“ENAE agiliza la implementación de soluciones IIoT”

ENAE (Energy Assets Efficiency) es una suite de productos soluciones y servicios creada por T-Systems para el sector de la Energía que pueden ser complementarios entre sí y están dirigidos a obtener la máxima agilidad en la implementación de soluciones IIoT con Edge para el mantenimiento predictivo, de forma global, escalable y portable. Hablamos con Óscar García Roca, Head of Oil&Gas/Utilities Business Unit de T-Systems, para conocer en detalle esta nueva e innovadora plataforma que está despertando el interés del sector por su innovadora tecnología.

“Se trata de un modelo de acompañamiento en la implementación de soluciones IIoT con Edge Computing orientadas hacia el mantenimiento predictivo, realizado a través de una suite de productos, soluciones y servicios (propios o de terceros) que son configurables según el caso de uso y el ecosistema del cliente, obteniendo la máxima agilidad, de forma global, escalable y portable”, señala García Roca. ENAE abarca todos los aspectos de una integración y puesta en marcha, contando con un entorno único y propio de laboratorio gracias al cual se reproduce el activo y su entorno, minimizando la actuación e impacto en campo y agilizando al máximo las implementaciones y las tomas de decisiones.

Poniendo foco en las compañías energéticas, ENAE es indicada para plantas de generación tradicional, renovables, de refino o químicas, redes  de distribución (agua, electricidad o gas) en el tendido físico, tramos de red, dispositivos de medida, Estaciones de Servicio, etc, con el objeto de sacar la máxima eficiencia a los activos y reducir costes en el mantenimiento ante fallos.

Una suite completa

ENAE cuenta con un gestor de inventario y mantenimiento de dispositivos, entorno de laboratorio/simulador, arquitectura técnica IT y funcional escalables, plataforma IIoT, optimizador de costes para despliegues (roll-out) y un proceso metodológico propio muy ágil. Todo ello proporciona unos datos que pueden ser medibles para la evolución y desarrollo del negocio. Como asegura Oscar García Roca “todo es orquestado a través de una metodología propia bajo el paraguas agile que permite guiar los pasos end-to-end incluso con un entorno de laboratorio”.

Además, la plataforma agiliza la implementación IIoT, reduciendo tiempos y costes y aumentando la calidad al disponer de un entorno propio y único laboratorio donde llevar a cabo cualquier integración o desarrollo, sin impactar a producción, y con todas las iteraciones necesarias, incluyendo ciclos de anomalías programadas de difícil reproducción en campo.

El proceso arranca con una etapa de definición donde se incluye consultoría (identificación y entendimiento del caso de uso, objetivo, análisis de viabilidad, y business case) y la definición de la arquitectura IIoT base; a ella le sigue la etapa de simulación PoC donde se recogen las propuestas de valor de posibles soluciones técnicas y la reproducción del caso de uso en un entorno de laboratorio. En esta misma fase se produce el desarrollo de traductores protocolo e interfaces.

Posteriormente, en una tercera etapa, ENAE incluye un piloto para observar las integraciones con otros sistemas, como puede ser el legacy, y la implementación de plataformas de la nube como AWS, Azure o Google Cloud, así como de machine learning o mantenimiento predictivo. Finalmente, la cuarta fase tiene lugar el desarrollo de automatizaciones para el despliegue de la solución en toda la instalación del cliente (roll-out), la formación y el coaching, así como el desarrollo de manuales o one pagers.

El valor del modelo de la aplicación

Como expresa García Roca, ENAE “consta de muchas aplicaciones con un valor común que es la fiabilidad en cuanto a la escalabilidad del modelo”. Así mismo, dispone de máxima seguridad tanto desde el punto de vista físico, por ejemplo, para localizar geográficamente a personas, como desde el punto de vista tecnológico pues los datos que pasan a la nube son filtrados y subidos de forma segura. Realmente incorpora la fortaleza de T-Systems en materia de ciberseguridad y eso se refleja en la utilización tanto en el cliente como en laboratorio.

La suite está basada en modelos agile para así garantizar cada uno de los pasos. El sector energético dispone de un ecosistema de diferentes departamentos y proveedores donde la medición a través de kpi, es un punto esencial para conocer y asegurar los estándares de la compañía, la seguridad, digitalización, proveedores, fabricantes, comunicaciones e impacto en negocio. Por eso la metodología empleada permite esta orquestación, esta compresión que junta a todos los actores para coordinarles de forma ágil y eficiente, reduciendo, costes y tiempo.

Presente y futuro

Las posibilidades que ofrece ENAE son múltiples y ventajosas. Permite el control de activos mediante Edge para una detección temprana de anomalías o prevención de accidentes. También, es eficaz en el control de presencias pues controla el uso de cámaras por Inteligencia Artificial de personal no autorizado en zonas peligrosas, y el control de contaminantes en aguas residuales de refrigeración. Igualmente, incluye un sistema de alertas inteligentes que clasifican automáticamente ese nivel de alerta, avisa al equipo adecuado en cada caso y activa las medidas correspondientes en función de la severidad del tipo de alarma.

Por tanto, es una plataforma que no solo es idónea para el presente, sino que cuenta con una amplia proyección de futuro para este sector. Como señala Oscar García Roca, “ENAE incluye en su ADN la evolución e innovación continua, asegurando la fiabilidad en el uso de nuevos dispositivos con nuevas tecnologías o bien. por ejemplo, usando tecnologías experimentales que servirán para integrar tecnologías como la realidad aumentada y permitir la integración con nuevos dispositivos”. Es un avance importante para este sector. De hecho, T-Systems ha reproducido en laboratorio diferentes escenarios para después pasar los datos a la nube del cliente, y así poder calibrar los datos en base a diferentes comportamientos.

Las expectativas que está levantando la solución son grandes dentro del panorama empresarial energético. La compañía sostiene que ENAE permite entre un 15 y un 30% de ahorro en la estabilidad de los componentes y en el coste global de este tipo de proyectos. Por su parte, el sistema de medición de los datos mediante machine learning permite definir una amplia variedad de posibles casos y conclusiones de viabilidad.

ENAE ya es un referente en el mantenimiento de bombas de refrigeración y de incendios, en implementación de soluciones Edge Computing para sensores de alto flujo de datos y alta velocidad de muestreo, sensorización de instalaciones eléctricas, detección de anomalías en tuberías de gas o en fiabilidad eléctrica, automatización de inspecciones, por poner algunos ejemplos. También ha participado con éxito en proyectos de emulación de sistemas basados en hidrógeno verde, en emulación de sistemas de planta de biogás y en entornos de funcionamiento de aerogeneradores, siendo capaz de reproducir hasta las diferentes situaciones medioambientales que afectan en cada caso.

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