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Tercer Milenio

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Cómo lograr un consumo de energía óptimo y económico

Utilizando sensorización, big data e inteligencia artificial, IDiA ha conseguido optimizar el consumo energético de las empresas, realizando además una menor inversión económica para implementar este tipo de soluciones, que se basan en una gestión avanzada e inteligente del dato.

Big data para el ahorro energético en la empresa
Big data para el ahorro energético en la empresa
Learntek

El precio de la energía vuelve a estar en el punto de mira este mes de septiembre en el que se han alcanzado nuevamente máximos históricos. Una situación que afecta tanto a los hogares españoles como a las empresas, que tienen que hacer frente a una factura de la luz más elevada. Un coste que, en el caso del tejido empresarial, es clave porque disminuye la competitividad empresarial al tener que hacer frente a mayores costes.

Estos 'sustos' en la factura eléctrica se pueden controlar de la mano de diferentes soluciones presentes en el mercado, pero que presentan algunos puntos débiles desde el punto de vista empresarial. Entre ellos está el hecho de requerir una inversión económica elevada, que puede superar los 5.000 euros por equipamiento a monitorizar, lo que a su vez hace que se tienda a instalar solo en unas determinadas máquinas que sean caras o críticas para la compañía. Además, están muy ligadas a determinados fabricantes.

Las empresas, en ocasiones, se encuentran también con la dificultad de poder convertir toda la información y datos que tienen sobre su consumo energético en 'insights' o estrategias que, realmente, les ayuden a conseguir esa optimización y la reducción de costes.

Estos problemas son los que se están solucionando dentro de un grupo de trabajo de la asociación IDiA (Investigación, Desarrollo e Innovación en Aragón), que está coordinado por la empresa Dana Automoción y del que forman parte 14 socios, contando con la presencia de empresas proveedoras y también consumidoras.

En este grupo de trabajo, la actividad se ha centrado en buscar una solución que permita optimizar los consumos de los recursos energéticos. Para conseguirlo, se han empleado la sensorización, el big data y la inteligencia artificial. Un 'cóctel tecnológico' con el que es posible llegar a alcanzar ahorros energéticos de dos dígitos.

“El gran desafío es tratar de construir una arquitectura o solución para conectar factorías completas -y no solo unas pocas máquinas-, y que incluso sirva para las relaciones entre clientes y proveedores; un sistema amplio, flexible, económico y escalable. El grupo decidió basarse en soluciones de software libre, en estándares abiertos, que permiten que las soluciones evolucionen con las aportaciones de la comunidad. Si los recursos internos son formados adecuadamente, los costes son mucho más bajos”, según ha explicado Antonio Novo, director gerente de IDiA.

Bajo este prisma, durante un año, el grupo de trabajo ha estado estudiando y probando diferentes soluciones y alternativas en empresas de los sectores del automóvil, químico y alimentario, aunque la solución se puede implementar en cualquier tipo de compañía.

Los resultados de las pruebas efectuadas han permitido elegir como preferente el protocolo MQTT (Message Queue Telemetry Transport), que se emplea para las comunicaciones entre sensores y dispositivos de control en el internet de las cosas. Este protocolo es muy ligero en términos de volumen de datos empleado y sencillo de implementar, pudiendo utilizarse en la mayoría de los nuevos sensores y dispositivos gateway (se comunican directamente con los sensores, tratan sus datos y los transmiten a sistemas centrales). Para la gestión de procesos más complejos, normalmente en capas superiores, se estima el uso de otro protocolo: AMQP (Advanced Message Queuing Protocol).

Una vez instalados en las máquinas los sensores de datos –sobre los que se está explorando para abaratar al máximo su coste-, se obtiene la información, que es tratada de forma ágil con la aplicación de inteligencia artificial y el uso del software libre.

De estos datos, se puede obtener ya información relevante, que permite programar, por ejemplo, los momentos o ritmos más eficientes de funcionamiento u optimizarlo mediante la modificación de sus parámetros. Para ello, se tiene en cuenta la información tomada “no solo al nivel de una máquina, sino de un sistema amplio”.

Con el fin de responder a la reticencia común de las empresas a almacenar datos críticos en la nube –su eventual desconexión podría conllevar que la producción cayera-, se ha apostado por su almacenamiento en las propias instalaciones, en bases de datos como InfluxDB, que están especializadas en el tratamiento específico de series temporales y que están disponibles para uso empresarial bajo licenciamiento de tipo software libre.

Esto permite “un almacenamiento óptimo y seguro a nivel de sistemas centrales, facilitando dos funciones clave: la analítica de datos en sí y su devolución a los diferentes usuarios finales para la toma de decisiones. Son herramientas Business Intelligence (Inteligencia de Negocio). No se trata solo de medir, sino de actuar inteligentemente, utilizando procesos automáticos de analítica avanzados sobre esas medidas y entregando al usuario resultados fácilmente interpretables”.

Tras estas pruebas con las que se sientan las bases del desarrollo, ahora el siguiente paso es ir avanzando en nuevos algoritmos y procesos y en su extensión a nuevas empresas. También se dará el salto a través de compañías asociadas o no a IDiA a la paquetización, fabricación y explotación de esta solución, que reduce de forma significativa la inversión económica a realizar: el sensor empleado en energía tiene un coste objetivo inferior a 100 euros y el resto de la solución es de software libre, lo que no conlleva el pago de licencias.

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