extendido sus
pruebas al estado de Texas donde está permitido circular vehículos sin volante ni
pedales. Actualmente no ha conseguido cambios de la legislación en esta dirección en
California. En Junio de 2015 Google reconoce que los vehículos han estado involucrados
en 12 accidentes; ocho por alcance de otros vehículos en señales de stop o semáforos,
dos laterales por otros conductores, uno por un conductor que se pasó un stop y otro
cuando era conducido manualmente. Un mes después un vehículo sería de nuevo
alcanzado, originando heridas leves para el conductor, el primer accidente con daños
para los ocupantes. El vehículo tiene algunas limitaciones en condiciones atmosféricas
adversas que Google planea tener resueltas en 2020.
26
Figura 12: Diseño Imaginario del Coche de Apple bajo el Proyecto Titan
En el caso de Apple son muchos los rumores e indicios que parecen confirmar
que también se encuentra trabajando en un vehículo. De acuerdo con un artículo
publicado por el Wall Street Journal [17], existe un proyecto interno denominado Titan con
el objetivo de diseñar un vehículo disponible para el 2019. Sin embargo, la compañía
mantiene en secreto su actividad en este campo aunque es conocido públicamente que
ha contratado ingenieros con gran experiencia en el sector.
5.2.3 Competencia Actual entre dos Dominios
Los fabricantes de automoción y proveedores de primer nivel (Tier 1) ofrecerán
sus propios servicios en áreas como gestión de la movilidad e integración con el hogar,
entre otros. Un ejemplo de la competencia actual en áreas estratégicas es Robert Bosch
y su alianza con TomTom, o la adquisición por BMW, Audi y Daimler de los servicios de
mapas de Nokia por 2,8 billones de euros [34], para evitar su adquisición por
competidores. Sin embargo, tras la adquisición, mantienen la autonomía de la empresa
para vender a rivales del mismo sector. La entrada de Mercedes en servicios de gestión
de flotas es otro ejemplo. También existen aproximaciones de otras empresas de
tecnologías de la información hacia el vehículo conectado. Por ejemplo, IBM se ha aliado
con Continental (Tier 1 en el sector de automoción) para el desarrollo de sistemas para
vehículos autónomos [30], campo en el que también trabaja Robert Bosch.
27
Las industrias de las tecnologías de la información operan con principios muy
diferentes a las de automoción. Los fabricantes de automóviles tienen una visión de
fabricantes de producto. Ven la funcionalidad del vehículo autónomo como algo adicional
a las plataformas existentes. Los actores del sector tecnológico identifican, sin embargo,
un gran campo de oportunidades con el vehículo autónomo como el punto de comienzo.
Estos nuevos actores están acostumbrados a crear la oferta desde cero, desde una
perspectiva de servicio basado en Internet.
Los fabricantes de automóviles favorecen tecnologías propietarias vinculadas al
hardware, haciendo énfasis en la fiabilidad y en la regulación del sector. Sus ciclos de
desarrollo son largos y sus sistemas cerrados. Están basados en una jerarquía de
proveedores que no interacciona bien con la tecnología exterior. Las empresas
tecnológicas tienen menos responsabilidad sobre los sistemas previos. Valoran mucho la
velocidad en llegar al mercado, la versatilidad, el desarrollo rápido de productos y la
iteración frecuente. Muchos operan con plataformas abiertas y protocolos estándares que
pueden ser usados por un número muy grande de actores. Sus productos responden
rápido a las necesidades del usuario pero tienen limitaciones en fiabilidad y duración a
largo plazo.
Los vencedores en esta competencia deben integrar lo mejor de ambos mundos.
Deberán llegar pronto al mercado con ofertas digitales que satisfagan las expectativas de
los usuarios para escalar y dominar el mercado. Deben crear nuevos modelos de negocio
capaces de asumir las innovaciones y retornar satisfactoriamente las inversiones.
5.3 Retos en la Transformación del Sector
El coche conectado es mucho más que un nuevo paquete de opciones en un
vehículo. Es una tecnología disruptiva que modificará las estructuras actuales de la
industria de automoción, catalizando la aparición de nuevos modelos de negocio y
modificando la naturaleza del negocio en sí mismo. Sin embargo, no es una
transformación aislada. El automóvil es rápidamente una “cosa” en el “Internet de las
Cosas”. En 2020 se espera 50 billones de dispositivos conectados a Internet, 10 veces
más que la base instalada de ordenadores personales. La industria alemana únicamente
tiene previsto invertir en digitalización e Internet de las cosas 11 billones anuales.
Kugler Maag Cie [36], una consultora especializada en el sector de automoción,
analiza los cambios a implementar en las empresas del sector de automoción en un
informe elaborado con la participación de 40 expertos; directivos de la industria de
automoción, tecnologías de la información y telecomunicaciones de Europa, Estados
28
Unidos y Asia. Una batería de entrevistas online y presenciales se han llevado a cabo
para identificar los aspectos principales que influyen en los desarrollos electrónicos con
relevancia en el futuro del sector.
Los desarrollos en la industria de automoción ocurren en un contexto de cambios
globales donde las tecnologías están permitiendo nuevos productos creando nuevas
necesidades que requieren soluciones aún más tecnológicas. Las megatendencias
describen las direcciones globales del desarrollo durante los próximos quince años.
Actualmente pueden ser observadas y aumentarán su intensidad. Estas son importantes
de analizar ya que el sector de automoción no es ajeno a las mismas e influyen en los
desarrollos desde un punto de vista de transformación global. Una megatendencia, para
considerarse como tal, debe ajustarse a los siguientes criterios:
Debe ocurrir durante un período de al menos 15 años y puede ser extrapolada con
alta probabilidad, por ejemplo utilizando datos demográficos.
Tiene un impacto global aunque puede variar en forma e intensidad en las
distintas regiones y subsistemas sociales.
Modifica de manera sustancial el conjunto de la sociedad y la economía global
más allá de mercados y sectores individuales.
En el análisis se consideran las siguientes megatendencias como punto de
partida:
Refuerzo del individuo posibilitado por el aumento de la educación y las
comunicaciones.
Difusión del poder que será compartido por redes.
Patrones demográficos con distintas evoluciones: elevado número de adultos en
determinadas sociedades, derechos igualitarios y desplazamiento a las ciudades
de la población.
Escasez de recursos como consecuencia del aumento de la población.
El uso de la electrónica se está extendiendo en todas las áreas y la conectividad
entre objetos y actores previamente independientes tiende a ser global. Los vehículos no
son una excepción en esta tendencia. La conectividad, sin embargo, aumenta la
complejidad del sistema global. Emergen retos que derivan de la sincronización de la
innovación en diferentes frentes; desde las energías renovables a la conducción
autónoma, por ejemplo. Aumenta la necesidad de innovación mientras disminuyen los
ciclos de desarrollo. La conectividad de los vehículos y el entorno es una realidad y no
está controlada por la industria de automoción. El Internet de las Cosas empieza a
interconectar productos de distintas industrias. Pone en cuestión la forma de hacer
29
negocio en las distintas áreas, pero a la vez crea un amplio abanico de oportunidades
para nuevos modelos de negocio.
La innovación en productos es importante pero es más importante el desarrollar
nuevas formas de generar valor evolucionado de productos a servicios. El valor para los
usuarios finales se genera por servicios que integran en tiempo real distintos
proveedores, en ocasiones de distintas industrias. El valor se crea y se vende en ciclos
de servicios cortos de manera distinta a la creación de valor con productos físicos con
grandes ciclos de innovación. Esto supone un cambio muy importante para la innovación
en la industria de automoción. La industria de automoción parte del éxito de estructura
jerárquica clásica y conservadora. La trasformación digital modificará a toda la industria y
particularmente a la cadena generación de valor.
El estudio se centra en el impacto sobre el desarrollo de la electrónica en la
industria de automoción identificando las preguntas fundamentales a responder:
¿Cuáles son los cambios principales a gestionar?
¿Cómo debe organizarse el I+D en un mundo digital?
Resumimos a continuación las principales conclusiones:
La arquitectura electrónica de los vehículos futuros
Actualmente en la industria de automoción domina la estructura física. Esta será
desplazada por una estructura en capas basada en servicios software. La división clásica
de cuatro perspectivas verticales se sustituirá por dos, la capa física y la de conectividad.
El cambio a una arquitectura horizontal afecta más que la tecnología a utilizar. También
modifica la estructura organizativa del I+D. La cultura de las unidades que desarrollan
estas dos capas se desarrollará de manera independiente. La velocidad de innovación y
la necesidad de cooperación interdisciplinar será significativamente más alta en la capa
de conectividad.
