Autor: idbox

A medida que el planeta continúa calentándose, los impactos del cambio climático empeoran, pero tenemos una nueva herramienta para ayudarnos a gestionar mejor los impactos y proteger el planeta: inteligencia artificial (IA). IA se refiere a los sistemas informáticos que pueden sentir su entorno, pensar, aprender y actuar en respuesta a lo que perciben y sus objetivos programados.

En India, la Inteligencia Artificial ha ayudado a los agricultores a obtener rendimientos con el cacahuete un 30 por ciento más altos por hectárea al proporcionar información sobre la preparación de la tierra, la aplicación de fertilizantes y la elección de las fechas de siembra. En Noruega, la IA ayudó a crear una red eléctrica flexible y autónoma, integrando más energía renovable. La Inteligencia Artificial consigue identificar ciclones tropicales, frentes meteorológicos, ríos atmosféricos, estos últimos pueden causar precipitaciones intensas y, a menudo, es difícil para los humanos identificarse solos. IA también mejora las predicciones meteorológicas, y pueden ayudar a mantener a las personas seguras.

¿Qué son la inteligencia artificial, machine learning y el deep learning o aprendizaje profundo?

Las capacidades de Inteligencia Artificial están mejorando rápidamente gracias a varios factores: la gran cantidad de datos que se recopilan mediante sensores, satélites e Internet; el desarrollo de ordenadores más potentes y rápidos; la disponibilidad de software y datos de código abierto; y el aumento en el almacenamiento abundante y barato. La Inteligencia artificial ahora puede percibir rápidamente patrones que los humanos no pueden, hacer predicciones de manera más eficiente y recomendar mejores acciones.

Lo que existe hoy en día es una inteligencia artificial “estrecha”, que está orientada a tareas y es capaz de hacer algunas cosas, algunas veces mejor que lo que los humanos pueden hacer, como reconocer el habla o las imágenes y pronosticar el clima. Jugar al ajedrez y clasificar imágenes, como en el etiquetado de personas en Facebook, son ejemplos de inteligencia artificial limitada.

Cuando Netflix y Amazon recomiendan programas y productos basados en nuestro historial de compras, utilizan Machine Learning o aprendizaje automático. El aprendizaje automático, que se desarrolló a partir de una IA anterior, implica el uso de algoritmos (conjuntos de reglas a seguir para resolver un problema) que pueden aprender de los datos. Cuantos más datos analiza el sistema, más preciso se vuelve a medida que el sistema desarrolla sus propias reglas y el software evoluciona para lograr su objetivo.

Por ejemplo, el Deep Learning o Aprendizaje Profundo permitió que un sistema informático averiguara cómo identificar a un gato, sin ningún aporte humano sobre las características del gato, después de «ver» 10 millones de imágenes aleatorias de YouTube.

La inteligencia artificial es un cambio en el ecosistema

Microsoft cree que la inteligencia artificial, que a menudo abarca el machine Learning y el Deep Learning, es un «cambio de juego» para el cambio climático y los problemas ambientales.

Los vientos pueden causar en numerosos países grandes catástrofes, llegando a destruir diferentes especies de árboles. Pero ¿cómo es posible diferenciar una especie de otra mirando una masa verde desde arriba sobre un área tan grande? El ojo humano podría hacerlo teóricamente, pero tomaría una eternidad procesar miles de imágenes. Para ello, hoy en día se está utilizando la inteligencia artificial para analizar las fotografías de alta resolución y unirlas con los datos, se mapea e identifica cada árbol en cada parcela.

Comprender cómo cambia la distribución y composición de los bosques en respuesta a los huracanes es importante porque cuando los bosques se dañan, la vegetación se descompone y emite más CO2 a la atmósfera. A medida que los árboles vuelven a crecer, ya que son más pequeños, almacenan menos carbono. Si el cambio climático resulta en tormentas más extremas, algunos bosques no se recuperarán, se almacenará menos carbono y quedará más carbono en la atmósfera, lo que agravará el calentamiento global. Pero todo esto está en un proceso de cambio con la Inteligencia Artificial.

Otro caso muy atractivo de la Inteligencia Artificial es como puede llegar a mejorar nuestro ecosistema, recogiendo datos sobre el crecimiento de los animales, rastreando movimientos, monitorizando las condiciones meteorológicas. Todo este proceso conseguirá un modelo que ayudará a mejorar el ecosistema, el manejo de los criaderos, la cosecha la protección del hábitat …etc.

Cómo se usa la Inteligencia Artificial para la energía

La IA se utiliza cada vez más para gestionar la energía renovable de manera que se pueda incorporar más energía en la red; también puede manejar las fluctuaciones de potencia y mejorar el almacenamiento.

Los laboratorios de energía utilizan el aprendizaje automático o Machine Learning y la Inteligencia Artificial para identificar vulnerabilidades en la red, fortalecerlas antes de posibles fallos y restablecer la energía más rápidamente cuando ocurran fallos.

Los sistemas primero estudian parte de la red, analizando datos de fuentes de energía renovables, almacenamiento de batería e imágenes satelitales que pueden mostrar dónde los árboles que crecen sobre las líneas eléctricas podrían causar problemas en una tormenta. El objetivo es desarrollar una grilla que pueda gestionar automáticamente la energía renovable sin interrupción y recuperarse de los fallos del sistema con poca participación humana.

