Claves del Madrid Monitoring Day 2019: monitorización y extracción de valor de los datos

¿Y si son los operadores los que tienen que adaptarse a los casos de uso del cliente y no éste a las tarifas de las compañías? Reflexiones tan interesantes como ésta se plantearon en la última edición del Madrid Monitoring Day, que se celebró el mes pasado. En el encuentro se repasaron, además, las últimas tendencias y oportunidades de la monitorización en diversos ámbitos como energía, industria, smart cities o entornos inteligentes. Los ponentes expusieron también casos reales que muestran cómo se aplican las herramientas de integración de información en IoT, big data, inteligencia operacional y técnicas de mejora de la supervisión y análisis de información.

La sesión arrancó con la revisión de una de las últimas novedades de la industria de las telecomunicaciones: 5G. En resumen, esta nueva arquitectura de red posibilitará:

• Mayor velocidad (Gb/s): Permitirá, por ejemplo, disfrutar de contenidos en formatos de alta calidad ahora reservados a instalaciones fijas.
• Latencia muy reducida (1-10 ms): Permitirá la implantación masiva de casos de uso como el vehículo autónomo o la realidad virtual.
• Garantías de servicio para actividades críticas (policía, urgencias, industrias, etc).
• Evolución de las nuevas formas de comunicación pensadas para IoT, Por ejemplo, NarrowBand, que permite densidades muy elevadas de objetos (millomes/km2)

Otra cuestión clave que se abordó fue la industria 4.0, sin duda en boca de todos, pero cuyos primeros pasos entrañan complejidad. En un entorno cambiante en el que “ya no es el pez grande el que se come al pequeño, sino el más rápido”, las grandes industrias ya están implantando las primeras soluciones de inteligencia artificial, por ejemplo en el sector automovilístico. El objetivo es predecir averías para conseguir un significativo ahorro en la ejecución de garantías, además de una mejor experiencia de usuario obviamente. Otro ejemplo: la aplicación de inteligencia artificial en refinerías donde los algoritmos verifican en tiempo real que las mediciones de los sensores más críticos son las correctas. No solo se consigue un funcionamiento óptimo de la planta sino evitar accidentes o interrupciones del proceso productivo.

Y, por supuesto, también hubo referencias al gemelo digital, entre cuyas características mínimas comunes se mencionaron:

• Debe parecerse al real
• Replicar los equipos físicos
• Comportarse igual
• Reaccionar de la misma manera en situaciones inesperadas
• Relacionarse con el entorno de la misma manera
• Que el paso del tiempo le afecte de forma similar
• Incluir la posibilidad de desacoplarse para probar cambios

Pero más allá de la Industria 4.0 el discurso general giró en torno a cómo extraer valor de los datos, y un ejemplo claro son las redes de distribución de agua. En muchos entornos la telelectura de contadores no es rentable por sí misma, al menos si se usa exclusivamente para recoger el dato de facturación, pero si tenemos en cuenta que permite detectar fugas (en España solo el 75 por ciento del agua se factura) y que puede tener un valor comercial y social la situación cambia completamente.

El valor social resulta obvio, por ejemplo, en hogares habitados por personas dependientes, en los que si se detecta falta de consumo durante horas en determinados periodos es información muy relevante para pasar a los servicios sociales.

La eficiencia energética fue otro tema presente durante todas las charlas, sirva de ejemplo cómo los desechos de las grandes industrias cerveceras pueden convertirse en biogás que se usa en las propias plantas. Todo ello requiere un control crítico de las temperaturas en tiempo real, de nuevo un caso de uso de éxito de IoT.

Desde luego es una apuesta segura decir que en la edición del próximo año descubriremos que se ha continuado sacando cada vez más valor de los datos, descubriendo casos de uso que hasta la fecha no eran posibles o ni nos habíamos atrevido a imaginar.