21 DOSIER GESTIÓN ENERGÉTICA patrones de aprendizaje automático utilizados en las capas de analítica. Estos enormes conjuntos de datos se procesan casi en tiempo real para proporcionar visibilidad y aportar informaciones muy valiosas a las empresas: • Informa sobre lo que sucedió en el pasado. • Ayuda a comprender por qué sucedió algo en el pasado. • Predice lo que es más probable que suceda en el futuro. • Recomienda acciones que se pueden tomar para mejorar. Esta tendencia ha llevado a los usuarios finales a replantearse su estrategia y a adoptar plataformas automatizadas con inteligencia artificial. Esto permite un mejor control en función de los niveles de existencias o de la temperatura exterior según la estación del año, permitiendo el mantenimiento a distancia de los equipos de refrigeración, así como funciones automatizadas de supervisión, control y mantenimiento. estrategia actual se orienta cada vez más hacia la creación de productos inteligentes y que estén listos para la conectividad. Actualmente estos productos tienen mayor capacidad de cómputo, así como elementos de integración en las redes típicas de las tecnologías de la información (IT). La tecnología IoT permite hoy en día la interacción de las máquinas directamente con los sistemas de información. De este modo, los dispositivos inteligentes IoT, además de realizar las funciones tradicionales como la capacidad de sonorización de las variables de la máquina y su monitorización remota incorporan autonomía y computación adicional para mejorar el control. Esto es, son los primeros elementos de la arquitectura de control que aportan beneficios, entre otros: • Monetizar los valiosos datos de funcionamiento de las máquinas. • Proporcionar información en tiempo real a todas las áreas de las empresas. • Mejorar el funcionamiento de las máquinas y por consiguiente el valor aportado al cliente. • Incrementar el valor del producto frente a la competencia. Tras los productos conectados se encuentran los dispositivos de cálculo en el extremo local (Edge Computing), computado no en la nube, sino en el extremo local (Edge Computing), de forma que las máquinas se diagnostican de manera autónoma, el cálculo de todos los modelos se realiza de manera distribuida sin depender de ningún servidor, lo cual da lugar a un sistema más robusto. Tras ellos se encuentran las capas de analítica, el puesto central inteligente o la nube. Se compone principalmente de los datos de la máquina recibidos de los sensores de campo (IoT) pero ya tratados por los dispositivos Edge. La nube puede ser privada o pública, formada por un gestor de los mensajes recibidos, un motor de reglas, un motor de procesamiento de eventos complejos y el almacenamiento. La comunicación hacia y desde la nube se produce a través de API enriquecidas. Los datos son muy valiosos, al emplear sofisticadas plataformas de analítica (Big Data) que se ejecutan en la nube, los datos almacenados se pueden utilizar para crear modelos sofisticados de Inteligencia Artificial (IA) y crear 1. Esquema de la arquitectura de control en instalaciones de refrigeración. Los factores clave que guiarán el desarrollo futuro de las soluciones del negocio HVAC/R serán la digitalización, la sostenibilidad y la eficiencia energética, y las tecnologías sobre las que se sustenta son los productos inteligentes conectados (IoT) y los datos (Big Data)
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