Las empresas eólicas están utilizando la Inteligencia Artificial para que la hélice de cada turbina produzca más electricidad por rotación incorporando datos meteorológicos y operacionales en tiempo real. En grandes parques eólicos, las hélices de la primera fila crean una estela que disminuye la eficiencia de los que están detrás de ellos. IA habilitará cada hélice individual para determinar la velocidad del viento y la dirección proveniente de otras hélices, y ajustar en consecuencia.

La Inteligencia Artificial también puede mejorar la eficiencia energética. Google utilizó el aprendizaje automático para ayudar a predecir cuándo la energía de sus centros de datos era más demandada. El sistema analizó y predijo cuándo era más probable que los usuarios vieran videos de Youtube consumidores de muchos datos, por ejemplo, y podría optimizar la refrigeración necesaria. Como resultado, Google redujo su uso de energía en un 40 por ciento.

Hacer ciudades más habitables y sostenibles

La Inteligencia Artificial también puede mejorar la eficiencia energética a escala de ciudad incorporando datos de medidores inteligentes e Internet de las cosas (Internet de dispositivos informáticos que están integrados en objetos cotidianos, lo que les permite enviar y recibir datos) para pronosticar la demanda de energía. Además, los sistemas de inteligencia artificial ayudan con la planificación urbana y la preparación para desastres. Una visión para una ciudad sostenible es crear un «tablero urbano» que consista en datos en tiempo real sobre el consumo y la disponibilidad de energía y agua, el tráfico y el clima para hacer que las ciudades sean más eficientes y habitables.

La IA puede pronosticar la contaminación del aire, rastrear las fuentes de contaminación y generar posibles estrategias para reducirlo. Puede determinar si, por ejemplo, sería más efectivo restringir el número de controladores o cerrar ciertas plantas de energía para reducir la contaminación en un área particular.

Una agricultura inteligente

Los datos de los sensores en el campo que monitorean la humedad del cultivo, la composición del suelo y la temperatura ayudan a la IA a mejorar la producción y a saber cuándo los cultivos necesitan riego. La incorporación de esta información con la de los drones, que también se utilizan para controlar las condiciones, puede ayudar a que los sistemas de IA cada vez más automáticos conozcan los mejores momentos para plantar, pulverizar y cosechar cultivos, y cuándo evitar enfermedades y otros problemas. Esto dará como resultado una mayor eficiencia, mayores rendimientos y un menor uso de agua, fertilizantes y pesticidas.

Un transporte más sostenible e inteligente

A medida que los vehículos se puedan comunicar entre sí y con la infraestructura, la inteligencia artificial ayudará a los conductores a evitar los peligros y atascos de tráfico. En algunas ciudades se han implantado sistemas de inteligencia artificial que incorporan sensores y cámaras que monitorizan el flujo del tráfico ajustándose a los semáforos cuando es necesario. Menos tiempo de inactividad, por supuesto, significa menos emisiones de gases de efecto invernadero.

La IA tiene muchos otros usos

La Inteligencia Artificial puede monitorear la calidad del agua potable, gestionar el uso de agua residencial, detectar fugas subterráneas en los sistemas de suministro de agua potable y predecir cuándo las plantas de agua necesitan mantenimiento. También puede simular eventos climáticos y desastres naturales para encontrar vulnerabilidades en la planificación de desastres, determinar qué estrategias para la respuesta a desastres son más efectivas y proporcionar coordinación de respuesta en caso de desastres en tiempo real.

Industria 4.0 e Internet of Things (IoT) son sinónimos de dispositivos conectados que permiten al propietario obtener más eficiencia y productividad de sus equipos. La capacidad de regular los interruptores de luz en un hogar con un comando de voz, camisetas que reconocen el ritmo cardíaco mientras se hace ejercicio, utilizar tecnología inteligente en su nevera para saber cuándo necesita más leche o ajustar su HVAC remotamente utilizando un termostato inteligente. Cada una de estas soluciones ofrece un camino claro para aumentar su productividad y ahorrarle dinero.

El mundo de IoT en la fabricación, a menudo llamado IIoT (Industrial Internet of Things) no es diferente. Los sensores inteligentes, la tecnología de control y la capacidad de interactuar en tiempo real crean una utilización más eficiente y efectiva de los equipos y los procesos de producción.

Cuando hablamos de IoT en la industria debemos de considerar todas las herramientas necesarias para una operación de fabricación: Seguridad, Solución, Sustentabilidad y Éxito.
La seguridad es una oferta clave en una solución de IoT. El hardware de IoT industrializado ofrece múltiples ventajas a la organización de TI mediante la microsegmentación de una celda de máquina con todos los equipos acompañados, ofreciendo firewall, traducción de direcciones IP y encriptación de 256 bits a una verdadera nube privada segura en la red troncal de Internet. Los métodos de seguridad que dependen de contraseñas cambiantes, una infraestructura de TI sólida con servidores en el sitio y desarrollo, aumentan la carga de trabajo de un departamento de TI ya sobrecargado. Además, aquellos que no requieren la separación de redes de máquinas y archivos de red de la compañía crean rutas adicionales para problemas de seguridad. Las soluciones de IoT deberían permitir la conexión directa al equipo a través de una conexión siempre conectada.

Los beneficios y desafíos más importantes de IoT industrial

Los sectores que más se benefician de las soluciones de IoT industrial incluyen en la actualidad la fabricación, la asistencia sanitaria, la producción de energía, la logística y el transporte, el petróleo y el gas, y la agricultura.

Las soluciones industriales de IoT permiten una forma más eficiente, económica y fácil de mantener los procesos.

