Minsait impulsa la digitalización del agua con IA y plataformas de análisis de datos

La integración de datos es uno de los grandes desafíos en la transformación digital del agua. García subrayó que las utilities han acumulado una gran cantidad de información procedente de SCADA, GIS, ERP, GMAO, LIMS, sistemas de telelectura y ciberseguridad, pero muchos de estos datos permanecen en silos, lo que limita su aprovechamiento. Para resolver esta fragmentación, Minsait ha desarrollado plataformas digitales avanzadas que permiten consolidar y analizar toda esta información de forma centralizada, facilitando la toma de decisiones basada en datos.

La inteligencia artificial como herramienta clave para la eficiencia operativa

Durante su intervención, García desglosó las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la gestión del agua, destacando los siguientes casos de uso:

• Detección de fraudes y anomalías: Algoritmos avanzados identifican patrones irregulares en el consumo, facilitando la detección temprana de fraudes y pérdidas técnicas.
• Predicción y anticipación de demanda: Modelos predictivos permiten estimar el consumo futuro de agua, optimizando la planificación de abastecimiento y reduciendo desperdicios.
• Optimización del mantenimiento: La IA permite prever fallos en infraestructuras críticas, programando mantenimientos preventivos en base a datos históricos y en tiempo real.
• Certificación automática con visión artificial: Uso de cámaras y algoritmos para verificar la correcta instalación y mantenimiento de equipos.
• Evaluación de la salud de activos: Modelos de IA analizan la probabilidad de fallo de infraestructuras, ayudando en la planificación de inversiones en renovación.

Casos de éxito y aplicaciones prácticas

Uno de los ejemplos más innovadores presentados por García fue Onesait Sensing, una solución basada en fibra óptica que permite la detección de fugas y amenazas en grandes conducciones. Esta tecnología convierte la fibra en un sensor acústico continuo, capaz de identificar en tiempo real eventos como fugas, impactos de maquinaria o circulación de vehículos sobre tuberías enterradas.

Además, García mostró aplicaciones de visión computarizada para el control de seguridad y la prevención de riesgos laborales en plantas de tratamiento y redes de distribución. A través de cámaras y algoritmos de IA, es posible monitorizar el uso de EPIs, detectar situaciones de riesgo y generar alertas en caso de incidentes.

Un enfoque basado en la madurez digital y la rentabilidad

García enfatizó que la clave para una adopción exitosa de la inteligencia artificial en el agua es evaluar la madurez digital de cada organización. Antes de implementar soluciones avanzadas, es necesario disponer de una infraestructura de datos consolidada y fiable. Para ello, Minsait recomienda seguir un proceso estructurado que incluye:

1. Diagnóstico de la madurez digital: Evaluar la calidad y disponibilidad de los datos existentes.
2. Identificación de casos de uso viables: Seleccionar aplicaciones con impacto inmediato en la eficiencia operativa.
3. Implementación progresiva: Desplegar soluciones escalables que se adapten a la evolución tecnológica de la organización.
4. Evaluación de rentabilidad: Medir el retorno de la inversión y optimizar las estrategias de implementación.

Minsait, un aliado estratégico en la digitalización del agua

En su ponencia, Víctor García dejó claro que la inteligencia artificial no es solo una tendencia, sino una tecnología que ya está generando valor en la gestión del agua. Las soluciones desarrolladas por Minsait permiten a las utilities mejorar su eficiencia, reducir pérdidas y optimizar recursos, asegurando una gestión más sostenible y resiliente.

«La inteligencia artificial es una herramienta para hacer más cosas en menos tiempo y con mayor precisión. En el sector del agua, su aplicación nos permite mejorar la planificación, anticipar problemas y garantizar un uso más eficiente del recurso hídrico», concluyó García.