Energía Eficiente_EY33

TRIBUNA DE OPINIÓN 34 impulsión de aire, el caudal de retorno, la apertura de las válvulas de entrada de agua a baterías, etc. La IOT nos permite conocer paráme- tros de funcionamiento de los sistemas para determinar si el mantenimiento ejecutado es correcto, si las instala- ciones funcionan correctamente. Por ejemplo, si en un edificio en el que se para la calefacción durante la noche, la temperatura desciende de forma significativa en su interior, puede ser a causa de un problema de aislamiento de las fachadas. La IOT también per- mite analizar para cada elemento el consumo eléctrico y permite detectar elementos o sistemas que durante la noche no están apagados y están consumiendo de forma innecesaria. Pero existe un paso más al de deter- minar puntos de control en el GMAO, recabar los parámetros que son nece- sarios para confirmar su cumplimiento aprovechando la IOT y generando cuadros de mandos para hacer segui- miento. Este pasomás es la inteligencia artificial que permite que en función de los valores obtenidos a lo largo de un tiempo, el sistema ‘aprenda’ y actúe de forma autónoma con los objeti- vos de asegurar el confort, asegurar la calidad de aire, optimizar los con- sumos y preservar las instalaciones. Para tratar este tema, se debe intro- ducir un último concepto que es el de Big Data. Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjun- tos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herra- mientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y esta- dísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. Por lo tanto la IOT nos permite reca- bar datos, el Big Data almacenarlos y la inteligencia artificial interpretar- los y hacer modelos predictivos para actuar, no solamente cuando un valor o parámetro tiene un valor o una ten- dencia, si no cuando se prevé que va a suceder un evento y además con las seguridades suficientes como para corregir la orden de actuación si final- mente el evento no tiene lugar. Por ejemplo, en un centro comercial se puede reforzar la climatización en función de la previsión de afluencia. Actualmente, el grado de implan- tación de la GMAO es muy elevado, la mayoría de edificios disponen de un sistema propio o bien la empresa de mantenimiento contratada aporta el suyo. La implantación de la IOT es medio, es más habitual encontrar sis- temas BMS (Building Management System) clásicos que tienen en el edi- ficio sondas y elementos de campo que mandan los datos recabados a controladores y que se visualizan en PC o en pantallas. Por último, el grado de implantación de los sistemas de mantenimiento predictivo es aún bajo aunque se prevé un elevado creci- miento en los próximos años. n

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