Actualmente, la mayoría de las empresas adoptan un modus operandi muy simple: si algo se rompe, lo arreglan. El uso de sensores inteligentes y el software adecuado, sin embargo, permitirá la predicción correcta de fallas futuras. El equipo se puede reemplazar y mantener de una manera mucho más efectiva, reduciendo el riesgo de averías y procesos industriales que se detienen.

• Administración de instalaciones: Los sensores pueden usarse para aumentar la efectividad de la administración de las instalaciones. El equipo de fabricación es propenso al desgaste. También es susceptible a condiciones específicas. Los sensores pueden monitorizar la temperatura, las vibraciones y otros factores que podrían llevar a condiciones de operación menos que óptimas.
• Gestión de inventario: las soluciones de IoT también pueden ser muy beneficiosas a la hora de reducir el riesgo de errores de gestión de inventario. Los eventos serán fáciles de monitorizar en toda la cadena de suministro, ofreciendo a las compañías una visión completa del inventario. Las estimaciones de los materiales y suministros disponibles son precisas, lo que evita ralentizaciones.

• Seguridad industrial: El Internet de las Cosas se combina de manera efectiva con el análisis de Big Data. Por lo tanto, se pueden monitorizar constantemente los indicadores de rendimiento clave de salud y seguridad para garantizar mejores condiciones en el lugar de trabajo. Los indicadores retrospectivos como el número de accidentes se pueden abordar de inmediato.
• Optimización de la logística y la cadena de suministro: la información de la cadena de suministro en tiempo real también estará disponible a través de la dependencia de una solución de IoT. Los productos y suministros serán mucho más fáciles de rastrear, identificando ralentizaciones e ineficiencias. En cierto sentido, las plantas se conectarán a los proveedores a través de la nube. Todas las partes interesadas pueden rastrear la información requerida para predecir problemas y abordar las reducciones de inventario lo más rápido posible.
• Medición inteligente: los medidores inteligentes pueden monitorizar el consumo de recursos como electricidad, agua, combustibles, etc. Mediante el uso de sensores IoT, los fabricantes sabrán cuánto se consume y para qué. A través de una gestión eficaz, el gasto operativo se puede reducir significativamente.

IoT permite acumular conocimiento predictivo relevante. El costo del tiempo de inactividad en el mundo industrial puede ser abrumador. El tiempo de inactividad no planificado le está costando a las empresas industriales grandes cantidades de dinero por hora.

El IoT industrial facilita la identificación de problemas y condiciones antes de que estos puedan contribuir a paradas masivas en el proceso industrial.

El futuro del internet industrial de las cosas

En el futuro, los expertos sugieren que IoT industrial prosperará aún más los niveles de producción y se convertirá en la fuerza impulsora detrás de varios tipos de innovación. La fuerza de trabajo en sí misma también se transformará como parte del extenso proceso de automatización.

Si bien aún habrá que superar una serie de desafíos de adopción, el análisis predictivo sugiere que el mundo tendrá 50 mil millones de dispositivos conectados para 2020. Sería una pena que una red tan masiva no se utilizara en los intentos de mejorar los procesos industriales. Recuerde que IoT industrial no se trata del desarrollo inteligente de productos. Más bien, ayudará a un mayor nivel de eficiencia y a intervenciones más predictivas que reaccionarias, un problema principal en el que las industrias de todo el mundo están luchando hoy en día.

¿Qué es la Automatización Industrial?

La automatización industrial es el uso de sistemas de control, como máquinas o robots, y tecnologías de la información (TIC) para manejar diferentes procesos y maquinarias en una industria para reemplazar a un ser humano. Es el segundo paso más allá de la mecanización en el ámbito de la industrialización.

Anteriormente, el objetivo de la automatización era aumentar la productividad (ya que los sistemas automatizados pueden funcionar las 24 horas del día) y reducir el costo asociado con los operadores humanos (es decir, salarios y beneficios). Sin embargo, hoy en día, el enfoque de la automatización se ha desplazado hacia el aumento de la calidad y la flexibilidad en un proceso de fabricación. En la industria del automóvil, la instalación de pistones en el motor solía realizarse manualmente con una tasa de error de 1-1,5%. En la actualidad, esta tarea se realiza utilizando maquinaria automatizada con una tasa de error de 0.00001%.

Ventajas de la automatización industrial

• Costo de operación más bajo: la automatización industrial elimina los costos de atención médica y de las vacaciones, las pagas y los días festivos asociados con un operador humano. Además, la automatización industrial no requiere otros beneficios para los empleados, como bonificaciones, cobertura de pensiones, etc. Por encima de todo, aunque se asocia con un alto costo inicial, ahorra los salarios mensuales de los trabajadores, lo que genera importantes ahorros de costes para la empresa. El costo de mantenimiento asociado con la maquinaria utilizada para la automatización industrial es menor porque a menudo no falla. Si falla, solo los ingenieros de computación y mantenimiento deben repararlo.

• Alta productividad: Aunque muchas compañías contratan a cientos de trabajadores de producción para un máximo de tres turnos para que funcionen la planta durante el mayor número de horas, la planta aún debe estar cerrada por mantenimiento y vacaciones. La automatización industrial cumple con el objetivo de la empresa al permitir a la empresa operar una planta de fabricación durante 24 horas en un día, 7 días a la semana y 365 días al año. Esto conduce a una mejora significativa en la productividad de la empresa.

