La compañía alavesa apuesta por el uso de Big Data e inteligencia artificial para el control del consumo de energía en las empresas
La startup alavesa BigDa Solutions ha orientado su actividad a ofrecer a sus clientes herramientas de control del consumo energético basadas en analítica de datos e inteligencia artificial. Con una plantilla de cinco personas, ha conseguido desarrollar proyectos de ámbito internacional en países como Marruecos, Israel y Sudáfrica. BigDa Solutions fue una de las empresas emergentes que participó en la primera edición del programa BIND 4.0. Entrevistamos a Ibon Salbidegoitia, CTO de BigDa Solutions.
¿Cuáles son los orígenes de BigDa Solutions?
Empezamos nuestra actividad en 2013 en la empresa Meteo for Energy en el Parque Tecnológico de Álava. Ofrecíamos servicios de predicción meteorológica para compañías del sector solar. Utilizábamos datos e inteligencia artificial para dar soluciones más precisas a nuestros clientes. Un día, uno de nuestros clientes nos preguntó si también podríamos proporcionar previsiones sobre el consumo energético. Vimos que teníamos capacidades y medios para hacer modelos predictivos en este ámbito y decidimos poner en marcha BigDa Solutions en 2015.
¿En qué consisten los proyectos que lleváis a cabo?
Somos analistas de datos. Cogemos la información que se recibe en contadores de energía, sea eléctrica o de gas, para conocer las condiciones de una nave o de un proceso. En el marco del programa BIND 4.0 desarrollamos un proyecto para Mercedes-Benz Vitoria-Gasteiz relacionado con las condiciones de temperatura en el proceso de pintado de los vehículos. En su caso, para que la pintura se adhiera de forma correcta el trabajo se tiene que realizar en condiciones específicas de temperatura y humedad y para ello utilizan sistemas de calderas de gas natural, electricidad y agua. Nosotros primero hicimos una predicción a pasado. Analizamos los datos históricos sobre la cantidad de energía que habían utilizado para realizar esas labores y luego les dijimos lo que tenían que haber consumido realmente para saber qué debían de mejorar. Por otra parte, realizamos también una predicción a futuro. En función de los datos se puede prever cuánta energía van a consumir al mes y de esta forma pueden firmar con sus proveedores los contratos de gas y energía que mejor se amolden a sus necesidades
También hemos trabajado para Volkswagen Navarra para medir las condiciones de la nave de fabricación. Y también hemos llevado a cabo un proyecto con Wiko, una empresa que fabrica dispositivos como ‘smartphones’ con sede en Vitoria-Gasteiz. En este caso, se trataba de un proyecto vinculado con la logística para tener un control de cuántos móviles y de qué tipo o color tenían en las diferentes tiendas de toda España de cara a prever necesidades de fabricación o distribución.
Según informes de la Comisión Europea habría que invertir cada año 2.000 millones de euros para mejorar la eficiencia energética en un 25%. Esta inversión puede generar un ahorro de 9.000 millones de euros hacia el año 2030. ¿Son las empresas conscientes de la importancia de monitorizar su consumo energético?
Saber cuánto consumes cada hora te permite mejorar tus contratos de compra de energía y ajustar las horas de producción a las tarifas. Es algo muy básico y con información concreta se puede amoldar a tus necesidades. Pero para eso tienes que entender cómo consume tu fábrica. Las grandes empresas son conscientes de esta realidad y las pequeñas tienen interés, pero por su tamaño no tienen tanta capacidad para llegar a implementar estos sistemas. Las pymes sí que buscan sensorizar y recoger la información para saber el coste de los procesos y tenerlo todo mucho más detallado, pero no siempre pueden asumir los costes.
Vosotros ofrecéis soluciones basadas en el análisis de datos. ¿Tenéis algún tipo de plataforma IoT para la captación de la información?
Nosotros lo único que hacemos es ‘software’, no hacemos ‘hardware’ de IoT o sensórica orientada a la adquisición de datos. Entramos en una fase en la que esos datos ya se están adquiriendo.
En el caso de vuestro ‘software’, ¿combina herramientas de análisis de datos, inteligencia artificial y también de visualización de esa información?
Me gusta distinguir el Big Data en tres elementos diferentes. Por una parte, el Business Intelligence como elemento para la visualización y poder entender qué está ocurriendo. Luego estaría el Big Data como arquitectura: un sistema para almacenar y gestionar la información. Y, por último, el Data Mining, con el uso de algoritmos predictivos para hacer predicción de la información que hemos recopilado. Cada uno de estos elementos es diferente y en algunos casos tienen más importancia unos que otros.
Cuando hablamos de analítica de datos, es importante revisar la calidad del dato, limpiar la información e integrar sistemas para garantizar que la calidad del dato siga siendo buena. En algunos casos esta información nos servirá para una supervisión en tiempo real de lo que ocurre y en otros para realizar análisis predictivos. Si no hay datos históricos, no podemos hacer mucho a nivel predictivo.
¿Por dónde pasan vuestros retos de futuro?
Hasta ahora hemos venido dando servicios a grandes empresas. Se trata de servicios customizados a las necesidades de los clientes que pueden ser diferentes según sus requerimientos. Ahora seguiremos con estos servicios, pero en base a lo que hemos aprendido estos años queremos ofrecer servicios concretos a pymes para que tengan la capacidad de controlar la energía y conseguir ahorros energéticos, lo que les permitirá ser más competitivas.
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