La Alianza Global IP500® NESTECH Analytics

Es una asociación internacional de industrias formada por líderes en la manufactura de piezas originales electrónicas y por usuarios y operadores de tecnología inteligente. IP500® es un protocolo de comunicación inalámbrico, inteligente, abierto, rápido, seguro, doble banda, neutral, escalable y redundante para uso comercial, industrial y Smart Cities, que crea un ecosistema cerrado y seguro para todos los usuarios de sensores, actuadores y medidores que quieran proveerse de un sinnúmero de soluciones inteligentes automatizables.

Que es Nestech Analytics Cloud?

NAC es una plataforma que conecta sensores inteligentes y los permite administrar.

Mientras soluciones existentes prometen solucionar un solo problema al tiempo, nuestra plataforma de analítica construida por nuestro equipo resuelve de forma segura, fácil la conectividad de sensores de equipos OEM de distintas marcas por medio de protocolo de conectividad IP500® y crear redes encriptadas para su administración.

Al final, nuestra misión es integrar compañías con soluciones IoT para crear Ciudades, Edificios Inteligentes buscando ahorros energéticos, transformación digital.

SOLUCIÓN RETROFIT DE ILUMINACIÓN CON TRILUX & IP500® APPS

El único protocolo inalámbrico, interoperable que garantiza una comunicación entre los sensores de seguridad, incendio, intrusión confort, mantenimiento y medición en la misma red.

Es el más robusto del mercado. IP500® es la única tecnología inalámbrica interoperable que garantiza el cumplimiento de las normas VDS. La tecnología IP500® es inteligente, segura y estratégica, mejora la rutina diaria al adaptarse a los comportamientos de la población, manteniendo al usuario informado sobre el funcionamiento del espacio definido, con datos encriptados para garantizar la seguridad de la información. Los dispositivos enlazados al ecosistema IP500® están en continua comunicación, con lo cual se obtienen notificaciones técnicas de revisiones, cambios o reparaciones de sensores y dispositivos, así como el nivel de batería sin la necesidad de chequeos manuales.

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Gestión de la iluminación LiveLink
Cuando la inteligencia se hace visible.

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¿A qué se refiere una modernización por equivalencia?

Cambiaremos su sistema lumínico tradicional por uno moderno, cubriendo la misma cantidad de iluminación, reflejando un ahorro significativo del consumo en su factura.

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Cambiaremos su sistema lumínico tradicional por uno moderno para optimizar la calidad de iluminación de sus espacios. No se gastará la misma cantidad de energía y se reflejará un ahorro significativo.

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RENOVACIÓN

Reemplazo sencillo de luminarias sin sustituir los cables de control de DALI. Ahorro en tiempos de instalación, gracias a un reemplazo rápido de luminarias.

AHORRO DE ENERGIA

Ahorro energético en combinación con sensores. Detección opcional de presencia y/o control constante de luces.

FÁCIL ASIGNACIÓN

Fácil inicio y administración de la red inalámbrica con la instalación LiveLink App.

AMPLIA DIVERSIDAD FUNCIONAL

Equipado con funcionalidad extensiva.

ALTA FLEXIBILIDAD

Es posible el funcionamiento mixto de dispositivos DALI existentes y de RED IP500® DALI.

NUESTRO EQUIPO TEAM

El equipo NESTECH combina la pasión por los desarrollos de negocios digitales, la experiencia en la industria y historial probado en analítica, desarrollo, marketing digital y IoT.

Augusto Herrera
CEO & Business Developer
Patrick Knoedler
CFO - LATAM & International en IP500 Alliance e.V.
Javier Pardo
CTO & Senior Developer
Juan Herrera
Senior Designer

NESTECH PARTNERS PARTNERS

SOCIOS OEM IP500®

NESTECH News NEWS

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SOLUCIONES Y ESCENARIOS DE IMPLEMENTACIÓN FAQS

Las soluciones IP500® garantizan una comunicación inalámbrica sólida e ininterrumpida entre los componentes de automatización, mientras el estándar de calidad permite la interoperabilidad interdisciplinaria requerida para operaciones desde prevención seguridad hasta confort y localización. IP500® conecta todos los dispositivos inteligentes de automatización, medición, acceso y control, de manera inalámbrica y segura en ciudades o edificios. Ha sido reconocido como el estándar de comunicación inalámbrica por Tuv Rheiland y la Agencia Nacional de Aseguradoras Alemanas VdS, Cámara de Comercio de la India, FCC, DKRE, VDE, ETSI y es compatible con BACnet.

