Claire Swedberg
A empresa de tecnologia de Internet das Coisas (IoT) Wiliot abriu uma nova Divisão de Dados que a empresa espera fornecer suporte para empresas que capturam grandes volumes de dados de suas soluções IoT baseadas em Wiliot. A empresa planeja empregar 50 especialistas na divisão até o final deste ano. A divisão se esforçará para tornar a inteligência IoT ambiente mais disponível e digerível, de acordo com Steve Statler, diretor de marketing da Wiliot, e será liderada por Thaddeus Segura, vice-presidente de produtos de dados e algoritmos da empresa.
O trabalho que está sendo feito consiste no desenvolvimento de produtos de dados, como código e modelos para playbooks de implantação de IoT, que provedores de soluções terceirizados usarão para construir suas soluções. Essas empresas pagarão à Wiliot pelo uso da plataforma Wiliot Cloud, enquanto o conteúdo da Divisão de Dados estará acessível ao público. A ideia surgiu dos grandes volumes de informações coletadas durante as implantações do Wiliot. “Nossos clientes não querem ter uma massa de dados de baixo nível”, diz Statler. “Eles querem saber quando precisam fazer algo, como colocar um palete de alimentos sensíveis à temperatura em um freezer”. Assim, a Divisão de Dados escreverá o código que transforma os dados do pacote em eventos e informações de alto nível, como a pegada de carbono de um produto.
Desde a sua fundação em 2017, a Wiliot produz o que chama de tecnologia ambiente IoT. Seus dispositivos incluem IoT Pixels (tags do tamanho de adesivos) que coletam energia ambiente de dispositivos IoT (conhecidos como pontes) e encaminham dados que podem incluir temperatura e pressão via Bluetooth para pontos de acesso Wi-Fi e smartphones. Os dados de localização e condições resultantes são gerenciados no Wiliot Cloud, e os produtos da empresa estão sendo usados em ambientes de manufatura, varejo e saúde.
Cada vez mais, a empresa descobriu que grandes quantidades de dados resultantes de sistemas IoT oferecem oportunidades e desafios para os usuários da solução. “Quando fornecemos dados brutos a um cliente e ele tenta replicá-los por conta própria, é uma enorme curva de aprendizado”, diz Segura. “É demais para eles assumirem.” Wiliot tem trabalhado no uso de ciência de dados, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para capturar, gerenciar e aproveitar melhor as informações que estão sendo capturadas.
“No passado, com códigos de barras e RFID, você via os dados quando um associado tocava ou digitalizava [uma etiqueta]”, diz Segura. No entanto, ele observa, os dados em tempo real capturados das tags de Wiliot significam um fluxo constante de dados de localização e temperatura para a nuvem. “Sabíamos que tínhamos que reduzi-lo a eventos e gatilhos de ações para desbloquear o valor.” Isso levou à investigação de como análises, IA e ML poderiam fornecer parte desse valor.
A Wiliot fornece uma plataforma de tecnologia projetada para permitir que provedores terceirizados criem soluções específicas para o usuário final. Isso significa que os dados da Wiliot estão sendo integrados aos painéis e sistemas de gerenciamento de armazéns (WMS) das empresas terceirizadas. O objetivo da Wiliot com a Divisão de Dados é capturar o nível de dados que é tradicionalmente obtido por um provedor de soluções, explica Statler. “Mas pretendemos abrir o código de muito do que a equipe de Thaddeus está construindo acima da plataforma Wiliot principal”, afirma ele, “para que outros possam adaptá-lo e criar seus próprios produtos e serviços”.
Segura veio de uma experiência em modernização da cadeia de suprimentos, na qual foi apresentado a Wiliot. “Depois de conhecer 100 startups e espiar por baixo das cortinas”, lembra ele, “me senti imediatamente familiarizado com Wiliot”. Ele acrescenta: “Eu queria fazer parte disso.” Statler diz que a Wiliot planeja alavancar o conhecimento da perspectiva do varejista da Segura para criar soluções que os varejistas e outros clientes possam usar.