Transición a redes cooperativas de innovación
La estructura jerárquica, con los grandes fabricantes en la posición más alta, será
reemplazada por una red cooperativa de socios. Comunidades de desarrollo se formarán
dinámicamente en torno a servicios. Se crearán y disolverán rápidamente, lo que
requerirá adaptarse a trabajar con estándares abiertos y ajustarse a la cultura de los
diferentes socios. La organización ágil es el modelo del futuro. La organización ágil
30
incluye unidades independientes pero en red, con ejecución y decisiones
descentralizadas y reconfiguraciones rápidas y flexibles, teniendo en cuenta la
competencia de los participantes.
Los servicios como fuente principal de ingresos.
Esta es una tendencia que está revolucionando el resto de la industria de
sistemas empotrados. Los servicios aumentan en importancia frente a los productos. Solo
una pequeña parte de los ingresos será proporcionada por la venta de productos físicos.
Esto requiere la sustitución de componentes privados por arquitecturas orientadas a
Internet y basadas en servicios. Los actores de automoción necesitan adquirir las
competencias para cooperar entre disciplinas. Esto implica aprender a trabajar con
empresas de nueva formación como socios. Los cambios de esta transformación cultural
son muchos mayores que los tecnológicos.
La importancia del Internet de las Cosas
El Internet de las cosas forzará cambios en los modelos de negocio existentes y
creará oportunidades en los nuevos. El nivel ejecutivo debe adquirir la competencia
necesaria para gestionar teniendo en cuenta la evolución global del Internet de las Cosas.
El conocimiento técnico debe complementarse con la capacidad de servicios integrados
como fuente principal de creación de valor.
Evolución hacia el desarrollo continúo
Una nueva funcionalidad podrá ser añadida posteriormente a la entrega del
producto. Los usuarios de dispositivos de Internet están ya acostumbrados a un estado
beta continuo. Actualizaciones y mejoras extendiendo la funcionalidad podrán llevarse a
cabo continuamente. El vehículo del futuro debe satisfacer estas expectativas. Los
procesos de desarrollo actual serán reemplazados por desarrollo continuo con ciclos de
desarrollo muy cortos.
Importancia de la velocidad en los nuevos desarrollos
Actualmente el coste continúa siendo uno de los mayores factores determinando
el presupuesto y la duración de los proyectos. Como consecuencia, frecuentemente el
criterio utilizado es la solución de menor coste. Este criterio no es aceptable en los
31
entornos de desarrollo continuo. La infraestructura debe permitir evolucionar el software
por lo que la calidad de la misma debe primar sobre el coste. Esto permite un retorno de
la inversión más rápido y ofrece la posibilidad de estandarizar una plataforma que
posibilita retornos de beneficios adicionales a largo plazo.
Importancia de dar forma a un código abierto seguro
El código abierto en los vehículos es ya una realidad. El modelo de negocio tras el
código abierto es similar en algunas cosas al del hardware estándar. Pero el código libre
aporta más desde el punto de vista técnico y organizativo. Para transformar las
oportunidades ofrecidas en una realidad se requiere el desarrollo de nuevas
competencias de los actores de automoción. Un aspecto importante a desarrollar es la
gestión de redes autoorganizadas de creación de valor. El código libre también se
extenderá ampliamente en la funcionalidad crítica en software.
El aumento masivo de software seguro crítico, cumpliendo los requisitos de la ISO
26262, solo podrá ser desarrollado a tiempo con reutilización masiva de software en las
áreas críticas. Se requiere un ecosistema para el desarrollo de soluciones abiertas que
cumplan con los requisitos de los estándares de seguridad simplificando los procesos de
verificación y validación
¿Cómo comenzar a abordar los cambios?
Cada uno de los aspectos mencionados requiere cambios importantes en una
organización. Los cambios deben abordar procesos internos, estructuras y cultura de la
compañía y de los socios en la cadena de creación de valor. El proceso de innovación
pasa a ser mucho más dependiente de la red de industrias del sector aunque la base
debe ser construida sobre la cultura organizativa de flexibilidad y agilidad de las
empresas individuales. Las competencias internas y externas necesitan ser desarrolladas
en paralelo y de manera coordinada.
32
5.4 Categorías de Servicios
Figura 13: Categoría de Servicios Telemáticos
En una primera aproximación los servicios disponibles en la plataforma telemática
de un vehículo se podrían clasificar en distintas categorías. Algunos de ellos, por su
estrecha relación con el vehículo, estarán muy relacionados con el fabricante, mientras
que en otros podrían participar un amplio abanico de actores. Se podría adelantar que los
servicios asociados a la conducción inteligente, a la seguridad y los servicios de
emergencia estarán entre los primeros. Otros, intermedios, podrían depender de la
estrategia de cada firma. Finalmente, existen servicios no vinculados al vehículo pero que
deberían estar accesibles desde el mismo. Actualmente Bosch ha desarrollado
aplicaciones para hacer accesible aplicaciones de móviles Android y Apple desde la
pantalla táctil del vehículo.
A continuación se describen algunas de las categorías de los servicios vinculados
a la plataforma telemática:
33
Figura 14: Interoperabilidad Apple y Android y Panel Táctil de Control en Jaguar
5.4.1 Conducción Autónoma
La conducción autónoma es probablemente la nueva característica del coche que
está evolucionando más rápidamente. Probablemente está progresando mucho más
rápido de lo inicialmente esperando y con una demanda importante en China.
Actualmente está disponible con funcionalidad limitada, como aparcamiento autónomo y
conducción a bajas velocidades, particularmente interesante en congestiones de tráfico.
También existe para conducción en autopista en condiciones favorables. Se espera que
entre 2020 y 2025 esté disponibles versiones totalmente autónomas para largas
distancias. Sin embargo, unas de las limitaciones actuales más importante es el marco
legal y regulatorio así como la definición de responsabilidades en caso de accidente.
La posibilidad de conducción autónoma plenamente implementada tiene un gran
potencial como habilitadora de nuevos modelos de negocio basados en servicios y
proporcionados por flotas de vehículos autónomos.
34
5.4.2 Seguridad
La seguridad es un aspecto fundamental para la venta de vehículos, más aún en
el vehículo conectado y como desarrollo paralelo a la conducción autónoma. En 2018
serán obligatorios en Europa los sistemas automáticos de llamada de emergencia en
caso de accidente del vehículo. Estas pueden incluir una evaluación de los daños
proporcionando información adicional a los equipos de asistencia. Se espera que China
tenga un papel muy relevante en la demanda global de este tipo de servicios. La
regulación puede tener una gran influencia en la estandarización y el desarrollo de la
funcionalidad.
También se incluye en esta categoría la funcionalidad para evitar colisiones. Una
vez el vehículo detecta que un accidente sería inevitable si no toma el control,
respondería de manera automática disminuyendo la velocidad, frenando o alterando la
dirección. Alertas al conductor en presencia de obstáculos detectados o información
sobre aproximación de vehículos por ángulos de poca visibilidad son otras funciones de
seguridad.
5.4.3 Entretenimiento y Noticias
En el vehículo se dispone de mucho tiempo, mientras la actividad principal suele
ser únicamente la conducción. Actualmente ya existen muchas posibilidades de ocio
incluyendo social media, música, descarga de películas, Wifi en el vehículo,
recomendaciones de restaurantes, etc. En el desarrollo de este tipo de servicios es
importante mantener la compatibilidad con los servicios existentes fuera del vehículo, por
lo que en el campo del hardware se ha aumentado la relación con la industria de
electrónica de consumo.
Los consumidores, especialmente de Asia, consideran el entretenimiento
conectado como una función básica en el automóvil. Se espera una interacción fluida con
otros dispositivos como teléfonos móviles u otros dispositivos del conductor y pasajeros.
Servicios de noticias de carácter general o del tiempo se incluyen muchas veces
con los servicios de ocio, si bien podrían considerarse también en una categoría
independiente. En general, las noticias, y el tiempo en particular, pueden priorizarse
dependiendo de la ubicación, aunque el usuario podría establecer otras preferencias.
35
5.4.4 Productividad
El vehículo es para muchos un instrumento del trabajo y para otros es
imprescindible mantener el contacto con la oficina desde el mismo. El vehículo tiene el
potencial de ampliar esta función más allá de lo actualmente posible con el dispositivo
móvil. Todas las funciones asociadas a la oficina móvil se incluyen en esta categoría,
incluyendo acceso al correo, video-conferencias, calendario, aplicaciones de negocio y
flujos de trabajo. Algunos de los servicios de productividad están ya disponibles en
vehículos actuales.
5.4.5 Salud y Bienestar
El aumento de conductores de cierta edad justifica tecnologías que controlen su
estado durante la conducción. Con esta posibilidad se puede reducir el número de
accidentes cuando se detecta una situación que dificulte la conducción. Algunas de estas
tecnologías están desarrolladas e incorporándose en los nuevos vehículos. Actualmente,
existen vehículos con la capacidad de proporcionar masajes de espalda. Sistemas de
detección de fatiga alertan al conductor y el vehículo puede cambiar la temperatura
interior, iluminación y otros parámetros para mejorar la capacidad de conducción. El
muestreo de señales vitales puede originar el frenado automático para detener el
vehículo en caso de detectar problemas graves.
