Un faro de datos masivos para iluminar la eficiencia energética


Si la ‘inteligencia’ de los sistemas informáticos permite no solo predecir lo que puede suceder, sino ir aún más allá, con modelos prospectivos, su aplicación a la eficiencia energética se ratifica como estratégica, en tiempos como los actuales de inestabilidad (al alza) del kilovatio. El ‘data’ y su análisis puede suponer significativos ahorros de energía, optimización de costes y, además, pasos adelante en la aspiración universal por la sostenibilidad.

Como destaca Álvaro Romero, director técnico del departamento de Energy Predictive Analytics del Instituto de Ingeniería del Conocimiento-IIC (centro I+D+i pionero en Inteligencia Artificial y experto desde hace más de 30 años en análisis ‘big data’), este camino no es nuevo, pero sí que cuenta con nuevas vías de desarrollo: «Si hacemos un recorrido temporal, la analítica descriptiva fue precursora hace muchos años con las herramientas de ‘Business Intelligence’ surgidas en los años 90, pero la adopción comercial de la analítica predictiva no se dio hasta principios de siglo y la analítica prescriptiva (que recomienda o toma decisiones automáticas, hallando la mejor de entre todas las posibles) está explotando en estos momentos».

Las empresas se enfrentan, cada vez más, a la necesidad de optimizar su consumo energético, desde las pymes a las grandes corporaciones. Un amplio rango de posibilidades implícitas entre millones y millones de datos. «Se analizan temperaturas, flujos en los sistemas, datos meteorológicos y de variables exógenas, ‘open data’ (sobre todo en la industria, que está muy sensorizada)… También hay que tener en cuenta otro tipo de compañías, como bancos o supermercados, en los que confluyen oficinas en distintas ubicaciones pero de condiciones similares».

Eficiencia al instante

Este uso de la Inteligencia Artificial (modelos predictivos en tiempo real y analítica avanzada) puede reducir la factura de electricidad, gas natural, agua y aire comprimido hasta en un 10%, como afirman desde Bigda Solutions, una reciente startup española ubicada en el Parque Tecnológico de Álava y creada después de cuatro años de investigación. Su modelo de negocio implica, por ejemplo, a los propios empleados de las plantas industriales en la gestión de los consumos y en la detección de ineficiencias energéticas en el momento, gracias al excepcional poder del ‘data driven’ (la objetividad del dato).

Ibon Salbidegoitia, socio fundador y director de I+D de BigDa Solutions, destaca la ayuda institucional en el desarrollo tecnológico de la compañía: «Desde el principio, hemos recibido apoyo institucional, bien sea a través de ayudas y asesoramientos, o a través de la participación en programas de aceleración. Cabe destacar el impulso brindado por el BIC Araba, que nos ha abierto las puertas para participar en proyectos europeos. A su vez, el Parque Tecnológico de Álava nos ha dejado implementar una red de IoT para el control y monitorización de toda la red de distribución de agua de las empresas ubicadas en el mismo.

Por otro lado, el Ayuntamiento de Vitoria también ha confiado en nosotros, al permitirnos desarrollar un proyecto de eficiencia energética para la iluminación de la ciudad. Nos hemos encontrado siempre dentro de un ecosistema que promueve la innovación tecnológica y que busca crear productos y servicios sostenibles e innovadores».

En la actualidad, ayudan a la fábrica albaceteña de cuchillos Arcos a controlar y a reducir sus consumos energéticos, dentro de su especialización en el sector industrial con altos consumos asociados al proceso productivo (metalúrgico, químico, siderúrgico. automoción, etc.) y como parte de una irrenunciable necesidad de transformación digital. En este caso, la solución pasa por una plataforma tecnológica de ‘big data’ denominada BEMP (BigDa Energy Management Platform) que, después de la recogida de datos, los unifica y centraliza para poder gestionarlos y transformarlos de manera personalizada. Un entorno web facilita la consulta a los empleados, que pueden ver cómo afectan a la eficiencia factores como la previsión meteorológica, la temperatura o el nivel de producción.

Romero, que suma un Máster en Ingeniería Informática, otro en Investigación e Innovación TIC en Inteligencia Computacional y un Executive MBA por el Instituto de Empresa, ha probado sobre el terreno estos procedimientos en aspectos como el mantenimiento predictivo, problemas de optimización, predicción de generación renovable y demanda, etc. Y augura una nueva era en la gestión de la eficiencia energética, «sobre todo, porque ser eficientes en el ahorro energético implica liberar muchas menos emisiones de CO2, y en este proceso veremos cambios drásticos, en tiempos en los que la figura del Chief Data Officer (CDO) tiene cada vez más importancia».

Pilares de futuro

Todo un proceso que, sin duda, servirá (y sorprenderá) durante los próximos años a una sociedad que necesita cada vez más estos servicios, como subraya Amaia Acha-Orbea, también socia fundadora y directora de Desarrollo de Negocio de BigDa Solutions: «La digitalización y sostenibilidad son los pilares sobre los que se fundamentará en los próximos años el desarrollo de la sociedad y la economía, y es aquí donde la inteligencia artificial tendrá un tremendo potencial para acelerar y apoyar la transición enérgica global».

Compañías de la dimensión de Siemens se aplican esta disciplina tecnológica en primera persona para, después, proporcionar estos servicios a sus clientes a través de áreas de su empresa como Infrastructures o Energy. «Desarrollamos soluciones (comenta Jesús María Daza, director de soluciones y servicios de Siemens Smart Infrastructure) que luego incorporamos a nuestro portfolio y llevamos al mercado. Respecto a la eficiencia energética, tenemos tres soluciones que, aplicadas a nuestros centros de producción y oficinas, nos hacen ser más eficientes y sostenibles, con datos que prueban los ahorros energéticos en el tiempo».

La multinacional tiene «casos de uso» en divisiones como Enlighted, una empresa del grupo enfocada en soluciones de Internet de las cosas (IoT) para edificios «inteligentes». «Su tecnología (señala Daza) aporta multitud de datos para su análisis y para tomar decisiones para una gestión más eficiente del espacio. Denominamos a este concepto Smart Real State. En nuestra sede de Madrid, en Tres Cantos, la hemos aplicado en nuestros edificios con éxito y el periodo de amortización de la tecnología es de menos de 18 meses».

En una época donde la batalla de la eficiencia se ha convertido en clave para la competitividad y la supervivencia de las empresas de todos los tamaños, el ejército de datos se ha convertido en el mejor aliado posible.

Para todos los sectores

Soluciones aplicadas en Siemens, como Energy Efficiency Analytics, suponen reducir el consumo energético actual y futuro, independientemente del tipo de industria. «La optimización del uso de la energía se produce (comenta Didac Marco, responsable de esta parte del negocio en Siemens España) a través de la solución basada en la ‘nube’ para la recopilación, procesado y análisis de grandes datos, por lo que se aborda de manera estratégica las tarifas más complejas». Estas acciones se han implementado en compañías como Gestamp para monitorear el funcionamiento de sus plantas y hacer más eficientes los procesos. Otros ejemplos provienen de la división Energy Performance Services, una unidad de negocio que ya ha probado estas aplicaciones en casos como la Universidad de Birmingham. «En una primera fase (destaca Marco) ya se han auditado mediante nuestros sistemas 25 edificios, en una superficie de 171,150m2 de Gross Internal Area (GIA) con una eficiencia energética que ha reportado un 45% de ahorros».

Source: Noticias

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