La Internet de las cosas (IoT) describe la red de objetos físicos ("cosas") que están integrados con sensores, software y otras tecnologías con el fin de conectar e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de Internet. La definición de Internet de las cosas ha evolucionado debido a la convergencia de múltiples tecnologías, análisis en tiempo real, aprendizaje automático, sensores de productos básicos y sistemas integrados. Los campos tradicionales de los sistemas integrados, las redes de sensores inalámbricos, los sistemas de control, la automatización (incluida la automatización del hogar y de los edificios) y otros contribuyen a habilitar la Internet de las cosas. En el mercado de consumo, la tecnología de IoT es más sinónimo de productos pertenecientes al concepto de "hogar inteligente", incluidos dispositivos y electrodomésticos (como accesorios de iluminación, termostatos, sistemas y cámaras de seguridad para el hogar y otros electrodomésticos) que admiten uno o ecosistemas más comunes, y se puede controlar a través de dispositivos asociados con ese ecosistema, como teléfonos inteligentes y altavoces inteligentes. Existe una serie de preocupaciones serias sobre los peligros en el crecimiento de IoT, especialmente en las áreas de privacidad y seguridad, y en consecuencia, los movimientos gubernamentales y de la industria para abordar estas preocupaciones han comenzado, incluido el desarrollo de estándares internacionales.

IP500 es un protocolo para la automatización de estructuras comerciales e industrias que brinda una plataforma propia, abierta y segura. IP500® establece nuevos estándares en la tecnología IoT garantizando una comunicación inalámbrica, sólida e ininterrumpida entre los componentes de automatización, mientras su estándar de calidad permite la interoperabilidad interdisciplinaria requerida en seguridad, confort y control. Sus características más importantes se presentan a continuación

El protocolo IP500® funciona por medio de tres actores: sensores, decisiones y procesos y actuadores. Los sensores son dispositivos que recolectan datos medioambientales y los transmiten al panel de control, se ubican generalmente en suelos, paredes, techos, puertas o ventanas o según el uso indicado. Las decisiones y procesos se manejan desde dispositivos remotos que comienzan series individuales de eventos o rutinas específicas. Los actuadores son módulos que ejecutan los comandos emitidos por los sensores, permitiendo controlar o ejecutar diversas acciones de automatización.

Conectividad de malla más robusta y segura para edificios comerciales, industrias y Smart Cities. Fácil alcance escalable y topología de malla. La única solución redundante en tecnología IoT. Alta capacidad de dispositivos en red. Comunicación inalámbrica privada con los mejores estándares de calidad y mayores niveles de protección y seguridad encriptada del mercado.

El protocolo IP500® brinda una solución a todas las características relevantes con las que debe contar una ciudad o un edificio inteligente, dado que proporciona diferentes esquemas de iluminación, monitoreo de la calidad del aire y respuesta a problemas de seguridad como control de acceso, intrusión e incendios. Algunas de sus aplicaciones se pueden ver en el sistema de iluminación, de modo que la iluminación se pueda usar en colores específicos para mostrar las rutas de evacuación en caso de emergencia. A su vez, la conexión automática con el sistema de control da acceso a soluciones inmediatas abriendo rutas de escape, garantizando el acceso automático para los bomberos con buscapersonas adecuadamente equipados, y transmitiendo las temperaturas y la información sobre las personas en cada habitación al centro de control de incendios y a las dependencias conectadas al sistema de acción en estos casos. Los Centros o Sistemas de Administración de Edificios, se comunican con todos los dispositivos en el Ecosistema IP500® y permiten su administración al recibir datos de los sensores, procesadores de datos y emisión de instrucciones precisas según se programen. Para lograr la comunicación entre todos los dispositivos se utiliza BACnet, un protocolo que está establecido en la automatización de edificios. Así, el estándar IP500® especifica con precisión cuántas funciones se codificarán en BACnet para garantizar la interoperabilidad de los dispositivos.

Instalación de la tecnología en: centros comerciales, parques recreativos, escenarios de entretenimiento, almacenes de grandes superficies, zonas francas, oficinas inteligentes. Iluminación automática, regulable y ecofuncional. Automatización de persianas, puertas y ventanas, según hora, clima, número de personas o estados de emergencia. Control de sistemas de seguridad. Control de temperatura por medio de activación de calefacción o ventilación por aire acondicionado, ductos y ventanas. Sistemas de alerta y evacuación. Mapeo de flujo de clientes y personal de trabajo. Control de capacidad de cargas.

