9 aplicaciones de IoT + IA que transformarán a los operadores de agua potable

Voy a partir este post poniendome un poco latero con temas económicos (lo siento, pero ¡me encantan!). Si vemos los mercados de las empresas de servicios básicos del mundo (y no solo las de agua potable), nos damos cuenta que tienen un comportamiento distinto al del resto de las empresas.

Las sociedades y los Estados están de acuerdo en entregarle a éstas los monopolios de distribución de servicios fundamentales para las personas (agua, luz y electricidad). Los mercados de la distribución de servicios básicos se llaman "monopolios naturales".‌‌ Poniéndonos un poco más económicos, el rol del Estado es regular estos monopolios con el fin de que el precio que pagan los consumidores y la cantidad ofrecida sean las óptimas. En chileno, el Estado le entrega el mercado a una empresa (no hay competencia), pero fiscaliza que el servicio le llegue a todas las personas y que el precio que se cobra no sea abusivo.

Supongamos que el Estado es capaz de regular perfectamente el mercado, cualquier mejora en la eficiencia se traspasaría directamente al precio del servicio. ¡Todas y todos pagaríamos menos!

Considerando toda la chachara económica anterior, cobra especial importancia la implementación de tecnología para mejorar la eficiencia de los monopolios naturales. Ahora vamos a los que nos concierne: inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (machine learning), Internet de las cosas (IoT) y tecnología.

Muchas empresas de servicios de agua han comenzado a implementar sensores conectados a Internet en bombas, válvulas y medidores, junto con sistemas de información geográfica (SIG), supervisión, control y adquisición de datos (SCADA) e infraestructura de medición avanzada (AMI). Cada una de estas tecnologías ayuda a mejorar las operaciones y, en conjunto generan una gran cantidad de datos en tiempo real a los que los operadores pueden aplicar modelos predictivos de machine learning.

#1: Pronóstico de la demanda

Los algoritmos y modelos pueden descubrir patrones y tendencias de uso y suministro. Además, utilizando fuentes de datos adicionales como el clima o los movimientos de la población para ofrecer un pronóstico más preciso. Estos pronósticos pueden ayudar a equilibrar la demanda y mejorar la planificación, incluyendo fuentes de agua, almacenamiento, tratamiento y producción de plantas desalinizadoras.

#2: Detección predictiva de la corrosión

Como decía mi abuela, "es mejor prevenir que curar". Los propietarios y operadores de redes de distribución de agua necesitan asegurarse de detectar la corrosión lo antes posible. Las mantenciones no programadas y las fugas de agua pueden ser reales dolores de cabeza para los administradores de estas empresas.

La IA se puede aprender de los datos obtenidos desde las tuberías para detectar cambios en las condiciones que, de otra manera, pasarían desapercibidos. Al predecir la corrosión de forma temprana, los operadores pueden planificar las mantenciones. También es posible descubrir lecciones críticas sobre las causas de la corrosión, lo que puede llevar a mejoras tecnológicas y de los procesos de la industria.

#3: Detección predictiva de obstrucciones

La predicción precisa de obstrucciones puede evitar interrupciones en el servicio de agua y problemas de disponibilidad. ¿Qué sería una obstrucción? Un tapón en alguna de las cañerías. No sabría decirles como se producen o qué son exactamente, pero es algo que pasa. Sensorizando la red de agua, los modelos de IA pueden identificar cambios en los flujos, detectando, por ejemplo, incipientes acumulaciones de sedimentos que producirían cuellos de botella en el sistema. Con esta información, los operadores pueden planificar las mantenciones, siendo proactivos en lugar de reactivos. La IA también puede revelar tendencias y causas fundamentales para que los operadores realicen cambios en los sistemas. ¡Todo esto es posible gracias al IoT!

#4: Detección predictiva de fugas

A medida que las tuberías y otras infraestructuras envejecen, es más probable que se desarrollen fugas y otros problemas que pueden provocar pérdidas de agua. Mediante el uso de sensores de IoT para monitorear el flujo y la presión del agua, las empresas de servicios públicos pueden detectar posibles fallas antes de que se conviertan en problemas importantes y tomar medidas para reparar o reemplazar infraestructuras envejecidas. Se puede implementar algoritmos de machine learning para analizar datos de estos sensores e identificar tendencias que ayuden a predecir cuándo y dónde es probable que falle la infraestructura.

#5: Mantenimiento y optimización predictivos

Esta es una de las aplicaciones del IoT que más está dando de qué hablar. IoT + machine learning son una combinación poderosísima. Existen algoritmos de mantenimiento predictivo, que, midiendo bombas y válvulas críticas, pueden reducir o incluso evitar los tiempos de inactividad. Sabemos que las empresas de agua, al ser reguladas por el Estado, tienen estrictos compromisos y los tiempos de interrupción del servicio pueden generarles problemas con los contratos e incluso la anulación de éstos.

#6: Optimización del consumo energético

Las ventajas que tienen los monopolios naturales es que, en su mayoría, son grandes empresas, que aprovechan las economías de escala. Como toda gran organización, las empresas de agua arrastran costos energéticos enormes, que pueden significar en ahorros considerables para el sistema en general. Soluciones de sensorización inteligente, sumado a algoritmos de aprendizaje automático, pueden detectar patrones de consumo energético, entregando información estratégica a los tomadores de decisiones. Incluso, en un punto más avanzado, dichos algoritmos pueden tomar acciones en tiempo real. Además, con la ayuda de sensores y actuadores, es posible, por ejemplo, regular la iluminación en función de la ocupación de las oficinas y de la luz natural disponible.

Soluciones como esas parecen insignificantes pero pueden transformarse en ahorros enormes a final de año, especialmente si consideramos la calefacción, en un país como Chile.

#7: Monitoreo de la calidad del agua en tiempo real

Los sensores de IoT pueden proporcionar mediciones continuas y en tiempo real de la calidad del agua en diferentes puntos de la red de suministro. Esto permite a los operadores detectar y abordar rápidamente cualquier problema relacionado con la calidad del agua, garantizando la seguridad y salud de los consumidores.
Por ejemplo, en los puntos de captación, es posible abrir y cerrar el sistema si es que la calidad del agua del río disminuye, evitando así que toda el agua de las reservas se eche a perder.

#8: Planificación y toma de decisiones basadas en datos

El uso de la inteligencia artificial para analizar los datos recopilados por los sensores de IoT brinda a los operadores una visión más profunda y completa de la red de suministro de agua. ¡Esto era impensado hace un par de años! Tener información actualizada y en línea permite tomar decisiones más informadas y estratégicas en cuanto a la gestión de recursos, inversiones en infraestructura y mejoras en la eficiencia operativa.

#9: Menor intervención humana

El uso de IoT puede ayudar a las empresas de servicios de agua a monitorear sus sistemas de manera más efectiva, con menos inspecciones humanas. ¡Muchas de estas mediciones se siguen haciendo por personas en terreno!

En la mayoría de los casos, el principal costo para las empresas son los sueldos. La idea de implementar tecnología es liberar a las personas de todas esas tareas tediosas y repetitivas, permitiendo así asignar los nuevos recursos disponibles a nuevos puestos de trabajo, que permitan optimizar áreas que las máquinas aun no pueden.

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