En el contexto del sector energético, los complejos industriales son esenciales para satisfacer la demanda energética de una región o país. Y su gestión eficiente es crucial para garantizar la producción continua de energía, la seguridad operativa y la conformidad con las regulaciones medioambientales.
La importancia de la localización del dato en los complejos industriales
Al hablar de datos, nos referimos a activos, cada uno con sus propias características: función, grosor, altura, material, ciclo de vida… Nos referimos a personas, documentos, al contexto cartográfico que rodea a un complejo industrial. También a los residuos y emisiones que genera y a cada uno de los procesos que se llevan a cabo a través de diferentes fuentes. Pero, sobre todo, nos referimos a localización porque todos esos datos tienen unas coordenadas que los definen, los ubican y relacionan con los demás.
En este sentido, los complejos industriales se enfrentan a una serie de retos que tienen que abordar:
- Monitorización y seguimiento de obras y activos. Generar imágenes 2D y 3D en tiempo real para ser incorporadas, analizadas y visualizadas. En este sentido, los drones han cambiado la forma en la que hacemos seguimiento de infraestructuras, así como la manera de abordar el ciclo de vida de los activos.
- Dotar de contexto a millones de datos. Los datos generados, ya sean intrínsecos a cada uno de los activos o generados en las diferentes fases de planificación, diseño, construcción o ingestados a través de las diferentes fuentes de emisión, no tienen valor por sí mismos si no los convertimos en información. Los datos han de tener un contexto espaciotemporal para poder analizarlos y visualizarlos de manera relacional.
- Romper los silos de información interdepartamental. Este es un reto común en cualquier organización, pero especialmente importante en un complejo industrial, que tiene que ser capaz de poder compartir con otros departamentos toda la información generada.
- Mejorar la experiencia de usuario en campo. Desarrollar nuevas iniciativas tecnológicas que permiten derribar las barreras geográficas que separan al personal de campo del personal de oficina, compartiendo los datos de manera instantánea, con o sin conexión, y favoreciendo el trabajo de todo el complejo industrial en base a datos en tiempo real.
- La gestión estratégica de los activos, la monitorización y análisis integral de las operaciones no solo redunda en la seguridad sino también en la sostenibilidad. Los complejos industriales tienen como reto convertirse en entornos más sostenibles, controlando no solo sus emisiones, producción de residuos sino favoreciendo la economía circular de sus procesos.
¿Cómo abordar estos retos?
Para abordar estos retos necesitamos una tecnología capaz de analizar y visualizar datos procedentes de diversas fuentes, a través de distintos dispositivos y desde una única plataforma.
En este sentido, los Sistemas de Información Geográfica (GIS, por sus siglas en inglés) ofrecen información valiosa en tiempo real para gestionar y mejorar la forma en que se desarrollan los procesos en los complejos industriales y la gestión de sus activos, ya que permiten organizarlos, conocer su ubicación y estado.
Los datos se capturan y recopilan en formularios dinámicos en el sistema ArcGIS, para monitorizarlos a través de cuadros de mando basados en la ubicación, con la inmediatez y el detalle que necesitan los complejos industriales para mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
Por su parte, la GeoAI está brindando nuevas oportunidades para implementar inventarios de activos preventivos, mejorando el mantenimiento de los activos o simplificando las alertas cuando se producen daños en los mismos.
Asimismo, el Gemelo Digital Geoespacial es ya una solución clave para optimizar la gestión de activos, garantizando el mantenimiento predictivo y, sobre todo, la reducción de costes.
En definitiva, la tecnología de análisis geoespacial permite abordar los cinco retos planteados en la gestión de activos y su papel en los complejos industriales, favoreciendo la visualización y análisis de datos en tiempo real; el análisis predictivo y monitorización del ciclo de vida de los mismos, así como la reducción de costes y la reducción de la huella medioambiental.