Instalación de la tecnología en andenes, calles, parques y plazoletas públicas, edificios de gobierno, vehículos oficiales, vehículos de transporte público, zonas rurales y urbanas. Iluminación ecoamigable con ahorro de energía pública. Control de flujo de tráfico y movilidad de ciudadanos. Tarjetas inteligentes para uso de sistemas de transporte masivo. Control seguro y privado del sistema de seguridad. Comunicación con instituciones de emergencia. Semaforización inteligente. Sistemas de uso ciudadano como botones de pánico, geolocalización, activación de senderos peatonales, etc. Ubicación y rastreo de vehículos de transporte público u oficiales sin acceso a GPS o redes de internet. Recolección de datos de información en tiempo real de la calidad del aire, problemas de contaminación auditiva, localización de incendios o detección de sustancias peligrosas.

Instalación de la tecnología en: parques industriales, construcciones, aeropuertos, activos de las industrias. Iluminación inteligente. Sistemas de seguridad. Ecosistemas y atmósferas agradables. Sistemas de emergencia. Detección de toxinas en el ambiente. Rastreo de inventarios. Control de almacenamiento. Conexión con Robótica. Localización de personal y visitantes.

Como término, la analítica de datos se refiere predominantemente a una variedad de aplicaciones, desde inteligencia de negocios básica, elaboración de informes y procesamiento analítico en línea (OLAP) hasta diversas formas de análisis avanzados. En ese sentido, es similar en naturaleza a la analítica de negocios, otro término general para los enfoques de análisis de datos, con la diferencia de que este último está orientado a los usos comerciales, mientras que el análisis de datos tiene un enfoque más amplio. Las iniciativas de análisis de datos pueden ayudar a las empresas a aumentar los ingresos, mejorar la eficiencia operativa, optimizar las campañas de marketing y los esfuerzos de servicio al cliente, responder más rápidamente a las tendencias del mercado emergente y obtener una ventaja competitiva sobre los rivales, todo con el objetivo final de aumentar el rendimiento empresarial. Dependiendo de la aplicación en particular, los datos que se analizan pueden consistir en registros históricos o información nueva que se ha procesado para usos de análisis en tiempo real. Además, puede provenir de una combinación de sistemas internos y fuentes de datos externas.

Infundido con inteligencia artificial, Business Analytics ayuda a las organizaciones pequeñas y grandes a maximizar el valor de sus datos, descubrir insights, construir planes y responder en tiempo real a la demanda de los clientes. Vaya más allá del qué. Obtenga el porqué, y planifique para lo que sigue.

En un nivel alto, las metodologías de analítica de negocios incluyen análisis de datos exploratorios (ADE), que busca patrones y relaciones en los datos, y análisis de datos confirmatorios (ADC), que aplica técnicas estadísticas para determinar si las hipótesis sobre un conjunto de datos son verdaderas o falsas. La ADE a menudo se compara con el trabajo de un detective, mientras que la ADC es similar al trabajo de un juez o jurado durante un juicio, una distinción que el estadístico John W. Tukey hizo por primera vez en su libro de 1977 “Exploratory Data Analysis”. La analítica de datos también puede separarse en análisis de datos cuantitativos y análisis de datos cualitativos. El primero implica el análisis de datos numéricos con variables cuantificables que se pueden comparar o medir estadísticamente. El enfoque cualitativo es más interpretativo, se enfoca en la comprensión del contenido de datos no numéricos como texto, imágenes, audio y video, incluidas frases, temas y puntos de vista comunes. En el nivel de aplicación, la analítica e informes brindan a los ejecutivos de empresas y otros empleados corporativos información procesable sobre indicadores clave de rendimiento, operaciones comerciales, clientes y más. En el pasado, las consultas e informes de datos generalmente se creaban para los usuarios finales por parte de los desarrolladores, ahora, las organizaciones utilizan cada vez más las herramientas de autoservicio de BI que permiten a los ejecutivos, analistas de negocios y trabajadores operativos ejecutar sus propias consultas ad hoc y crear informes ellos mismos. Los tipos más avanzados de analítica de datos incluyen la: Extracción de datos, lo que implica ordenar a través de grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y relaciones. Análisis predictivo, que busca predecir el comportamiento del cliente, fallas en los equipos y otros eventos futuros. Aprendizaje automático, una técnica de inteligencia artificial que usa algoritmos automatizados para analizar los conjuntos de datos más rápidamente de lo que los científicos de datos pueden hacer a través del análisis convencional.