5.4.6 Gestión del Vehículo
Existe un gran abanico de funciones que pueden reducir los costes de operación
del vehículo y facilitar el uso por parte de los conductores y propietarios. La demanda de
este tipo de funciones está dirigida por las compañías que tiene que gestionar un elevado
número de vehículos; vehículos de alquiler, coches compartidos y empresas de Internet.
Algunas funciones en esta dirección son el control a distancia de funciones con el móvil,
seguimiento del vehículo, supervisión de su correcto funcionamiento, mantenimiento y
gestión del calendario de revisiones. Otras funciones importantes en esta categoría son
las actualizaciones del software y el registro de datos de uso para interactuar con los
servicios de mantenimiento y compañías de seguros para ajustar el precio de los mismos.
5.4.7 Gestión de la Movilidad
El aumento de las congestiones de tráfico y de la polución está demandando
rápidamente funciones para mejorar la eficiencia del tráfico principalmente en China y en
36
Estados Unidos, lo que facilita a los fabricantes incorporar progresivamente este tipo de
funciones.
Las funciones en torno a la gestión de la movilidad son de gran importancia a
largo plazo para integración optimizada de flotas de vehículos autónomos. Incluyen
herramientas de navegación para planificar rutas basas en información de tráfico en
tiempo real. Información presentada sobre el parabrisas puede ayudar al conductor a
visualizar información sin separar la mirada de la ruta. Esta puede incluir
recomendaciones de velocidad, según la situación del tráfico y condiciones de la
carretera, así como información de las estaciones de combustible con menor precio en el
trayecto o incluso posibles lugares de estacionamiento cuando el vehículo se acerca a su
destino final.
5.4.8 Integración con Hogar, Oficinas y Edificiosl
Son muchos los escenarios donde el vehículo se concibe como una extensión del
hogar por lo que la integración del mismo con sistemas tales como calefacción, aire
acondicionado, sistemas de seguridad, entretenimiento y energía (en el caso de
vehículos eléctricos) abre un amplio abanico de posibilidades. La demanda para la
integración fluida del vehículo aumenta conforme se van desarrollando progresivamente
los sistemas de automatización del hogar. Esta funcionalidad está altamente relacionada
con la integración con sistemas automáticos de edificios, oficinas y aparcamientos en
general.
5.4.9 Pagos en Movilidad
El desplazamiento del vehículo frecuentemente lleva asociado pagos como el
peaje o la recarga de combustible, aunque esta funcionalidad podría extenderse a otras
áreas dependiendo de modelos de negocio. También, en algunos casos, se plantean
modelos de pagos por uso de las infraestructuras de circulación. Actualmente existen
dispositivos externos para agilizar el pago en autopistas o sistemas de lectura de
matrícula que vinculan los pagos a una tarjeta de crédito asociada. También observamos
que existen estaciones de fuel junto a grandes hipermercados, vinculando la compra de
combustible con la de otros artículos. También los sistemas de reconocimiento de
matrícula se van extendiendo en estaciones de servicio.
Por otra parte, algunos de los servicios en la plataforma telemática del vehículo
podrían ser de pago, por lo que se abre la posibilidad de la integración de todos ellos. De
37
esta forma se puede generar una nueva fuente de ingresos directos, como porcentaje de
las transacciones, o indirectos, al facilitar el uso de ciertos servicios,
5.5 Pasarelas e Infraestructuras de Computación
Tras las secciones previas donde se han expuestos aspectos relativos a la
transformación producto-servicio en el sector del transporte y automoción, así como
categorías de servicios posibles, en esta sección analizaremos la integración vehículo-
infraestructura desde el punto de vista de tecnologías de la información. En este caso, los
vehículos serán abstraídos en términos de sus unidades principales de computación,
gateways o pasarelas, y la infraestructura estará representada por las soluciones
actuales en las infraestructuras de computación.
5.5.1 Pasarelas o Gateways
En general, una plataforma telemática estará constituida por un conjunto de nodos
distribuidos en vehículos y en tierra. Los nodos embarcados, frecuentemente
denominados gateways o pasarelas, permiten enlazar la información proporcionada por
el vehículo y su entorno con elementos fuera de su esfera de interacción. En general, el
concepto de gateway o pasarela se presenta en muchos sistemas. Puede entenderse
como un dispositivo que integra información de distintas fuentes físicas o digitales,
permitiendo procesamiento local y transfiriendo la información relevante a la
infraestructura de computación, frecuentemente en un Centro de Procesamiento de
Datos. El router en el hogar, el móvil y la unidad embarcada en los coches pueden
considerarse pasarelas o gateways en el entorno doméstico, personal o en el vehículo
respectivamente.
Una de las primeras decisiones a tomar en el caso de abordar un demostrador es
decidir sobre la tecnología a adoptar para su implementación en el caso de un vehículo.
En este sentido es interesante considerar el punto de vistas de Robert Bosch en el
análisis de la tecnología más adecuada para el Internet de las Cosas.
Según el Vice Presidente de Ingeniería en Bosch Software Innovations GmbH,
Stefan Ferber, recientemente se ha cruzado el punto de inflexión hacia el Internet de las
Cosas [18]. En el pasado han llevado a cabo mucha investigación y desarrollo en este
campo pero el mercado no estaba aún maduro. Esta es una de las causas por la que
algunos de sus productor no tuvieron el éxito esperado. En el momento actual considera
muy relevante decidir sobre la tecnología más adecuada para el Internet de las Cosas,
38
reconociendo que en esta decisión son muchos los aspectos a considerar pudiendo
depender de la empresa y del mercado en el que opera.
En este contexto analiza la amplia penetración de Java, con más de nueve
millones de desarrolladores, de los cuales, entre Bosch y sus socios, cuentan
aproximadamente medio millón. Esta base de desarrolladores proporciona al tipo de
producto desarrollado por Bosch una garantía de continuidad. La adopción de tecnologías
más avanzadas, como OSGi [38], es aún un punto de discusión entre los expertos y es
probablemente difícil llegar a un acuerdo aceptado por todos. OSGi define un modelo de
componentes dinámico sobre la máquina virtual de Java que permite gestionar
remotamente servicios en dispositivos distribuidos geográficamente. Por sus
características se adapta al tipo de mercado en el que Bosch opera y fue una de las
razones fundamentales en las adquisición de Prosyst a principios de 2015. Por otra parte,
Bosch está involucrado en un consorcio del hogar conectado, conjuntamente con Cisco y
ABB, utilizando la tecnología OSGi.
La implementación de OSGi por parte de Prosyst se considera frecuentemente
como la que mejor se adapta a dispositivos con capacidad limitada. OSGi tiene un rango
de utilización muy amplio; entornos de desarrollo de aplicaciones, telemática de
automoción, automatización industrial, automatización de edificios, aplicaciones
energéticas y aplicaciones de hogar conectado entre otras muchas. La tecnología es
actualmente muy madura, con sus especificaciones en su quinta versión. Sin embargo,
esta tecnología también es conocida por cierta complejidad de aprendizaje y modelo de
programación. La estrategia de la organización para disminuir la complejidad es añadir
capas de abstracción adicionales para el desarrollo de servicios en los dispositivos y
modelos de información que se incorporan en la plataforma de desarrollo.
Entre las alternativas analizadas por Bosch para cubrir las necesidades en
escenarios de Internet de las Cosas sobre dispositivos o Gateways se encuentran:
C++, C
Java SE nativo empotrado
Java Jigsaw
Eclipse Mihini (runtime con API Lua )
HW apoyando Java Script
Apple iOS HomeKit
Google Android
39
Para aplicaciones de integración de dispositivos o lógica de negocio en servidores:
Servlets Java, contenedores Java EE
Aplicaiones Java basadas en Spring Boot
vert.x
Storm
Akka
Entornos de servidor basados en JavaScript (e.j. node.js)
La comunidad de JavaScript es considerada muy dinámica y creativa, sin
embargo, no existen aún componentes estándares para gestionar software en gateways
o dispositivos terminales y es muy pronto para adoptar tecnologías como JavaScript y
node.js en este tipo de entornos. Es importante considerar que el tiempo de vida de
muchos dispositivos en aplicaciones de Internet de las Cosas pueden ser cinco, diez, o
incluso veinte años. Si los dispositivos terminales y los gateways son dominados por
Android, o por el sistema operativo de Apple, Bosch considera que se perdería la
apertura necesaria para crear un ecosistema de negocio en torno a ellos. Considera que
Lua es un gran lenguaje pero no suficientemente extendido para su adopción en muchos
entornos.
