Gemelos Digitales al servicio de la eficiencia energética

Reducir los costes para conseguir una mayor rentabilidad es básico en todas las empresas. Para ello, es fundamental realizar un buen diagnóstico; se trata de ir al origen de los costes, identificar de una manera muy exacta y minuciosa dónde, y cómo se originan esos gastos.

 

En el caso de las empresas industriales los gastos de producción pueden dispararse si no se controlan, por lo que es fundamental vigilar la eficiencia energética de los procesos. Gracias a la monitorización de los distintos procesos podemos analizar, controlar y rentabilizar los gastos. Y para ello, nada mejor que el análisis de los diferentes factores que forman parte del gasto energético en la producción. A partir de un análisis pormenorizado, podremos aplicar con precisión la tecnología necesaria para que nuestra empresa sea más eficiente económica y medioambientalmente.

 

Lograremos un mejor resultado económico y seremos más sostenibles.

 

Uno de los mayores consumos que pueden generarse en una planta es el de los sistemas de aire acondicionado. La temperatura de cada planta, que afecta directamente a esos sistemas, es fruto de las condiciones internas (maquinaria en funcionamiento, expedición de material, turnos de trabajo…) y externas (temperatura exterior, humedad del aire…). Las condiciones internas pueden ser optimizadas gracias a los termostatos. Sin embargo, la dificultad reside en predecir las condiciones externas y, por tanto, su influencia en las internas a la hora de ejecutar un plan de eficiencia energética global. A ello hay que añadir otro factor a tener en cuenta: la normativa en prevención de riesgos laborales que se refiere a la renovación del aire para los y las trabajadores.

 

 

Semantic Systems tiene una herramienta clave para adelantarse a la generación de los datos a analizar para determinar la optimización de la energía en una planta: se trata de los llamados ‘gemelos digitales’, es decir, generar modelos y escenarios probables ante la captación de diferentes datos. El objetivo prioritario es optimizar las horas de encendido y apagado del sistema de climatización de una planta/edificio/fábrica (HVAC), según lo que se establezca (temperatura interior entre 21 y 26ºC y humedad relativa entre 30% y 70%)

 

El proceso pasa por dos fases: primero, generar un modelo de predicción de la temperatura interna de la planta en base al histórico (interiores, set points, horarios de encendido/apagado de climatización, turnos…) y al histórico de temperatura exterior, información que puede llegar a través por ejemplo de AEMET. Es decir, generamos un primer ‘gemelo digital’ simulando las condiciones dentro de la fábrica. Los datos históricos nos servirán para entrenar al modelo de predicción. Finalmente, con los datos de predicción de temperatura exterior también servidos por AEMET podemos elaborar un modelo de temperatura interior.

 

Una vez conseguido este objetivo, pasamos a la segunda fase.  Aquí los datos vienen dados por horarios de encendido/apagado asegún el coste de la energía a los que añadimos el resultado del modelo anterior que nos permitirá decidir el momento de encendido. Así, hemos creado un modelo prescriptivo. El resultado final determinará un horario de encendido/apagado óptimo para el sistema de climatización optimizado.

 

Gracias a los llamados ‘gemelos digitales’ que Semantic Systems implementa a través de su plataforma repcon de captación de datos en planta (NOSQL, MQTT, OPC/UA) y que generan simuladores y escenarios virtuales, se puede reducir el consumo energético y, por tanto, los costes de producción de una empresa.

 

El proceso simulado, gracias a los ‘gemelos digitales’ nos origina un cálculo, en este caso de gasto energético, que permite adelantarse a todo el proceso y modificar para nuestra conveniencia, o ahorro productivo, alguna de las variables.

 

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