Hacia la eficiencia hídrica con hololens y riego inteligente

En el ecosistema de Atlas Tecnológico, distintas empresas han conseguido notables éxitos en los que el agua desempeña un papel fundamental dentro de su proceso de producción o incluso como recurso principal de su industria.

Comenzamos con DAM, dedicada al tratamiento y depuración de aguas en la región del Mediterráneo. Ha desarrollado un sistema avanzado de asistencia al mantenimiento y monitorización de planta de gestión del agua, que permite a los operarios acceder a procesos guiados desde su dispositivo tablet para realizar las tareas de mantenimiento de las infraestructuras. En caso de alguna incidencia, el sistema incluye el asistente técnico remoto para la resolución de problemas.

El proyecto desarrollado contribuye a mejorar la eficiencia de las tareas de mantenimiento y la resolución de incidencias, así como la monitorización de puntos críticos de la planta. Para ello, se integró en el sistema un gemelo digital de la parte de cogeneración de la planta, que permitía al operario visualizar en tiempo real y de manera remota el estado de los digestores, antorchas y el depósito de gas metano.

Otro caso de éxito es el de MyEnergyMap, que ha ayudado al control de costes por tipo de producto y mejora de productividad por línea aplicada a una industria embotelladora de agua. Se trataba de llevar a cabo una reducción de los costes energéticos, cálculo de costes unitarios por formato y mejora de la productividad por la línea de fabricación.

Esta monitorización en tiempo real de todas las líneas, gracias al software de My Energy Map, ayuda a gestionar y controlar estos consumos. Además, MyEnergyMap ha realizado la sonorización de sus líneas de producción para conocer el rendimiento de una de ellas en tiempo real, distinguiendo el producto fabricado en cada momento. De esta forma es posible conocer los costes de cada formato de producto, así como el OEE de cada línea de forma automática, con el objetivo de poder afirmar qué productos no son rentables y el porqué, sin estimaciones, de una forma objetiva.

Planta embotelladora en la que ha actuado MyEnergyMap. 

A su vez, iniciando un proyecto piloto de Calidad del Agua en la ciudad de Abu Dhabi tenemos a Datakorum en colaboración con Etisalat Digital, con el objetivo de asegurar que el agua que se usa para consumo tenga una calidad óptima es primordial debido a la cantidad de enfermedades asociadas al consumo de agua contaminada. Para ello, han desarrollado un sistema de medición continua remota de calidad del agua, constituido por su gateway NB-IoT PIPE WQ y una sonda profesional de calidad de agua conectada a este. Este consigue de forma autónoma realizar la lectura diaria del Ph, Redox y temperatura cada 15 minutos y la envía a la plataforma 8 veces al día.

También incorpora los protocolos estándar EN 1434-3 M-BUS wired y Pulsos a través del cuales se pueden leer una gran variedad de caudalímetros compatibles y opcionalmente puede incorporar un sensor para medir la presión del agua en la tubería. En caso de que alguno de los parámetros medidos supere los umbrales de alarma prefijados para cada uno de ellos, el sistema generará una alarma avisando de tal circunstancia al responsable de la instalación.

Por otro lado, Verne Tech ha liderado la implementación de una solución para Russula, una empresa de ingeniería global, en una de sus plantas depuradoras de agua en Estados Unidos. El proyecto buscaba mejorar el control de la planta de procesamiento de aguas para optimizar la dosificación de sosa y mantener el nivel de pH deseado de dos tanques de aguas contaminadas. La dosificación de sosa se realizaba mediante controles automáticos tradicionales que no eran óptimos, lo que requería ajustes manuales programáticos. Se establecieron dos objetivos principales: predecir el valor futuro del pH y optimizar la dosificación de sosa para mantener el nivel de pH deseado.

Como solución, se implementaron técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, los cuales utilizaban modelos de regresión para predecir el valor futuro del pH, aplicando técnicas de series temporales debido a la variable tiempo.

Además, se utilizaban técnicas de optimización como simulación montecarlo y optimización bayesiana para ajustar la dosificación de sosa en tiempo real, minimizando costos y maximizando la eficiencia.

IMMERSIA propone una plataforma de monitorización y mantenimiento predictivo para plantas de agua mediante machine learning e inteligencia artificial. Surphase, como fabricantes de sensores IoT, genera un gran volumen de datos. El proyecto consistía unir estos datos en un data lake, analizarlos para predecir los ciclos de mantenimiento y tener una capa de uso de esta información con una visualización intuitiva.

Con este objetivo, han conseguido desarrollar una plataforma incorporando algoritmos de machine learning e inteligencia artificial para mantenimiento predictivo y un panel de control con visualización avanzada que permite a Surphase a acceder a todos sus dispositivos junto sus datos desde el mismo interfaz y una aplicación simplificada para sus clientes que permite hacer el seguimiento con acceso limitado.