A la fecha de hoy no existe una tecnología más probada y más madura para
gateways de Internet de las cosas que OSGi (excepto software empotrado real basado en
C, C++ o ensamblador). Otras industrias como ABB, Cisco, GE, Deutsche Telekom,
Oracle, and Hitachi están siguiendo el mismo camino por lo que la aproximación encaja
en la visión de ecosistema de negocio.
Comparado con las otras tecnologías analizadas, OSGi es la única que tiene unas
especificaciones claramente definidas y un proceso de estandarización claro tras ella. La
adquisición de Prosyst se justifica por el hecho de que ha sido un actor importante en la
alianza de estandarización desde sus inicios en 1999 y en otros comités de
estandarización.
La solución de Prosyst, integrado en el grupo Bosch actualmente, proporciona un
middleware independiente del hardware y del sistema operativo, incluyendo la gestión de
dispositivos y el aprovisionamiento de software remoto que puede ejecutar un proveedor
de servicios sobre la nube. Todo el desarrollo está basado en estándares y APIs abiertos.
Incluye agentes de gestión remota TR-069 y TR-157 y la gestión del ciclo de vida de la
aplicación. Algunas características adicionales son:
• Soporte de conectividad de la red doméstica por múltiple protocolos
40
• Capa de abstracción para integración de dispositivos
• Motor de reglas para la automatización de secuencias de comandos
• Servidor web integrado y entorno de desarrollo web para interfaces avanzadas
• Capacidades de acceso remoto amplias; por servicio Web (SOAP y REST),
JMS, JCA, JSON-RPC
• Administración basada en web
• Gestión del ciclo de vida de servicios; instalación remota, actualización,
desinstalación, configuración, supervisión y diagnóstico.
5.5.2 Infraestructuras de Computación
En paralelo a la evolución tecnológica para abordar las nuevas necesidades en los
dispositivos, las infraestructuras se enfrentan también a nuevas soluciones que están
trasformando drásticamente el sector. Por la naturaleza intrínseca de la información
digital, el sector de las tecnologías de la información evoluciona más rápidamente que
otros sectores y no es casualidad que los crecimientos que se observan en las industrias
de este sector sean difíciles de reproducir en otros campos.
La conectividad, también en este caso, es lo que está permitiendo una rápida
transición de producto a servicio. De hecho, Internet surge como una plataforma donde
los sistemas proporcionan servicios de información a una comunidad de usuarios. La
concentración de ordenadores en centros de datos plantea nuevas necesidades de
optimización. Se requieren nuevas soluciones tecnológicas para proporcionar servicios de
infraestructura a un mayor número de clientes con una capacidad física de computación,
almacenamiento y comunicaciones dada.
Surge el concepto de virtualización que permitirá la asignación de recursos
virtuales que comparten una misma infraestructura física. Con esta aproximación se
permite compartir recursos físicos. Si analizamos el tiempo que realmente utilizamos la
CPU de nuestro ordenador y suponemos que el tiempo no utilizado podríamos alquilarlo a
otro usuario, es fácil concluir que el compartir los recursos de computación puede resultar
en precios drásticamente más bajos. De alguna manera, existe similitudes con los
servicios de vehículo compartido, aunque en esta caso con beneficios mucho mayores.
Los sistemas de virtualización, o los contenedores nativos más recientes,
proporcionan la posibilidad de compartir recursos de computación entre un elevado
número de usuarios sin perjudicar la calidad del servicio. Por otra parte, los recursos
41
virtuales pueden crecer bajo demanda en la infraestructura física disponible, o incluso
transfiriendo dinámicamente carga de computación a otros centros de datos, por lo que
las limitaciones físicas disminuyen. Muchos han asimilado este nuevo modelo de
computación como servicio a la electricidad, que utilizamos en función de nuestra
necesidad y es facturada según consumo.
Figura 15: Centro de Datos de Google
Probablemente, el cambio más importante desde un punto de vista de negocio es
que la transición a la computación como servicio implica pasar de unos costes de
adquisición (que en este caso podrían ser muy elevados) a un pago por uso. En muchos
casos, el coste de entrada para una capacidad de computación, almacenamiento y red
muy limitada es nulo y aumenta en función del uso. Como consecuencia, actualmente
pueden desarrollarse servicios con posibilidad de acceso desde las distintas partes del
mundo con un riesgo muy limitado, ya que solo se facturaría en caso de éxito.
Con este modelo de pago por uso las capas en los productos software
tradicionales; sistema operativo, middleware/plataforma y aplicación se transforman en
Infraestructura como Servicio (IaaS), Plataforma como Servicio (PaaS) y Software como
Servicio (SaaS), frecuentemente denominadas capas cloud [39].
En paralelo, la reducción drástica en los costes de computación por la utilización
de las nuevas tecnologías software ha originado modelos de negocio que se sustentan en
la publicidad. Estos modelos se basan en la venta de la información recogida del uso en
términos de plataforma para publicidad ya que la información de uso, o en algunos casos
42
introducida explícitamente por los usuarios permite segmentar la población. El gran
número de usuarios posibles en aplicaciones sobre internet y los modelos basados en
publicidad, que por ser gratuitos han tenido mucha aceptación, ha llevado a reconocer el
valor de los datos, difícil de extraer cuando no son elevados. La aparición de tecnologías
de Big Data [40], para explotar el gran volumen de datos generado, surge como
estratégicas en los nuevos escenarios.
5.6 Los Sistemas de Inteligencia Artificial
Durante los últimos años, combinando el aumento exponencial de datos
disponibles y la gran capacidad de computación existente, se están desarrollando nuevas
tecnologías orientadas a la explotación de datos que podrían suponer una disrupción en
las tecnologías de la información.
Figura 16:Prototipo Autónomo Basado en Inteligencia Artificial de George Hotz
Las tecnologías denominadas “Deep learning” se enmarcan en una en una rama
del aprendizaje basado en algoritmos que intentan modelar abstracciones de alto nivel
usando arquitecturas en capas de transformaciones múltiples lineales y no lineales. En
general, una observación puede ser representada de muchas formas, algunas son
mejores que otras para el aprendizaje automático y puede depender del tipo de problema
a resolver. Durante los últimos años distintas arquitecturas de redes neuronales han
tenido resultados de éxitos en visón, procesado de leguaje y habla.
43
La aproximación utilizada en el aprendizaje automático es radicalmente distinta a
la programación tradicional. Por ejemplo, un sistema de aprendizaje, tras analizar un
número muy elevado de imágenes donde aparece un perro, podría construir internamente
un modelo abstracto de perro que le permitiría identificar su existencia en cualquier otra
imagen. A mediados de 2010 este tipo de aplicaciones han comenzado a tener resultados
que no parecían posibles en el pasado. En 2011, Watson [41], de IBM, bate a los
campeones humanos en el concurso Jeopardy! contestando preguntas en lenguaje
natural. En Marzo de 2016, por primera vez una máquina de inteligencia artificial,
AlphaGo de Google, ha batido al campeón mundial de Go, Lee Sedol [42].
Este tipo de sistema tiene otras muchas implicaciones ya que sería muy
complicado y frecuentemente imposible conocer por qué el sistema ha identificado a una
imagen como un perro y, extrapolando, cualquier otra decisión, aunque por el gran
volumen de información que puede gestionar podría llegar a conclusiones difíciles de
extraer para un humano.
Este tipo de tecnologías se está utilizando también en prototipos de sistemas de
automoción. En Diciembre de 2016, George Hotz, conocido por haber roto los sistemas
de seguridad del iPhone con solo 17 años y posteriormente el de la PlayStation 3,
presentó a la prensa un primer prototipo sobre un vehículo Honda Acura desarrollado con
técnicas de Inteligencia Artificial [19]. El sistema desarrolla su motor de inteligencia
analizando la información de la conducción de un humano y de la evolución de los
vehículos de su entorno. Un sistema radar y otro de visión proporcionan los datos para
construir un modelo del entorno y el sistemas de inteligencia artificial identifica los objetos
y aprende los patrones de comportamiento durante la conducción. Tras un período de
aprendizaje el sistema es capaz de conducir el vehículo sin intervención humana.
Elon Musk, CEO de la empresa de automoción Tesla, es uno de los principales
accionistas de OpenAI [20], una iniciativa para promover una Inteligencia Artificial
beneficiosa para la humanidad, aunque en declaraciones anteriores ha advertido sobre
los riesgos de desarrollar este tipo de tecnologías. OpenAI, pretende hacer la nueva
tecnología de Inteligencia Artificial accesible para cualquier persona. Sin embargo, el
filósofo Nick Bostrom, es escéptico con esta estrategia. “Si tienes un botón que pudiera
hacer cosas perjudiciales al mundo, no quieres dárselo a todos” afirma.