A equipe é dividida em equipes de pesquisa, analista e produto. O braço de pesquisa consistirá em desenvolvedores de algoritmos com formação em física, que pegarão dados brutos e os transformarão em informações inteligíveis. “Todas as informações brutas que saem da tag e outros metadados são transformadas em algo pequeno que podemos gerenciar”, diz Segura. A equipe de analistas então pegará esses dados e os examinará em busca de insights que visam satisfazer as necessidades do cliente.
“Essas são as pessoas que vão à loja e estocam uma prateleira para entender como é e o que realmente precisamos”, diz Segura, “… e poder realmente pegar esses pacotes crus, que ainda podem estar no pedido de 50.000 por tag e transformá-lo em algo que realmente desencadearia uma ação”, a fim de extrair valor comercial. As equipes de produto ajudarão os usuários a entender os produtos apropriados para sua aplicação.
A Divisão de Dados está trabalhando em vários projetos para varejistas, provedores de comércio eletrônico, serviços postais e companhias aéreas, relata Statler. “Estamos obtendo dados equivalentes a uma radiografia de corpo inteiro nos negócios de alguns dos maiores clientes do mundo”, acrescenta. Inicialmente, diz Segura, a divisão apoiará as empresas que usam a tecnologia para gerenciamento de estoque, segurança alimentar e algumas prioridades não relacionadas ao longo dos próximos dois anos. Alguns projetos podem incluir medição e análise de pegadas de carbono em tempo real, para que os usuários possam agir mais imediatamente com base nos dados. Isso pode incluir a alteração dos métodos da cadeia de suprimentos ou o tratamento das emissões de carbono em tempo real.
No longo prazo, a divisão planeja ir muito além com os dados, diz Segura. “Fizemos experiências com diferentes produtos químicos que podem ver os gases à medida que são emitidos”, afirma ele, “e medir o impacto da capacitância na etiqueta real”. Algumas condições ambientais podem afetar a capacitância de uma maneira que pode ser detectada durante a transmissão de dados, o que identificaria problemas importantes relacionados não apenas aos níveis de temperatura ou umidade, mas também à presença de gases ou patógenos transportados pelo ar. “Imagine se tivéssemos sensores em todos os lugares que tivessem as mudanças de capacitância quando o COVID estivesse na área. Isso teria mudado o jogo. Poderíamos ter colocado um bilhão de tags e realmente visto em tempo real onde o vírus estava em um nível microscópico. “
No momento, observa Segura, não há sensores que possam atingir esse nível de coleta de dados sem fio. “Eu sei que isso soa como ficção científica”, diz ele, “… mas existe a tecnologia que eu acho que podemos chegar lá em 10 anos. E é isso que me deixa realmente empolgado.” Os próximos dois anos serão focados na cadeia de suprimentos e no varejo, relata ele. Em seguida, a divisão pode examinar as aplicações agrícolas, coletando e analisando informações como níveis de umidade no solo para identificar se um campo está sendo regado demais, por exemplo. Marcas de alimentos frescos e outras empresas poderiam compartilhar esses dados com os consumidores para indicar as práticas agrícolas responsáveis que foram usadas.
Parte do objetivo da Wiliot é tornar a tecnologia IoT e seus dados relacionados disponíveis para um público mais amplo. Até agora, diz Statler, as tecnologias de IoT tendiam a abordar “coisas caras”, em oposição a todas as coisas. Isso se deve ao custo da tecnologia, explica, incluindo leitores e tags caros, para conectar objetos como carros, contêineres e eletrodomésticos à Internet.
“O futuro está conectando tudo o que está dentro das coisas caras”, diz Statler. O RFID passivo fornece apenas instantâneos de dados, observa ele, quando uma etiqueta está dentro do alcance de um interrogador. O melhor gerenciamento de dados e o custo relativamente baixo da tecnologia, acrescenta Statler, significarão que as informações sobre roupas, alimentos, remédios e partes da casa de uma pessoa estarão disponíveis on-line em tempo real.
“Vemos a oportunidade de enfrentar alguns de nossos maiores desafios”, diz Statler, tornando os dados de IoT mais prontamente disponíveis e inteligíveis. Isso inclui abordar questões de mudança climática, cadeias de suprimentos, produtividade e crime. “Será necessário um ecossistema. Primeiro, temos que mostrar o valor, não apenas a visão. É isso que Thaddeus e sua equipe estão fazendo.”