Con la implementación del gemelo digital, han logrado anticiparse a posibles incidencias en la planta gracias a la monitorización en tiempo real de sus sensores y ofrecer a sus clientes un servicio más completo de sus dispositivos, con una capa de visualización de última generación mientras protege el know-how del modelo de predicción para Surphase.

Por otra parte, INNOVAE decidió implementar un sistema avanzado de asistencia al mantenimiento a SASTESA (Servicio de Agua y Saneamientos de Teruel), que permitía a los operarios acceder a procesos guiados desde su dispositivo HoloLens para realizar las tareas de mantenimiento de las infraestructuras. Además, los técnicos podían controlar esquemas eléctricos e incluir anotaciones de las modificaciones realizadas. El sistema incluía un asistente técnico remoto para ser asistidos por expertos en tiempo real de manera remota, así como un digital twin para visualizar en tiempo real variables críticas como el caudal o la cloración.

Con esto, se consiguió contribuir a la mejora de la eficiencia de las tareas de mantenimiento y la resolución de incidencias, así como la monitorización de puntos críticos de la planta para la mejora de toma de decisiones en tiempo real.

Empresas como MonoM están democratizando el uso de la IA para diferentes industrias, incluida la del agua, donde se enfoca en la sostenibilidad y la optimización de procesos. Implanta distintas soluciones a través de la ingeniería artificial con tal de elaborar la mejor solución en materia industrial. Entre sus servicios destacan los ofrecidos a distintas industrias, en concreto, la del agua. La IA permite una gestión más inteligente del ciclo integral del agua al minimizar emisiones de CO2, mejorar la detección de fugas y reducir los costos de mantenimiento. Además, proporciona acceso en tiempo real a datos y pronósticos para los clientes finales, aumentando la transparencia y mejorando la toma de decisiones.

Perfect Numbers es una empresa digital que incorpora las distintas combinaciones de datos en sus procesos con el objetivo de ejecutar una transformación digital flexible, adaptada y completa. En la actualidad, cuenta con siete modelos operativos, dedicados a la monitorización y medición del agua, tanques de leche, cerveza, café, vino, pienso, líquidos transportados en camiones cisterna y cálculo de humedad en cámaras de frío.

Con su herramienta DATAWATER, la compañía garantiza la salubridad del agua de consumo. El proceso comienza al medir en remoto los niveles de agua, ph y cloro. Tras ello, Perfect Numbers, indica al cliente el porcentaje de cloro en agua y el nivel de cloro en el depósito, generando alarmas provocadas por incidencias.

Dedicada al desarrollo de soluciones para la digitalización de los procesos del agua en la industria alimentaria de Castilla y León, la empresa Huercasa propone DELTA, proyecto que tiene como objetivo mejorar la eficiencia en el uso de este recurso en el proceso de producción partiendo de cuatro empresas del sector: Bodega Cuatro Rayas, Huercasa 5ª Gama, Leche Gaza y Pago de Carraovejas.

Se logrará mediante tres acciones principales: sensorización de entornos para controlar y monitorear parámetros en tiempo real como el pH y la turbidez, optimización de la eficiencia hídrica y energética, detección temprana de problemas como fugas y reducir costos. Además, el procesamiento y análisis de datos permitirán identificar patrones y tendencias, facilitando la toma de decisiones para garantizar la calidad del agua y reducir costos.

Por último, gracias a la telemetría y telecontrol se podrán realizar las operaciones de control y mantenimiento de manera remota, desde cualquier lugar y en cualquier momento, permitiendo un ahorro significativo de tiempo y recursos. Todo esto se traduce en una gestión más eficiente de los recursos del sector del agua.

Por último, la empresa DENODL cuenta con un sistema de riego inteligente que permite optimizar, no sólo el aprovechamiento de los recursos hídricos, sino también la salud de los cultivos, su rendimiento y calidad, ha conseguido a hacer frente al problema que suponen las escorrentías, es decir, aquel flujo de agua excesiva que las plantas y cultivos no son capaces de absorber.

Este sistema interpreta los datos provenientes de sensores de suelo, predicciones meteorológicas y necesidades hídricas de las plantas. Además, está integrado con el Internet de las cosas y la Inteligencia Artificial, lo que permite un análisis de datos más preciso, modelado predictivo y el control remoto, lo que lleva a maximizar la productividad pudiendo ahorrar en torno al 40% de los recursos.

Al automatizar el proceso de riego, los agricultores pueden ahorrar tiempo y mano de obra, lo que permite operaciones más eficientes. A su vez, estos sistemas brindan monitoreo en tiempo real de los niveles de humedad del suelo y suministran riego precisamente cuando es necesario. Este suministro de agua optimizado no sólo mejora la salud de los cultivos, sino que también mejora el rendimiento y su calidad.