44
6 DEMOSTRADOR
6.1 Antecedentes
Como una de las actividades formativas cubiertas durante el “Máster en Ingeniería
del Transporte Terrestre y Logística” se han llevado a cabo prácticas en el Centro
Tecnológico Metalmecánico y del Transporte, CETEMET, de Linares. Estas prácticas se
han encuadrado dentro de las actividades de apoyo a la mejora del diseño de cajas
isotérmicas llevadas a cabo por CETEMET y más concretamente extendiendo resultados
del proyecto MEET+.
MEET+ tiene como objetivo final la mejora de la eficiencia energética en el
transporte de perecederos. Muchas son las mercancías que requieren condiciones
controlada de temperatura durante su transporte. Un diseño adecuado de las cajas
isotérmicas permite disminuir la energía necesaria para mantener las condiciones de
temperaturas requeridas o, en caso de no utilizar refrigeración, una mayor calidad del
producto transportado en el lugar de destino.
Uno de los resultados de dicho proyecto ha sido una herramienta predictiva de
ayuda para el diseño de cajas de transporte isotérmicas. Basada en un modelo
matemático validado, la herramienta permite estimar las pérdidas de calor en base al
diseño, por lo que constituye una herramienta de gran relevancia para el diseño de
carrocerías aislantes y la mejora en los procesos de fabricación. Durante las practicas
personal experto de CETEMET ha planteado una serie de mejoras a la herramienta
predictiva MEET+. Para llevarlas a cabo se han estudiado a alto nivel los fundamentos
teóricos en los que se basa la herramienta así como la implementación de la misma. Se
ha analizado con mayor detalle las áreas de la aplicación relevantes para introducir las
mejoras propuestas y se han implementado posteriormente.
Esta práctica llevada a cabo con anterioridad es la que ha servido de inspiración
para la definición de un escenario pare el diseño de un demostrador. Mientras la
herramienta desarrollada está orientada a la fase de diseño de las cajas isotérmicas, el
control durante su operación está fuera del alcance del proyecto MEET+. Sin embargo,
en nuestro caso nos centraremos en los periodos de operación de este tipo de cajas.
El demostrador define, a modo de ejemplo, el control de las condiciones de
temperatura de la carga como una de las posibles funcionalidades de una plataforma
telemática para servicios de transporte por carretera. La funcionalidad a cubrir por la
misma estará definida por la necesidad de mantener condiciones controladas de
temperatura durante el transporte de cierto tipo de mercancías.
45
6.2 Introducción al Demostrador
Inspirado en las prácticas previas realizadas en CETEMET se define un
demostrador sencillo, a modo de ejemplo, para cubrir las necesidades que se derivan de
supervisar las condiciones de temperatura en el trasporte de perecederos teniendo en
cuenta en el diseño del mismo los resultados del presente trabajo.
Consideramos un caso hipotético de un operador dedicado al transporte de fruta.
El operador plantea la necesidad de garantizar que la temperatura de la mercancía
transportada en las unidades isotérmicas se mantiene en el intervalo adecuado para
todos los camiones de su flota. Por otra parte, es de interés del operador comprobar que
el comportamiento de las cajas isotermas en condiciones reales responde a las
características transmitidas por los fabricantes y comprobadas en laboratorio. Los viajes
que realizan los camiones son largos, desde el sur de España a distintos lugares de
Europa, y un diseño adecuado de las cajas isotérmicas tienen relevancia en el consumo
de su flota.
Consideraremos requisitos de alta escalabilidad suponiendo que en futuro podrían
incorporase nuevas flotas y servicios adicionales.
Figura 17: Demostrador
46
6.3 Análisis
En el análisis recogeremos las necesidades a cubrir en términos de un usuario no
experto en software para especificar el sistema. En nuestro caso utilizaremos
UML(Unified Modeling Language) [21] para describir la necesidades que el sistema debe
cubrir. Por la naturaleza y objetivos del demostrador planteado la funcionalidad del mismo
se describirá a muy alto nivel.
Figura 18:Casos de Uso
6.3.1 Actores
En nuestro sistema consideramos los siguientes actores:
Conductor: Representa al conductor del camión.
Operador de Control de Flota: Supervisor remoto de la flota de camiones.
Sistema GPS: Sistema GPS proporcionando información de posición y
temperatura.
Sensores Temperatura: Sensores de temperatura interna (en la caja
isotérmica) y externa.
47
Sistema de Refrigeración. Sensores asociados al sistema de refrigeración
para extraer información de consumo.
Tiempo: Representa el activador periódico de la evaluación.
6.3.2 Casos de Uso
En nuestro caso describiremos los casos de uso a muy alto nivel, suficiente para
complementar la información representada en el diagrama. A cada caso de uso le
asignamos un código para posible referencia posterior. Este está formado por “CS” y un
número asignado secuencialmente a continuación.
CS01: Adquisición Datos.
Funcionalidad asociada a la captura de datos externos: información del GPS
(posición y tiempo), sensores de temperatura (interna, en la caja isotérmica y en el
exterior) y asociados al equipo de refrigeración (para información de consumo).
CS02: Evaluación Estado.
Comparación de la temperatura interior con los umbrales de alarma definidos, que
podrían depender del tipo de carga.
CS03: Visualización Estado.
Visualización del estado actual del sistema.
CS04: Gestión Alarmas.
Funcionalidad asociada a las gestiones requeridas en caso de alarma, como
confirmación de que ha sido detectada por el conductor.
CS05: Gestión Históricos.
Funciones asociadas a la gestión de valores registrados como informes (CS06) o
analítica sobre los datos (CS07).
CS06: Registro de Datos.
Almacenamiento de datos (tiempo de validez, posición de GPS, valores de
temperatura interior y exterior y consumos del sistema de refrigeración) para uso
posterior.
48
CS06 Informes.
Generación de informes sobre valores históricos registrados en el sistema.
CS07 Analítica.
Análisis de los datos registrados, por ejemplo asociados a datos de temperaturas
externas y consumos del sistema de refrigeración.
6.4 Diseño
Identificaremos una arquitectura para abordar el problema integrando
conclusiones del trabajo. Al tratarse de un diseño software, normalmente el lenguaje de
un diseño estaría vinculado a este dominio. Sin embargo, en nuestro caso, el objetivo es
plantear un diseño a muy alto nivel.
El demostrador se ajusta a requisitos habituales en este tipo de escenarios
aunque limitado a un único servicio. Sin embargo, sería razonable pensar que el número
de servicios podría aumentar ya que el coste de introducir nuevos servicios sería muy
bajo, siempre que la plataforma embarcada se haya dimensionado adecuadamente. Para
facilitar que distintos vehículos puedan ser aprovisionados con distintos servicios
gestionados desde una misma plataforma telemática necesitamos una aproximación
modular al sistema. Para permitir que se puedan añadir sin interferir en la operación de
los restantes se requerirá que esta modularidad de los componentes software sea
dinámica.
Independientemente de utilizar una aproximación modular y dinámica en el diseño
de todo el sistema diferenciaremos en el diseño entre la parte embarcada en el vehículo y
la desplegada en servidores:
Sub-Sistema embarcado
Sub-sistema en servidores
6.4.1 Modularidad Dinámica.
El concepto fundamental tras OSGi es la modularidad dinámica. Un bundle OSGi,
la unidad de despliegue, es un fichero JAR que define explícitamente las partes visibles a
otra unidades desplegadas y lo que necesita del exterior (esto permite, por ejemplo,
utilizar distintas versiones de una librería en distintas partes del código).
El entorno de ejecución de OSGi implementa un registro de servicios. Un bundle
puede registrar un servicio bajo una o más interfaces. Otros servicios pueden localizar los
49
previamente registrados o recibir una llamada cuando el servicio deseado esté disponible.
Para facilitar la reutilización es recomendable el registro de servicios bajo interfaces
estándares.
Existen múltiples implementaciones de OSGi con distintas licencias libres que
podrían utilizarse en nuestro caso:
Felix [46] (código disponible con licencia Apache 2.0)
Knopflerfish [47] (código disponible con apoyo comercial de Makewave)
Equinox [48] (código disponible con licencia Eclipse)
Un aspecto a tener en cuenta es que los beneficios de utilizar la modularidad
dinámica se perciben con el aumento del tamaño del sistema (siempre que la arquitectura
haya sido diseñada correctamente) y particularmente en escenarios donde debemos
gestionar remotamente sistemas con distintas configuraciones pero reutilizando al
máximo los componentes software utilizados. Probablemente en nuestro escenario, por
su simplicidad, no se justificaría ya que la curva de aprendizaje y el modelo de
programación exigen un esfuerzo adicional si no se conoce la tecnología. Sin embargo,
ya que en nuestro demostrador pretendemos únicamente ilustrar la aproximación al
diseño utilizaremos esta tecnología también adoptada por grandes actores industriales en
el campo de la automoción.