• Alta calidad: La automatización reduce un error asociado con una persona. Además, a diferencia de los seres humanos, las máquinas no implican ningún tipo de cansancio o fatiga, lo que da como resultado productos de calidad fabricados en diferentes momentos.

• Alta flexibilidad: Agregar una nueva tarea en la línea de ensamblaje requiere entrenamiento con un operador humano, sin embargo, los robots pueden programarse para realizar cualquier tarea. Esto hace que el proceso de fabricación sea más flexible.

• Alta precisión de información: La recopilación de datos automatizados puede permitirle recopilar información clave de producción, mejorar la precisión de los datos y reducir los costos de recopilación de datos. Esto le proporciona los hechos para tomar las decisiones correctas cuando se trata de reducir el desperdicio y mejorar sus procesos. Además de tener plataformas como IDboxRT, capaz de recoger toda la información de las máquinas y los procesos de funcionamiento de una manera normalizada en un único lugar y así poder analizar todo lo ocurrido. Llevando un mantenimiento predictivo somos capaces de adelantarnos a todos los problemas.

• Alta seguridad: La automatización industrial puede hacer que la línea de producción sea segura para los empleados mediante el despliegue de robots para manejar condiciones peligrosas.

La automatización industrial ha recibido cada vez más aceptación de diversas industrias debido a sus enormes beneficios, como el aumento de la productividad, la calidad y la seguridad a bajo costo.

En CIC Consulting Informático contamos con IDboxRT, una plataforma capaz supervisar los distintos procesos industriales, mediante la integración de todos los orígenes de información disponibles, procesado de todas las señales recogidas y ofreciendo herramientas de supervisión y análisis que permiten la toma de decisiones.

En este entorno de automatización industrial cobran gran importancia las comunicaciones industriales, los equipos tienen la necesidad de comunicarse entre sí, nuestra plataforma IDboxRT cubre esta necesidad. Desarrollamos a medida conectores, que adquieren la información de los distintos dispositivos, sean cuales sean los protocolos implementados.

El concepto de Digital Twin o Gemelo Digital ha existido desde el 2002, siempre ha ido de la mano del concepto del Internet de las cosas (IoT) ambos se han convertido en una tecnología de implementación rentable. Es tan imprescindible para los negocios de hoy que se ha convertido en una de las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para el 2018. En cinco años, el 50% de las grandes compañías industriales usarán ‘Digital Twin’ (en español, gemelo digital) para 2021.

Simplemente, el término Digital Twin o Gemelo Digital es un modelo virtual de un proceso, producto o servicio que aprenden y suministran datos. Es una combinación de mundos virtuales y físicos que permite el análisis de datos y la supervisión de sistemas para evitar problemas incluso antes de que ocurran, evitar el tiempo de inactividad, desarrollar nuevas oportunidades e incluso planear para el futuro mediante el uso de simulaciones.

Los Digital Twin o gemelos digitales se están convirtiendo en un imperativo comercial, ya que abarcan todo el ciclo de vida de un activo o proceso y forman la base de los productos y servicios conectados. Las empresas que no responden a esta tecnología se quedarán atrás.

¿Cómo funciona el Digital Twin?

Piense en un “Digital Twin o Gemelo Digital” como un puente entre el mundo físico y digital. En primer lugar, los componentes inteligentes que usan sensores para recopilar datos sobre el estado en tiempo real, las condiciones de trabajo o la posición se integran con un elemento físico y están conectados a un sistema basado en la nube que recibe y procesa todos los datos que monitorizan los sensores. Estas entradas recogen cantidades de datos, se analizan y se descubren oportunidades dentro del entorno virtual que se pueden aplicar al mundo físico, en última instancia, para transformar su negocio.

Esta tecnología fue pionera en el sector espacial. La NASA fue la primera en emplear este tipo de estrategias tecnológicas que hoy en día se hace llamar “tecnología de los Digital Twin”. El principal desafío al que se enfrentó el departamento de investigación de la NASA fue conseguir operar, mantener o reparar los sistemas cuando no estaban físicamente cerca de ellos. Hoy en día la NASA usa la tecnología de Digital Twin para desarrollar nuevas recomendaciones, hojas de ruta y vehículos y aviones de la próxima generación.

Hoy, la inteligencia de las máquinas y la conectividad a la nube nos permiten un potencial sin precedentes para la implementación a gran escala de tecnología Digital Twin para empresas en una variedad de industrias.

¿Por qué es importante la tecnología Digital Twin?

La tecnología Digital Twin son poderosos cerebros para impulsar la innovación y el rendimiento.

En los próximos 5 años habrá miles de millones de cosas representadas por los Digital Twin. Serán representantes del mundo físico que conducirán a nuevas oportunidades de colaboración entre los expertos de la tecnología del mundo físico y los datos científicos cuyos trabajos son comprender qué datos nos dicen sobre las operaciones.

Por ejemplo, en un parque eólico los Digital Twin pueden mejorar la productividad usando el entorno digital para informar de la configuración de cada aerogenerador antes de la construcción. El objetivo de los Digital Twin para el sector energético es generar ganancias económicas y ser más eficientes energéticamente mediante el análisis de datos de cada turbina que alimenta a su equivalente virtual.

La tecnología gemela digital ayuda a las empresas a mejorar la experiencia del cliente al comprender mejor las necesidades de los clientes, desarrollar mejoras en los productos, operaciones y servicios existentes, e incluso puede impulsar la innovación de nuevos negocios.