El análisis de Big Data aplica herramientas de minería de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático a conjuntos de grandes datos que a menudo contienen datos no estructurados y semiestructurados. Por ejemplo, la extracción de texto proporciona un medio para analizar documentos, correos electrónicos y otro contenido basado en texto. Las iniciativas de analítica de datos admiten una amplia variedad de usos comerciales. Por ejemplo, los bancos y las compañías de tarjetas de crédito analizan los patrones de retiro y gasto para evitar el fraude y el robo de identidad. Las empresas de comercio electrónico y los proveedores de servicios de marketing realizan análisis de análisis de recorrido para identificar a los visitantes del sitio web que tienen más probabilidades de comprar un producto o servicio determinado en función de los patrones de navegación y visualización de páginas. Los operadores de redes móviles examinan los datos de los clientes para pronosticar el abandono, de modo que puedan tomar medidas para evitar deserciones a sus competidores, y aumentar los esfuerzos de gestión de las relaciones con los clientes. Compañías de marketing también participan con en el análisis de datos de clientes para segmentarlos en sus campañas y equipar a los trabajadores de los centros de llamadas con información actualizada sobre las personas a las que llaman. Las organizaciones de salud extraen datos de pacientes para evaluar la efectividad de los tratamientos para el cáncer y otras enfermedades.

Las aplicaciones de analítica de datos implican algo más que analizar datos. Particularmente en los proyectos analíticos avanzados, gran parte del trabajo requerido se lleva a cabo por adelantado, en la recopilación, integración y preparación de datos y luego en el desarrollo, prueba y revisión de modelos analíticos para garantizar que produzcan resultados precisos. Además de los científicos de datos y otros analistas, los equipos de análisis a menudo incluyen ingenieros de datos, cuyo trabajo es ayudar a que los conjuntos de datos estén listos para el análisis. El proceso de análisis comienza con la recopilación de datos, en la cual los científicos de datos identifican la información que necesitan para una aplicación de análisis en particular y luego trabajan solos o con los ingenieros de datos y el personal de TI para armarla y usarla. Es posible que sea necesario combinar los datos de diferentes sistemas de origen a través de rutinas de integración de datos, transformarlos en un formato común y cargarlos en un sistema de análisis, como un clúster Hadoop, una base de datos NoSQL u otro depósito de datos. En otros casos, el proceso de recopilación puede consistir en extraer un subconjunto relevante de una secuencia de datos brutos y moverlo a una partición separada en el sistema para que pueda analizarse sin afectar el conjunto de datos completo. Una vez que los datos que se necesitan están guardados, el siguiente paso es encontrar y corregir los problemas de calidad de los datos que podrían afectar la precisión de las aplicaciones de análisis. Eso incluye la ejecución de perfiles de datos y tareas de limpieza de datos para garantizar que la información en un conjunto sea coherente y que se eliminen los errores y las entradas duplicadas. Luego, se realizan trabajos adicionales de preparación para manipular y organizar los datos para el uso analítico planificado, y se aplican políticas de gobierno de datos para garantizar que los datos se ajusten a los estándares corporativos y se usen correctamente. En ese punto, el trabajo de análisis de datos comienza en serio. Un científico de datos construye un modelo analítico, utilizando herramientas de modelado predictivo y usa lenguajes de programación como Python, Scala, R y SQL. El modelo se ejecuta inicialmente contra un conjunto de datos parciales para probar su precisión y por lo general, luego se revisa y prueba de nuevo. Este es un proceso conocido como “entrenamiento” del modelo que continúa hasta que funciona según lo previsto. Finalmente, el modelo se ejecuta en modo de producción frente al conjunto de datos completo, para abordar la necesidad de información específica o de forma continua a medida que se actualizan los datos.

En algunos casos, las aplicaciones analíticas pueden configurarse para desencadenar automáticamente acciones, por ejemplo, operaciones bursátiles de una empresa de servicios financieros. De lo contrario, el último paso en el proceso de análisis de datos es comunicar los resultados generados por los modelos analíticos a los ejecutivos de negocios y otros usuarios finales para ayudarlos en su toma de decisiones. Eso generalmente se hace con la ayuda de técnicas de visualización de datos, que se utilizan para crear gráficos y otras visualizaciones diseñadas para hacer que sus hallazgos sean más fáciles de comprender. Las visualizaciones de datos a menudo se incorporan a las aplicaciones del panel que muestran datos en una sola pantalla y se pueden actualizar en tiempo real a medida que se dispone de nueva información.

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