6.4.2 Diseño Sub-Sistema Embarcado
El subsistema embarcado está basado en la plataforma OSGi y considera los
siguientes servicios:
Adquisición de datos: Incluyendo servicios específicos para la información de GPS
(tiempo y posición), temperatura (interior y exterior) y sistema de refrigeración
Evaluador de estado: Recoge periódicamente información de los sensores
evaluando si la temperatura se encuentra en los márgenes adecuados. Invoca al
servicio de alarmas si no fuera el caso. Solicita empaquetamiento de los datos y
su almacenamiento local y en la infraestructura cloud.
Empaquetador: Construye los paquetes de información para almacenamiento.
Gestión de alarmas: Cubre la funcionalidad para la gestión de las alarmas.
Persistencia: Almacenamiento en local de las últimas medidas. En la
infraestructura de datos se registrarán todas.
50
Figura 19: Subsistema Embarcado
6.4.3 Diseño Sub-Sistema en Servidores
Para el diseño del sub-sistema en servidores tendremos en cuenta los requisitos
de alta escalabilidad mencionados en la descripción. La arquitectura estaría basada en
una infraestructura Cloud incorporando una base de datos NoSQL. Asumimos que las
necesidades de almacenamiento serán muy altas, ya que nos interesa registrar los
parámetros frecuentemente y podrían incorporarse muchos más vehículos. Sin embargo,
inicialmente no identificamos la necesidad de un middleware específico para analítica ya
que los análisis e informes a realizar son sencillos y sin requisitos de tiempo relevantes.
Por otra parte, para garantizar la tolerancia a fallos y disminuir tiempos de respuesta al
circular por Europa elegiremos un proveedor con instalaciones en distintos países.
La siguiente cuestión que nos plantearíamos es si abordar la puesta en marcha de
la infraestructura por nuestra parte o si utilizar servicios existentes. En este caso, y por
enmarcarse el demostrador en un proyecto académico, hemos optado por la última
opción. Aunque los servicios identificados se encuentran en fase de pruebas nos han
51
proporcionado la posibilidad de comprobar el funcionamiento aunque de manera muy
limitada.
Figura 20: Subsistema en Servidores
6.4.4 Interacción con el Proveedor de Persistencia Cloud
A continuación describimos a alto nivel el funcionamiento de interfaz con el
proveedor de almacenamiento masivo utilizando series de datos con marcas de tiempo.
En este contexto, una aplicación se define como un contenedor asociado a un
conjunto de datos registrados desde el punto de vista del proveedor de servicios. Dentro
de una aplicación se pueden definir conjuntos de datos independientes accesible por
“tokens” permitiendo considerar distintas zonas de accesibilidad.
Tokens de Acceso a los Datos
Para la lectura y almacenamiento de datos se utilizan tokens para autenticación y
autorización. La comunicación con el sistema de almacenamiento es encriptada con TLS
y autenticada con tokens. Los tokens restringen el contexto de utilización de un conjunto
de datos de la aplicación.
52
Un token tiene un identificador único e incluye:
- Nombre
- Clave (para autenticar)
- Permiso de lectura o escritura
- Etiqueta Clave/valor definiendo el subconjunto de datos accesibles con el token.
Las etiquetas asociadas a un token de escritura se añaden a cualquier valor
escrito con el token y las asociadas a uno de lectura se añaden como filtro de las
solicitudes realizadas con el mismo. De esta forma se garantiza la seguridad de que los
datos se han escrito por el dispositivo identificado, protegiendo también al resto en caso
de problemas en uno de los dispositivos.
En la creación de una aplicación elegiremos un nombre, una descripción y el
clúster de almacenamiento donde se registrarán los datos. Este último no puede ser
modificado. Posteriormente creamos tokens con nombre y etiqueta de localización y el
sistema genera las claves para lectura y escritura.
Registro de Datos
En general una serie de medidas las identificaremos típicamente por un nombre,
frecuentemente el tipo de medida, y una etiqueta, típicamente la fuente. El par nombre-
etiqueta identifica de manera única una sería de medidas. De alguna manera la elección
de las parejas nombre-etiqueta dependerá da la gestión que pretendamos llevar a cabo.
Los valores se registran con marcas de tiempo en formato Unix Epoch, bien en
segundos o en milisegundos. Como metadatos podemos usar la aplicación, las etiquetas
del token y otras que puedan interesarnos definir par propósitos específicos.
Registro de datos con HTTPS
El API de OpenTSDB gestiona la autenticación utilizando una autenticación
básica de HTTP, utilizando el identificador del token de escritura como nombre de usuario
y la clave del token como Password. El “endpoint” utiliza el método post con los valores
definidos en JSON. Los parámetros enviados son:
• Nombre de la medida (requerido)
• Marca de tiempo en segundos o milisegundos en formato Unix Epoch (requerido)
• Valor de la medida (requerido)
• Etiquetas: objeto asociado a un conjunto de etiquetas para el dato.
A la solicitud se obtiene un código de éxito o de error.
53
Registro de datos con protocolo Telnet
OpenTSDB también ofrece la posibilidad de utilizar el protocolo Telnet (texto sobre
TCP/IP) con una conexión TLS. Sin embargo, el API de OpenTSDB no incluye soporte
para la autenticación. Se proporcionan dos métodos para llevar esto a cabo; enviando el
token en una etiqueta especial o por un comando con el token y la clave previo al envío
de los datos. La recepción correcta no proporciona información de confirmación pero en
caso de error se informa del mismo finalizando la conexión.
Recuperación de Datos
La recuperación de datos puede llevarse a cabo mediante el API REST de
OpentTSDB. Utilizado el método POST esperando los datos en el cuerpo de la petición
en formato JSON. La solicitud requiere la marca de tiempo a partir de la cual devolver
datos en formato Unix Epoch y opcionalmente el tiempo final. Tras esta se debe incluir un
conjunto de sub-peticiones para filtrar los datos. Para su descripción se requiere el
nombre de la métrica almacenada y el nombre de la función de agregación solicitada (ej.
Suma, máximo, promedio, etc). Se utiliza el método básico de autenticación HTTP
usando un token de lectura; la identificación como usuario y la clave como password.
54
7 VISIÓN DE EXPERTOS
Desde los usuarios de la tecnología OSGi en España [49] se ha planteado
recientemente la posibilidad de apoyar el desarrollo de un vehículo eléctrico. Llegado a mi
conocimiento este interés, y por la relación con el alcance de este trabajo, he intentado
recoger puntos de vista de algunos expertos en torno a cuestiones relevantes. En
principio, la idea que se maneja no es un vehículo que llegue al mercado, únicamente un
vehículo de demostración que permita la colaboración entre actores de muy diversos
campos; desde la tecnología hasta el arte para el diseño exterior. En Zaragoza se ha
puesto en marcha un edificio, Etopia, para promover la aproximación de estos dos
campos y la propuesta ha sido muy bien acogida.
La promoción de tecnologías abiertas para incentivar la innovación no es un tema
nuevo. Recientemente Tesla ha abierto patentes para apoyar que más fabricantes se
incorporen al desarrollo de vehículos eléctricos. Existe una iniciativa de vehículo abierto,
OSVehicle, apoyada por capital riesgo, que está sirviendo de base para otros proyectos.
En electrónica también hay otras iniciativas que podrían ser relevantes. La adopción de
OSGi por proveedores importantes de la industria de automoción favorece un desarrollo
modular por lo que se puede incluir nueva funcionalidad fácilmente si se diseña
correctamente la arquitectura. Existen varias implementaciones abiertas de OSGi y
plataformas avanzadas que las utilizan cuyo código está disponible y podría servir como
punto de partida.
En paralelo al desarrollo del trabajo se han planteado algunas cuestiones a
expertos en áreas de interés identificadas en las Plataformas Telemáticas de Transporte
y en los sub-sistemas en servidores y embarcados. Por haberse abordado ambas
actividades en paralelo no ha sido posible interactuar en base a los resultados de este
trabajo, identificándose esta posibilidad como un área de posible extensión.
7.1 Carmen García Sánchez, Gerente de ASOLIF
En algunas partes del trabajo se observa que las empresas encuentran cada vez
más difícil el desarrollar solas todo el software que necesitan y la reutilización es clave
para garantizar la fiabilidad. Planteamos algunas cuestiones a Carmen García Sánchez,
gerente de la Federación Nacional de Empresas de Software Libre, ASOLIF [50].
55
¿Cuál es la misión de ASOLIF?
Nuestra misión actual es presentar el software libre como una alternativa válida
y fomentar su utilización considerando el conocimiento libre y abierto como valor
fundamental.
¿Tienen datos sobre la evolución de resultados en las empresas de su
asociación?
Las empresas que forman ASOLIF emplean en la actualidad alrededor de 2500
personas con una facturación de algo más de 110 millones de € en el 2015, con un
crecimiento del 15% en los últimos cinco años.
¿Consideran el transporte como un área de interés para las empresas de su
organización?
