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Gestión de activos eficiente para el sector del agua

  • Gestión activos eficiente sector agua

Sobre la Entidad

INLOC Robotics
INLOC Robotics es una empresa innovadora que, a través de proyectos de investigación y proyectos de ingeniería ofrece soluciones en el campo de la robótica y de la automatización y control, incluyendo los paradigmas de Industria 4.0 e IoT.

El objetivo principal de la transformación digital de un sector industrial es proporcionar herramientas que permitan la total conexión entre sus elementos de forma que se pueda actuar de manera ágil y, aún más importante, centrado en el cliente. Este proceso exige un gran esfuerzo interno de gestión del cambio ya que transforma por completo la forma de trabajar y, por consiguiente, el mindset de todo su personal.

El sector del agua, seguramente debido a las altas implicaciones de responsabilidad respecto al servicio al ciudadano, es relativamente conservador en este proceso de cambio, tan complejo como necesario, en su forma de trabajar y gestionar activos. Como consecuencia de ello, presenta un grado de digitalización bajo comparado con otros sectores productivos.

Hay una clara tendencia a que los usuarios cada vez demanden más información a tiempo real, son menos tolerantes a los fallos en el servicio y los recursos de que disponen las empresas gestoras son finitos y limitados. Así, se hace necesaria la implantación de sistemas de monitorización que permita al usuario obtener datos -sobre todo de un bien como el agua-, por un lado, y por el otro, a los gestores disponer de información para llevar a cabo tareas de mantenimiento preventivo y, sobre todo, planificarlo adecuadamente teniendo en cuenta las necesidades de la red y los recursos de los que se dispone.

El objetivo principal de la transformación digital de un sector industrial es proporcionar herramientas que permitan la total conexión entre sus elementos de forma que se pueda actuar de manera ágil y, aún más importante, centrado en el cliente

Si bien es cierto que en los últimos años se ha popularizado el uso de tecnología en la gestión de infraestructuras en el mundo del agua, coincidiendo con la explosión de las Smart Cities, observamos que la mayoría de los procesos digitalizados pertenecen a la gestión de la red de agua potable. Tenemos como ejemplos el empleo de gemelos digitales, el mapeo de infraestructuras mediante sistemas GIS, el empleo de big data para ofrecer servicios de valor añadido al usuario, puntos de muestreo automático para la determinación de la calidad… Esto es debido, como comentaba anteriormente, a las exigencias del usuario, que es cada vez más demandante de información y es cada vez más consciente de lo que consume.

La transformación digital también ha llegado a las Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales (EDAR), que disponen de paneles de control y de procesos altamente sensorizados y digitalizados para dar cumplimiento a la normativa de vertidos, así como cumplir con objetivos ambientales mediante la optimización energética.

Sin embargo, en este proceso de transformación y modernización del sector, iniciado en las partes visibles del ciclo integral del agua, parece que nos hayamos olvidado de las infraestructuras enterradas, el sistema de alcantarillado. Esto ha dado lugar a que se sigan dando casos de desbordamientos o vertidos al mar en épocas de lluvia intensa.

Es aquí donde nuestro producto SEWDEF, sistema automático de análisis de inspecciones en alcantarillado, ofrece información objetiva para la gestión eficiente del alcantarillado. Las inspecciones de la red de alcantarillado se realizan mediante imágenes grabadas desde cámaras de TV que se analizan manualmente, dando lugar a un informe sujeto a la percepción subjetiva y experiencia del operador, dificultando la trazabilidad temporal del estado de la infraestructura y el estudio de su velocidad de degradación.

El sistema SEWDEF es una aplicación web procesada en entorno cloud, accesible desde cualquier lugar y a través de cualquier dispositivo con conexión a Internet. Basa su funcionamiento en la combinación de algoritmos de visión por computador, Inteligencia Artificial (Deep Learning) y robótica móvil.

De esta manera, los gestores de infraestructuras serán capaces de obtener información objetiva del estado de la red de alcantarillado y su evolución temporal para conocer su velocidad de degradación para planificar y priorizar acciones de mantenimiento preventivo.

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