Cinco beneficios de los Digital Twin

• Extender la vida de los activos y el equipo

• Descubrir ineficiencias operacionales
• Ayudar a implementar el mantenimiento preventivo, reducir los costos de mantenimiento
• Permitir una mejor respuesta a los episodios de tiempo de inactividad
• Mejorar la conciencia situacional

Los Digital Twin reducen los costes y optimizan el rendimiento

Gracias a los sensores IoT, el Digital Twin puede recibir datos continuos en tiempo real de los objetos. Esta correspondencia única de uno a uno hace posible monitorizar virtualmente el objeto.

Los “gemelos digitales” son vitales para mejorar el conocimiento de la situación y permitir que los CIOs prueben escenarios futuros que pueden mejorar el rendimiento de los activos y anticiparse proactivamente a los fallos de mantenimiento.

Los Digital Twin ahora se utilizan para administrar el rendimiento, la efectividad y la calidad de los activos fijos de un fabricante, como máquinas de fabricación, líneas y plantas. Cuando se aplican visualización avanzada, IoT y análisis a estos activos, los fabricantes pueden adoptar un enfoque más estratégico para la administración de activos. Los Digital Twin representan una enorme oportunidad para los fabricantes, que incluyen la ingeniería, la personalización del diseño, la producción y las operaciones.
En el futuro, los “gemelos digitales” facilitarán nuevos modelos de negocio, pero antes de que las empresas puedan capitalizar estas nuevas oportunidades de ingresos, los fabricantes primero deben dominar los conceptos básicos de la implementación Digital Twin con la infraestructura IoT existente.

Los edificios inteligentes se encuentran entre los principales casos de uso del IoT entre industrias en rápido crecimiento hasta 2020.

Los propietarios de edificios más inteligentes están realizando inversiones estratégicas en actualizaciones que benefician de manera más amplia y sistemática tanto al propietario como a el inquilino. Cada vez son más las personas que viven y trabajan en edificios que regulan la temperatura, la iluminación y el consumo de agua de forma automatizada.
Los líderes cada vez están más cerca de la tendencia Smart Building. El término Smart Building se utiliza de manera informal, pero generalmente se refiere a sistemas de administración de edificios habilitados para redes que ayudan a automatizar las operaciones de construcción.

Estas tecnologías, una vez consideradas revolucionarias, se están convirtiendo constantemente en la norma en los principales edificios de las actuales compañías.

Es importante saber que un Smart Building puede tener beneficios sustanciales, que conlleva: reducir costes, ahorrar tiempo y promover una mayor sensación de comodidad y facilidad para los empleados. Aproximadamente el 35% de los costes totales de operación de un edificio se gasta en energía, mientras que un poco más de un tercio se gasta en iluminación.

Cinco características de los Edificios Inteligentes:

1. Sistemas optimizados de HVAC: La revista Facility Executive recientemente citó un estudio de la optimización en un edificio de calefacción, ventilación y aire acondicionado que describía cómo usar software avanzado para controlar factores como «flujos de agua, velocidades de la bomba y velocidades de los ventiladores manteniendo las temperaturas establecidas». Para muchos edificios, calentar y enfriar manualmente las oficinas puede representar más de un tercio del consumo total de agua de un edificio.

En el informe comentaba un ejemplo de un edificio de 220,000 m² que usaba 2,200 toneladas de refrigeración durante todo el día. Cuando cambió a un sistema HVAC basado en una red que calculó automáticamente las mejores formas de calentar, refrigerar y ventilar según la hora del día, el edificio ahorró 1381,37 litros de agua por año.

Mediante el uso de sistemas HVAC automatizados que continuamente «maximizan el rendimiento de todo el sistema», The Rockefeller Group logró importantes reducciones de CO2 – casi 3.000 toneladas anuales.

2. Reducciones equivalentes de electricidad: Comprometidos con mantener el consumo de electricidad dentro de niveles sostenibles en los días de verano más calurosos, muchas empresas de servicios públicos ofrecen diversos incentivos de «respuesta a la demanda» diseñados para ayudar a garantizar la confiabilidad del sistema.

En California, el «Programa de Reducción de Carga Programada» de PG & E incentiva a los propietarios a reducir el uso de electricidad durante el uso máximo. Durante los períodos elegidos, los propietarios acuerdan reducir el uso en al menos 15% de la demanda mensual promedio, o 100 kilovatios. Los propietarios pueden usar sistemas para la gestión de edificios inteligentes para efectuar las reducciones programadas y certificar de manera eficiente que se han producido reducciones. Los propietarios que cumplen con su compromiso ganan 10 centavos por cada kilovatio-hora que redujeron, un ahorro que podría transferirse a su negocio a través de gastos reducidos o una factura de electricidad más baja.

3. Ser altamente seguros: Uno de los principales propósitos de la automatización es alcanzar niveles de seguridad altos en todos los aspectos, contra el delito, contra las emergencias o accidentes, ante los desastres, etc. Por eso para cada caso existe una herramienta específica, como en el caso de los controles de acceso o de la detección contra incendios.

4. Sensores inteligentes:La sede central del New York Times de 52 pisos y 1,5 millones de m² en Manhattan fue diseñada para usar 1,28 vatios de potencia de iluminación por metro cuadrado. El editor procedió a implementar un sistema de gestión que alineaba los controles de iluminación, las cortinas de las ventanas motorizadas, los sensores y los controladores LED, todo bajo un único software respaldado por una interfaz. El sistema redujo el uso a aproximadamente 0.4 vatios por m², un 70% de ahorro de energía.