Podemos considerar que tratamos de dar respuesta a los 8 retos de la sociedad
definidos en el PROGRAMA ESTATAL DE I+D+I ORIENTADA A LOS RETOS DE LA
SOCIEDAD, entre los que se encuentra "Transporte inteligente, sostenible e integrado"
¿Apoyan en estos momentos, o tienen planes de apoyar, alguna iniciativa
que consideren relevante en este campo?
Estamos pendientes de la resolución de una convocatoria de MINECO (Ministerio
de Economía y Competitividad) para poner en marcha una plataforma Tecnológica de
Tecnologías y Sw Libre, cuyo alcance sería todos los sectores susceptibles de dar
soluciones con estas tecnologías, incluido el sector transporte. Aparte de esta iniciativa
no tenemos ninguna otra concreta de este sector, pero estamos abiertos a estudiar
cualquier sugerencia que nos puedas pasar.
7.2 Jordi Guijarro Olivares, Representante de Megha, RedIRIS
Del trabajo se deduce que muchas organizaciones se están transformando por la
transición actual al Internet de las Cosas. También se ha identificado que el Sub-sistema
en Servidores de las Plataformas Telemáticas para el Transporte crece en importancia.
Sin embargo, desconocemos la perspectiva del mundo académico y de investigación.
Planteamos unas preguntas al respecto a Jordi Guijarro Olivares, representante de
Megha, Grupo de Innovación Cloud en la Comunidad RedIRIS (Red Académica y de
Investigación Española) [51].
¿Cuál es la misión de Megha y sus Objetivos?
Puedo hablarte de nuestro objetivo inicial dónde el Grupo de Trabajo MEGHA
tiene como misión coordinar e impulsar el desarrollo y la innovación en computación
56
Cloud dentro del ámbito de las instituciones afiliadas a RedIRIS, en todas sus facetas:
I+D, docencia y gestión. En paralelo, MEGHA pretende actuar como dinamizador de la
aplicación de tecnologías Cloud abierta e interoperables en otros ámbitos en los que
pueda influir, como la empresa y las administraciones públicas.
(http://wiki.rediris.es/megha/Portada)
¿Cuál es su punto de vista sobre la relación Universidad-Empresa?
En la actualidad existen multitud de programas, no sólo de naturaleza pública, que
tratan de minimizar la brecha entre los dos "mundos". Permíteme utilizar esta palabra
porque en muchas ocasiones se habla de mundos paralelos y creo que eso cada vez
poco a poco se va desmitificando por el bien del propio sistema que puede sin duda sacar
mucho partido.
Con el Internet de las Cosas la era del móvil evoluciona a una nueva etapa
¿Identifica sinergias entre las plataformas software en el dominio de investigación
y académico con las de Internet de las Cosas?
En este caso considero que el "Internet de las Cosas" ya es objeto de estudio e
investigación desde su inicio. Trae consigo muchísimos retos y oportunidades para la
comunidad científica/académica, la industria, empresas de nueva creación con base o no
tecnológica, etc En estos momentos si hablamos de software es difícil situar y definir
actores únicos, ya que vivimos en una realidad dónde la industria, los grandes de
Internet, la gente del comercio electrónico, las empresas de contenido, la academia, etc...
contribuyen en ecosistemas de software para dar soluciones comunes a diferentes
disciplinas que pueden situarse en resolver problemas que plantea la ciencia y al mismo
tiempo problemas/inquietudes de la industria de Internet en un entorno global.
¿Puede proporcionarnos información sobre el próximo evento internacional
organizado en Barcelona?
Justamente asistiré a este evento en régimen de asistente dónde según
estadísticas se sitúa como de referencia con una orientación clara hacia la industria.
7.3 Antonio Torralba, Dir. Dpto. de Ingeniería Electrónica, ETSI Sevilla
El Internet de las Cosas parece proponer un reto importante para la industria
también en los Sub-sistemas Embarcados de las Plataformas Telemáticas que crecen en
complejidad y se combinan con una transición a energías renovables. Planteamos
algunas cuestiones a Antonio Torralba Silgado, director del departamento de Ingeniería
Electrónica en Escuela Superior de Ingenieros de Sevilla.
57
¿Cuál es su visión del Internet de las Cosas?
A veces las preguntas simples son las más difíciles de contestar.
Más allá de las definiciones que pueden encontrarse en cualquier sitio (la wiki, por
ejemplo), para mí la IoT es: a) la posibilidad de integrar objetos con máquinas y personas
a través de Internet, dotando de inteligencia local y (todavía más interesante) remota a
dichos objetos, y b) una gran oportunidad para desarrollar nuevos negocios.
¿Ha estado involucrado en alguna iniciativa en vehículos? ¿Y en vehículos eléctricos o energía en particular?
Sí, principalmente en el CeniT VERDE (http://cenitverde.ctm.com.es), liderado por
SEAT, pero también he colaborado con Telvent y varias empresas en el proyecto CAV
(CAV. Comunicación de banda ancha en el vehículo. FIT-330100-2007-73.) proyecto
PROFIT, y con Endesa en un par de colaboraciones técnicas en el marco de sendos
proyectos europeos.
.
58
8 RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El vehículo conectado es un área estratégica de desarrollo en la industria del
transporte y en particular en el transporte por carretera y en ciudades. La plataforma
telemática puede considerarse como la visualización del sistema de transporte desde el
punto de vista de tecnologías de la información. Para profundizar en su potencial se ha
analizado la primera gran iniciativa de integración vehículo-infraestructura en Estados
Unidos llevada a cabo en 2004 con la participación de los grandes fabricantes de
automoción. La integración vehículo-infraestructura parece haber evolucionado en
paralelo desde los vehículos y desde las infraestructuras de comunicación e Internet al no
haberse consolidado los resultados de este primer esfuerzo.
Los principales fabricantes de transporte pesado por carretera consideran la
plataforma telemática como un área estratégica. Los 400 sensores, incluyendo cámaras,
y 150 millones de líneas de código que integra un camión de gama alta constituyen el
punto de partida para integrar servicios de optimización del transporte. La evolución
natural es que la plataforma telemática sirva de base para la plataforma logística del
futuro. Actualmente se está trabajando no solo para que el transporte pesado pueda
conducir de manera autónoma, sino para que lo haga de forma continua. Los sistemas en
los vehículos son continuamente supervisados y están emergiendo nuevas soluciones
para minimizar el tiempo de vehículo parado.
La demanda global energética del transporte es la más importante, después de la
Industria, y la mayor parte de esta energía proviene de combustibles fósiles. Puede
esperarse que la integración vehículo-infraestructura energética sea otro campo en el que
las plataformas telemáticas del transporte tengan relevancia futura.
Es previsible que aparezcan nuevos medios de transporte en el futuro. Sin
embargo, las ventajas e inconvenientes de los distintos medios de transporte dependen
del contexto. La visión del futuro del transporte es un ecosistema sostenible con
capacidad para responder a una demanda masiva personalizada. Para que esto sea
posible es necesario que las distintas plataformas telemáticas dispongan de interfaces
estándares (APIs) que publiquen toda la información relevante (capacidad disponible,
horas de llegada, etc) para su utilización por aplicaciones software. Esta visión del futuro
del transporte se complementa con una transición global del transporte en propiedad
hacia un modelo de servicios. Los fabricantes actuales evolucionan en esta dirección y
las industrias de tecnologías de la información han identificado el potencial del sector por
lo que existe una gran competencia en el punto de encuentro.
59
El coche autónomo es una de las áreas de más rápida evolución actualmente ya
que permite convertir el vehículo en un servicio automatizado. Empresas de Internet
están construyendo comunidades de usuarios que valoran el servicio frente a la
propiedad (e. Uber, Lyft, BlaBlaCar, …….). La competencia entre ambos dominios
plantea retos significativos a la industria de automoción ya que implican importantes
cambios, culturales, organizativos y de arquitectura en los vehículos, para gestionar la
innovación digital. Muchos de estos cambios se identifican como transversales, no son
específicos del sector de automoción sino que responden a mega tendencias globales.
Las tecnologías avanzadas para el análisis de datos están aumentando
drásticamente su importancia en gran medida por los modelos de negocio planteados por
las empresas de Internet. Tecnologías de Inteligencia Artificial basadas en gestión
masiva de datos están permitiendo llegar a resultados no imaginables en el pasado y
planteando problemas de transcendencia en el futuro. La industria de automoción
también se enfrenta a estos nuevos paradigmas.
El abanico de servicios de las plataformas telemáticas es muy amplio, no solo
desde la perspectiva del vehículo en sí mismo. Durante un desplazamiento los usuarios
se encuentran en un recinto cerrado sin posibilidad de hacer otras cosas. Puede
identificarse un amplio catálogo de categorías de servicios entre las que se incluyen:
conducción autónoma, pagos en movilidad, salud y bienestar, gestión a distancia, hogar,
entretenimiento, noticias, productividad, emergencia, seguridad y gestión de la movilidad.
