Las historias de transformación digital parten siempre de una necesidad clara que no podía ser resuelta hasta el momento y de una solución tecnológica -en confluencia con un cambio cultural- que le pone remedio. Una premisa casi universal que se reproduce con exactitud en el caso que nos ocupa, con un añadido: la técnica la proporcionó una startup especializada.
Hablamos del proyecto por el que Acciona se alió con la startup Barbara IoT para implementar modelos de inteligencia artificial que ayudaran a predecir los niveles de químicos en plantas de abastecimiento y depuración de aguas a partir de variables en tiempo real, en el 'edge'.
Hasta ahora, estas mediciones sólo podían obtenerse en laboratorio una vez al día. Con un reto mayor si cabe: las aplicaciones y algoritmos tienen unos ciclos de vida mucho menores que los sistemas industriales tradicionales (con vidas útiles de hasta 20 años).
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"Desde Acciona teníamos clara la necesidad de una plataforma que nos permitiera adaptarnos a estos ciclos y poder mantenerlos y desarrollarlos de manera remota, actualizando y reentrenando los modelos para poder escalar el proyecto internacionalmente de una forma gestionada, segura y controlada", explica a D+I Alejandro Beivide, director de Transformación Digital en Acciona.
La respuesta pasó por la ya mentada plataforma de Barbara IoT, que permite desplegar los modelos de predicción entrenados específicamente en la propia planta de Acciona para obtener las medidas deseadas de forma eficiente y cibersegura.
"Ahora podemos monitorizar en tiempo real y de forma continua niveles de componentes químicos del agua hasta ahora imposibles de medir más que una vez al día. Lo que permite adaptar los comportamientos de tratamiento de agua de forma mucho más ajustada, optimizando un proceso que supone un enorme ahorro a escala industrial", detalla Beivide.
Cómo funciona el sistema
En este caso, la magia radica en una serie de nodos en el extremo (o 'edge') que están distribuidos a lo largo de sus instalaciones.
"Aportamos una plataforma abierta donde el dato pertenece al cliente y no sale de su dominio. Así se pueden desarrollar y desplegar los dispositivos y aplicaciones 'edge' que el cliente necesite bien a través de su amplio catálogo de conectores disponibles o con herramientas propias, y todo en un entorno agnóstico al hardware que permite a los clientes seleccionar el que mejor se adapte a sus necesidades tanto técnicas como de mercado", añade Isidro Nistal, CTO y cofundador de Barbara.
En cuanto a la explotación de los datos mediante la inteligencia artificial, Nistal explica que "el entorno industrial está muy acostumbrado a la actuación basada en datos instantáneos. La inteligencia artificial pone en valor el histórico, variables que hasta ahora no se tomaban en cuenta y sobre todo motores que aplican el conocimiento que ya poseen las organizaciones pero de una manera mucho más eficiente y directa".
Todo ello con la ciberseguridad en mente. "Aplicamos de forma nativa elementos de ciberseguridad tradicionales de entornos IT a el entorno 'edge' industrial como actualizaciones, encriptaciones, cierre de vulnerabilidades… que hasta ahora no habían sido necesarios en un entorno industrial. La digitalización lleva asociada esa apertura y con ella hay que cambiar el paradigma de protección", aclara el CTO de la startup.
Adaptarse a este nuevo contexto.
Alejandro Beivide, director de Transformación Digital en Acciona, concluye explicando que el mayor reto que suele ir asociado a un proyecto 'edge' pasa porque los dispositivos están en remoto "y en un entorno menos controlado que un centro de datos".
"Este proyecto no ha sido diferente, el mayor reto consiste en tener los nodos desplegados y funcionando sin poder interactuar con ellos físicamente, solo a través de la plataforma. Eso hace que los desarrolladores tengan que adaptar su forma de trabajar a esa topología tan característica del 'edge' y que tengan que paquetizar sus aplicaciones de una forma distinta, pensando en el 'edge' de forma nativa".