Los sensores monitorizan dinámicas tales como la ocupación en tiempo real, los niveles de luz, la temperatura y el uso de energía.

Construir edificios utilizando materiales y sistemas más eficaces y eficientes debe ser una de las prioridades. Instalar en las construcciones ascensores que consigan reducir el consumo energético es básico para conseguir el certificado de eficiencia energética que todo edificio inteligente debe tener.

5. Acceso remoto a los sistemas del edificio: Actualmente, la inteligencia artificial se aplica en gran medida a la “domótica” desarrollando programaciones tan evolucionadas que hasta se auto programan ellas mismas y mejoran continuamente el consumo energético de los edificios inteligentes.

A medida que los sensores rastrean diferentes funciones como movimiento, presión, luz, temperatura, etc., una plataforma integrada puede supervisarlos y controlarlos de forma inteligente.
La tecnología para edificios inteligentes o Smart Building es tan efectiva como la conectividad a Internet del edificio (IoT). Lo que es importante recordar es que muchas características de los edificios inteligentes son extraordinariamente sofisticadas y están interconectadas. A menudo, las características inteligentes en sí mismas requieren infraestructura adicional, como conexiones de fibra de alta velocidad, diversos puntos de acceso y configuraciones específicas, todas ellas son consideraciones importantes antes de ponernos a hablar de Smart Building.

Si a todo esto le sumamos un buen software de inteligencia operacional como es la plataforma IDboxRT, conseguimos recoger e integrar toda la información de un edificio y analizar todos los datos, podremos tomar decisiones en tiempo real y nos permitirá vivir más seguros, más cómodos y con la certeza de saber que estamos ahorrando y colaborando para tener un medio ambiente más saludable mejorando la eficiencia energética del edificio.

El surgimiento del Internet industrial está generando una gran cantidad de oportunidades de eficiencia energética. Las empresas del sector energético son una de las grandes beneficiadas de la aplicación de proyectos de Big Data. La clave para hacer realidad este potencial no es sólo la recopilación de datos, sino el análisis y presentación de los datos que permita a las empresas extraer conclusiones efectivas y relevantes para conseguir una mayor eficiencia energética. Reconociendo esto, los principales actores en tecnología y transformación digital están desarrollando aplicaciones y servicios que permiten a las empresas aprovechar el Big Data e impulsar la eficiencia industrial. Esta propuesta de valor cada vez está más clara en las empresas y el ritmo en el desarrollo de herramientas para explotar los datos de manera efectiva se está acelerando.

La industria energética ha estado recopilando grandes cantidades de datos en sus plantas y equipos de instalaciones, incluidos sensores, sistemas SCADA y datos históricos. Ciertamente, hay miles de sensores en una planta de energía, que reúnen cuatrillones de bytes de datos por año. Pero su uso ha sido bastante mínimo en términos de analizar sus datos. Quizás solo el 2% de los datos se analizaron de manera efectiva y el resto casi se perdió.

Sin embargo, todo eso está cambiando. En general, la industria energética se enfoca en aprovechar los grandes datos de manera más efectiva, haciendo conexiones entre los requisitos del mercado y las condiciones del mercado con el fin de analizar y gestionar de manera efectiva todo su entorno y así hacer que los datos se vuelvan extremadamente importantes para lograr un entorno eficiente.

La clave para el uso efectivo de esta información es permitir una visión más avanzada del rendimiento de la planta y los activos y, por lo tanto, la gestión y la comprensión del estado de mantenimiento de la máquina y el equipo. Claramente, estos conocimientos pueden aumentar la confiabilidad de los sistemas de la planta y permitir una mayor optimización de los programas de administración y mantenimiento, así como también presentar oportunidades para mejorar la eficiencia energética del proceso.

Hacer un correcto uso de estos datos desde el punto de vista de la predictibilidad es obviamente más crítico. Cuanto más comprendas los datos, más eficazmente podrás gestionar tus plantas, lo que puede ayudarte a ser más competitivo en el mercado. Conseguir una visualización clara de la información es la clave para poder tomar decisiones inteligentes.

El impulso para una visualización de datos más efectiva ha llevado a algunos de los principales actores del sector industrial a lanzar productos que respaldan el uso de Big Data entre sus clientes. Ofrecer a las empresas la posibilidad de calcular rápidamente el ahorro potencial de energía realizando ciertas tareas detectadas gracias a un análisis y visualización de datos es la clave del éxito.

El poder de la inteligencia y el Big Data en la eficiencia energética

Reducir el desperdicio de energía es una cuestión de mejores luces y un mejor aislamiento, mejores calentadores y mejores aires acondicionados. Pero ante todo es un desafío de datos. No puedes reducir el desperdicio de energía hasta que sepas lo que se está desperdiciando, y la mayoría de nosotros no tenemos la más mínima idea de la energía que estamos usando en casa. Se necesitan datos para hacer un trabajo de ahorro de energía eficiente.

Gracias al crecimiento de los sensores inteligentes y al gran volumen de datos que producen, junto con las nuevas empresas que saben cómo reducir esa información, los usuarios de energía desde grandes fábricas hasta hogares individuales pueden rastrear y reducir el desperdicio de una manera que antes no era posible.

Para las empresas, una gestión de energía más inteligente puede mantener las redes sobrecargadas en funcionamiento y evitar la necesidad de plantas nuevas y caras. El uso de energía no es constante a lo largo del día o del año; tiende a aumentar en la mitad del día, especialmente durante los veranos calurosos.