Las soluciones tecnológicas más adecuadas se pueden identificar tras un análisis
desde la perspectiva del vehículo y desde la infraestructura. En base a las prácticas de
empresa llevadas a cabo durante el máster se ha identificado un demostrador sencillo
intentado combinar ambas. Se plantea una arquitectura para resolver las necesidades de
un operador de una flota de trasporte en carretera de manera que pueda garantizar la
temperatura de cajas isotérmicas.
Durante el trabajo se han planteado una serie de preguntas a expertos en distintas
áreas, recogiendo sus respuestas. Por haberse llevado a cabo en paralelo con el
desarrollo del trabajo no ha sido posible interaccionar en base a los resultados del mismo
por lo que se propone como un área de posible expansión
60
9 CONCLUSIONES
El presente trabajo fin de máster ha profundizado en las plataformas telemáticas
para servicios de transporte. Para cubrir el objetivo se ha centrado en la revisión de
distintas iniciativas en el transporte por carretera y en el desplazamiento en ciudades.
La primera conclusión importante es que este dominio ha sido poco analizado
globalmente. Probablemente sea una de las razones por la que ha sido poco valorado
hasta el momento. Sin embargo, constituye el área de encuentro entre dos sectores de
gran importancia económica; el transporte y las tecnologías de la información. Es
actualmente el área de mayor competencia entre ambos sectores, que provienen de muy
distinta cultura. El punto de encuentro transformará el futuro del transporte en su
globalidad y tendrá una gran importancia en otros sectores.
La industria del transporte, consciente de la importancia del momento actual, se
encuentra en una profunda transformación, Las plataformas telemáticas en el sector del
transporte deberán dar una respuesta sostenible a una demanda masiva y personalizada
combinando múltiples medios de transportes. Tendrán una gran relevancia en las
tecnologías de la información y viceversa, también en la logística y en la infraestructura
energética. Los escenarios que se plantean, con un gran volumen de datos, se presentan
como idóneos para la explotación de tecnologías disruptivas emergentes en el campo de
la Inteligencia Artificial. La transcendencia de este hecho y el posicionamiento de las
industrias de los sectores involucrados es actualmente un punto de debate.
61
10 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. IBM - How vehicle telematics is changing the auto industry. [En línea]
http://www.ibmbigdatahub.com/blog/how-vehicle-telematics-changing-auto-industry.
2. Tesla site. [En línea] https://www.teslamotors.com/.
3. Vehicle-Infrastructure requirements. [En línea]
http://ral.ucar.edu/projects/vii.old/vii/docs/VIIArchandFuncRequirements.pdf.
4. Michigan Department of Transportation. [En línea] http://www.michigan.gov/mdot/0,1607,7-
151-9621_11041_38217---,00.html.
5. Vehicle-Infrastructure Integration - Final Report . [En línea]
http://ntl.bts.gov/lib/31000/31100/31135/14477.htm.
6. Intellidrive project. [En línea] http://www.tsag-
its.org/media/resources/media/Intellidrive%20Article%20-%20Row.pdf.
7. Daimler connected truck. [En línea]
https://www.daimler.com/innovation/connectivity/connected-trucks.html.
8. Daimler electronic platform standarisation. [En línea]
http://www.smart2zero.com/news/daimler-standardizes-electronics-platform-trucks.
9. BP - Energy Outlook 2016. [En línea] https://www.bp.com/content/dam/bp/pdf/energy-
economics/energy-outlook-2016/bp-energy-outlook-2016.pdf.
10. Siemens - Scania electric system. [En línea] https://www.scania.com/group/en/scania-tests-
next-generation-electric-vehicles/.
11. Nikola Motor. [En línea] https://nikolamotor.com/one.
12. Daimer Freightliner autonomous truck. [En línea]
https://www.daimler.com/innovation/autonomous-driving/freightliner-inspiration-truck.html.
13. Volvo connected truck. [En línea] http://www.volvotrucks.com/trucks/global/en-
gb/trucks/services/top-services/Pages/connected_truck.aspx.
14. Volvo Intelligent Trucks. [En línea] http://news.volvogroup.com/2015/10/20/a-smartphone-
on-wheels-how-tomorrows-intelligent-trucks-work/.
15. Car2Go site. [En línea] https://www.car2go.com/.
16. Uber Site. [En línea] https://www.uber.com/.
17. BlaBlaCar Site. [En línea] https://www.blablacar.com.
18. A new vision for personal trasportation. [En línea] http://sloanreview.mit.edu/article/a-new-
vision-for-personal-transportation/.
62
19. Hyperloop. [En línea] https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperloop.
20. Moovel Site. [En línea] https://www.moovel.com/.
21. TransXChange UK Standard. [En línea]
https://www.gov.uk/government/collections/transxchange.
22. Service Interface for Real Time Information - Official Site. [En línea]
http://user47094.vs.easily.co.uk/siri/.
23. General Transit Feed Specification. [En línea] https://developers.google.com/transit/gtfs/.
24. From Horseless to Driverless - The Economist. [En línea]
http://worldif.economist.com/article/12123/horseless-driverless.
25. PwC Connected car study 2015. [En línea]
http://www.strategyand.pwc.com/reports/connected-car-2015-study.
26. Digital Single Market - eCall 2018. [En línea] https://ec.europa.eu/digital-single-
market/en/ecall-time-saved-lives-saved.
27. Audi autonomous RS7. [En línea] http://spectrum.ieee.org/transportation/advanced-
cars/2016s-top-ten-tech-cars-audi-autonomous-rs7.
28. Bosch Connected Vehicle. [En línea] https://www.bosch-si.com/solutions/mobility/we-get-
things-moving/connected-vehicle.html.
29. Continental Connected Car. [En línea] http://www.continental-
corporation.com/www/pressportal_com_en/themes/press_releases/3_automotive_group/interi
or/press_releases/pr_2015_10_13_holistic_connectivity_car_en.html.
30. Lyft Site. [En línea] http://www.continental-
corporation.com/www/pressportal_com_en/themes/press_releases/3_automotive_group/interi
or/press_releases/pr_2015_10_13_holistic_connectivity_car_en.html.
31. General Motors - Lyft alliance. [En línea]
http://media.gm.com/media/us/en/gm/home.detail.html/content/Pages/news/us/en/2016/Jan/
0104-lyft.html.
32. Google First Autonomous Car License in Nevada. [En línea]
http://www.reuters.com/article/uk-usa-nevada-google-idUSLNE84701320120508.
33. Wall Street Journal - Apple electric car. [En línea] http://www.wsj.com/articles/apple-speeds-
up-electric-car-work-1442857105.
34. BMW, Daimler and Audi acquisition of Nokia Maps - Wall Street Journal. [En línea]
http://www.wsj.com/articles/bmw-daimler-audi-agree-to-buy-nokias-here-maps-business-
1438580698.
63
35. IBM-Continental Connected Car Alliance. [En línea]
http://www.machinetomachinemagazine.com/2013/09/11/continental-and-ibm-sign-connected-
car-alliance/.
36. Kugler Maag Cie Site. [En línea] http://www.kuglermaag.com/.
37. Bosch - The future of OSGi in the Internet of the Things. [En línea] http://blog.bosch-
si.com/categories/technology/2015/02/the-future-of-osgi-in-the-internet-of-things/.
38. OSGi Alliance Site. [En línea] https://www.osgi.org/.
39. Understanding the Cloud Computing Stacks: IaaS, PaaS, SaaS. [En línea]
https://support.rackspace.com/white-paper/understanding-the-cloud-computing-stack-saas-
paas-iaas/.
40. Big data technologies. [En línea] https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data.
41. IBM Watson. [En línea] http://www.ibm.com/watson/what-is-watson.html.
42. Google AlphaGo beats a Professional Go Player. [En línea] https://deepmind.com/alpha-go.
43. Bloomberg - George Hotz self driving car. [En línea]
http://www.bloomberg.com/features/2015-george-hotz-self-driving-car/.
44. Wired - Elon Musk OpenAI. [En línea] http://www.wired.com/2016/04/openai-elon-musk-
sam-altman-plan-to-set-artificial-intelligence-free/.
45. Unified Modeling Language™ (UML®) Resource Page. [En línea] http://www.uml.org/.
46. Apache Felix OSGi Framework. [En línea] http://felix.apache.org/.
47. Knopflerfish OSGi Framework . [En línea] http://www.knopflerfish.org/.
48. Equinox OSGi Framework. [En línea] http://www.eclipse.org/equinox/.
49. OSGi Users´ Forum Spain. [En línea] http://spain.osgiusers.org/Main/HomePage.
50. Federacion Nacional de Empresas de Software Libre . [En línea] http://www.asolif.es/.
51. Red Académica y de Investigación Española. [En línea] http://www.rediris.es/.