IDboxRT puede ayudar a las empresas a suavizar la curva de demanda a través de una administración de energía más inteligente. Los algoritmos de IDboxRT clasifican los datos creados por medidores inteligentes, así como factores externos que pueden influir en el consumo de energía en diferentes momentos, como el clima, y permite a las empresas cambiar automáticamente el uso de electricidad. IDboxRT hace que el sistema esté más informado con datos en tiempo real, y lo hace más fiable consiguiendo en los negocios una mayor eficiencia energética.

Una administración de energía más inteligente también puede ayudar a las empresas de servicios públicos a manejar mejor las fuentes renovables intermitentes, como la eólica o la solar, compensando automáticamente cuando el viento no sopla o el sol no brilla.

Estos proyectos de eficiencia energética permiten a las empresas ahorrar hasta un 70% desde el punto de vista de infraestructura y tecnología. Si hablamos de cliente final, los ahorros pueden llegar hasta a un 10% en su tarifa consiguiendo gestionar la reducción de pérdidas de energía y así controlamos el gasto.

El verdadero avance no es solo la cantidad total de todos estos datos, es todo lo que podemos hacer con ellos.

El Mercado de Reino Unido tendrá pronto la oportunidad de beneficiarse de IDboxRT, la mejor solución de inteligencia operacional, además de otras innovadoras soluciones en el campo de la inteligencia operacional, gracias al nuevo acuerdo comercial entre Stefanini y CIC Consulting Informático.
IDboxRT es un pionero software que asiste en la toma de decisiones operacionales a través de la supervisión de procesos industriales, energéticos y smart. Una potente plataforma capaz de integrar millones de señales en milisegundos, de aunar todos los orígenes de información disponibles, procesar las señales integradas y ofrecer potentes herramientas para su monitorización y análisis.

Con una interfaz de usuario accesible desde cualquier dispositivo, IDboxRT ofrece información completa y precisa que capacita a los usuarios para tomar mejores decisiones operativas en menos tiempo y con mayor autonomía; IDboxRT es simple, rápido y adaptable.

Manuel Frade, el director ejecutivo de EMEA en Stefanini, comenta: “La combinación de esta solución validada de CIC Consulting Informático y el soporte al cliente disponible desde Stefanini con una plantilla de 23.000 empleados, implican que juntos podemos hacer que sea posible que un gran número de negocios se beneficien de una mayor inteligencia operativa.

“Nos complace que esta solución de IO forme parte del porfolio digital de Stefanini, en continuo crecimiento, pero fundamentalmente este acuerdo se trata de co-crear soluciones para hacer un mundo mejor”

La alianza estará centrada inicialmente en dos mercados verticales clave. El primero de ellos el sector utilities (Gestión del agua y residuos), aprovechando la amplia experiencia de CIC Consulting Informático con las principales gestoras en el mercado español, donde su tecnología IDboxRT ha sido implementada para minimizar el desperdicio de agua, mejorar la red de distribución e impulsar la transición hacia una red de aguas inteligente. El segundo de ellos es la industria, en el cual la exitosa aplicación de IDboxRT ha llevado a la optimización de procesos de producción y a la eficiencia energética.

“Valoramos enormemente nuestra relación con Stefanini,” dijo Carlos San Martín, director de CIC Consulting Informático, “y esperamos trabajar juntos para ofrecer más soluciones IO de valor añadido en los próximos años».

Los avances en la creación de redes, los algoritmos de procesamiento de la información y las tecnologías de almacenamiento de datos están permitiendo que las máquinas adquieran conjuntos de habilidades y capacidades complejas. Mientras tanto, el mundo debe preguntarse exactamente cómo se implementarán estas tecnologías y cómo impactarán en los mercados e industrias existentes. La industria de mantenimiento predictivo no es una excepción.

Todos los días, dependemos de muchos sistemas y máquinas. Usamos coches para viajar, un ascensor para subir y bajar y un avión para volar. La electricidad llega a través de turbinas y en una máquina de hospital nos mantiene vivos. Estos sistemas pueden fallar. Algunos fallos son sólo un inconveniente, mientras que otros pueden significar la vida o muerte.

Cuando hay mucho en juego, realizamos un mantenimiento regular en nuestros sistemas. Por ejemplo, los coches se reparan una vez cada pocos meses y las aeronaves reciben servicio todos los días. Sin embargo, estos enfoques resultan un desperdicio de recursos.

Hasta hace poco, en la industria de gestión de activos industriales cuando se rompía un equipo, se intentaba arreglar, cuando algo funcionaba mal, se remplazaba.

Pero ¿qué pasaría si pudieras rastrear el estado de tus activos a lo largo del tiempo, y luego usar esa información para identificar la frecuencia óptima de mantenimiento? ¿Y qué pasaría si pudieras predecir con exactitud cuándo se rompe un activo en particular para que pudieras repararlo o reemplazarlo de manera preventiva?

Ahora, es posible. Gracias a la ciencia de datos, el Internet de las cosas (IoT) y el aprendizaje automático, la administración de activos se está moviendo rápidamente hacia un modelo de mantenimiento y servicio predictivo.

No hay duda de que el mantenimiento predictivo es una estrategia superior en comparación con el mantenimiento preventivo común y especialmente el mantenimiento reactivo.

¿Cómo funcionan las nuevas tecnologías que controlan un mantenimiento predictivo?

Digamos que eres un operador de parques eólicos con 50 turbinas para monitorizar, puede ser difícil controlar cada una de ellas. Las turbinas están equipadas con cientos de sensores que miden cosas como velocidad de rotación y temperatura, esa información es relevante si puede usarse para tomar mejores decisiones.

Los sistemas de monitorización y de Inteligencia Operacional no solo agregarán los datos del sensor, sino que también lo analizarán utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Estos datos dan el poder para ubicarse en una turbina específica y obtener información sobre a cuánto desgaste ha estado expuesta durante el último año y cuántas veces se rompió el mes pasado. A partir de ahí, puedes determinar una frecuencia de mantenimiento óptima y predecir cuándo es probable que ocurra un problema, ayudando a optimizar costos y evitar dolores de cabeza.

Ser proactivo en el sector industrial

La técnica del mantenimiento predictivo se utiliza para pronosticar los fallos de la maquinaria y reducir así costes de mantenimiento, mejorar la eficiencia y la disponibilidad.

La conexión de las máquinas industriales a internet ha permitido pasar de un mantenimiento reactivo o preventivo a un mantenimiento predictivo mucho más exhaustivo que nos ayuda a anteponernos a los problemas. El mantenimiento reactivo, el habitual hasta ahora, se basa en actuar sobre la máquina o pieza averiada en el momento en el que comienza a fallar. Pero esta manera de actuar produce un aumento de costes, una reducción de la productividad y, sobre todo, de la fiabilidad sobre la máquina, lo que lleva consigo un aumento de los costes laborales.

La clave está en la unión de IoT y Machine Learning. Ambas técnicas proporcionan diagnósticos en tiempo real y avisos acerca del reemplazo de componentes antes del final de su vida útil, lo que disminuye de forma extrema las situaciones “fuera de servicio” en el mundo la fabricación.

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las fuerzas más transformadoras de nuestro tiempo. Podemos estar ante el gran debate sobre cómo afectará o transformará la Inteligencia Artificial nuestro entorno. Lo único que tenemos claro y todos podemos estar de acuerdo es que la IA no sería nada sin big data.

Aunque las tecnologías de la IA han existido durante varias décadas, es la explosión de datos, la materia prima de Inteligencia artificial, la que le ha permitido avanzar a velocidades increíbles. Son los miles de millones de búsquedas realizadas todos los días en Google las que proporcionan un conjunto de datos en tiempo real considerable y hacen posible las preferencias de búsquedas.

Cada año, la cantidad de datos que producimos se duplica y se predice que en la próxima década habrá 150 mil millones de sensores en red (más de 20 veces la cantidad de personas en la Tierra). Esta información es fundamental para ayudar a los dispositivos de Inteligencia Artificial a aprender cómo piensan y sienten los humanos, y acelera su curva de aprendizaje, y también permite la automatización del análisis de datos. Cuanta más información hay para procesar, cuantos más datos recibe el sistema, más aprende y, en última instancia, se vuelve más preciso. La Inteligencia Artificial ahora es capaz de aprender sin apoyo humano.

En el pasado, el crecimiento de la Inteligencia Artificial se ralentizaba debido a conjuntos de datos limitados, muestras representativas de datos en lugar de datos en tiempo real, de la vida real y la incapacidad de analizar cantidades masivas de datos en segundos. Hoy en día, hay acceso en tiempo real y siempre disponible a los datos y herramientas que permiten un análisis rápido. Esto ha impulsado la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático y permitió la transición a un enfoque basado en datos. Nuestra tecnología ahora es lo suficientemente ágil para acceder a estos conjuntos de datos y evolucionar rápidamente en la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático.

Big Data está potenciando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se define como una aplicación avanzada de la Inteligencia Artificial en máquinas y aparatos tecnológicos interconectados al darles acceso a bases de datos y hacer que aprendan cosas nuevas de manera autónoma y programada.

Estamos en el punto en que la capacidad de las máquinas para ver, comprender e interactuar con el mundo está creciendo a un ritmo tremendo y solo está aumentando con el volumen de datos que les ayuda a aprender y comprender aún más rápido. Big Data es el combustible que alimenta a la Inteligencia Artificial.

Una de las principales preocupaciones de la Inteligencia artificial es que reducirá al mínimo las necesidades humanas en todos los sectores de trabajo, ya que la mayor parte del trabajo será realizado por robots y dispositivos tecnológicos, mientras que la verdad está lejos de serlo cuando observamos el papel que juega el big data. El análisis de big data sentimental y emocional siempre requerirá inteligencia humana ya que las máquinas carecen de inteligencia emocional y habilidades de toma de decisiones basadas en sentimientos.

No hay Inteligencia Artificial sin Big Data ni Big Data sin Inteligencia Artificial

Dado que los seres humanos carecen de la capacidad de procesar y analizar millones de conjuntos de datos de forma rápida y eficiente, La IA llena el vacío procesando la información y dándole sentido. Lo que las máquinas pueden hacer en cinco minutos puede llevar días o semanas para que los humanos obtengan un resultado mientras siguen siendo propensos a errores humanos.

El Big Data tiene un enorme potencial para llevar las iniciativas comerciales al siguiente nivel. Mediante esta tecnología, las empresas pueden monitorizar mejor sus sistemas, hacer predicciones e implementar estrategias basadas en datos en toda su organización.

La Inteligencia Artificial completa la tarea que comenzó el big data.

Sin Inteligencia Artificial el big data sería agobiante y caótico. Pero al incorporar la Inteligencia Artificial en el análisis de big data, la tecnología se vuelve útil, lucrativa y tiene la capacidad de impulsar a las empresas hacia el futuro.