Big data ayuda a reducir el gasto energético de las industrias

Algunos gigantes automotrices pueden llegar a pagar 50 millones de euros al mes en consumo energético. Otros campos de la industria también destinan parte importante de su presupuesto a energía, por lo que buscan constantemente mecanismos de ahorro.

Creada hace cuatro años en Rennes, Francia, la empresa Energiency se dedica justamente a identificar potenciales factores para reducir los costos en energía en las fábricas, tanto eléctrico como de gas, llegando hasta un 20% de ahorro. Arnaud Legrand, investigador a la cabeza de la empresa, descubrió que los métodos utilizados en las grandes empresas para optimizar el consumo no solían lograr su objetivo. “Pasaba la mayor parte de mi tiempo recolectando datos repartidos en el software de producción, en hojas de cálculo y en fotocopias. Este proceso demoraba tanto que algunos datos cambiaban incluso antes de que pudiéramos comenzar a trabajar con ellos”, dice.

Con el objetivo de ofrecer un método más eficiente, Energiency utiliza internet de las cosas,  cloud computing e inteligencia artificial para asegurar una rápida obtención de datos. Sensores instalados en las fábricas y conectados a internet recolectan todo tipo de datos sobre el proceso industrial, los que se almacenan en la nube. “El software permite a nuestros clientes, analizar sus datos, por medio de una interfaz web, y generar inmediatamente una estrategia para ahorrar”, cuenta.

En este trabajo es esencial el uso de data mining y es ahí donde la alianza con el equipo de investigación de Inria Lacodam (Large scale Collaborative Data Mining), el que estudia nuevas aproximaciones al análisis de datos, cobra relevancia. “Nuestra empresa tiene una fuerte componente de ADN Inria. Tenemos cuatro doctores que vienen del Centro, entre los que se encuentran nuestro director tecnológico y nuestro director de I+D”, dice Arnaud Legrand. El objetivo es que el equipo Lacodam pueda contribuir con la investigación que la empresa no tiene la capacidad de hacer, pero que es necesaria para ir mejorando su servicio, agrega.

Firmada en octubre de 2016, esta alianza de tres años se concretará con el reclutamiento de un doctorante que contribuya a automatizar al máximo la recolección de datos.

“Nos interesa mucho acceder a datos reales para poner a prueba nuestra metodología”, dice Véronique Masson, miembro del equipo Lacodam y docente e investigadora de la Universidad de Rennes 1. La verdadera dificultad de su trabajo consiste en aplicar los algoritmos generados a casos precisos, comenta, y que el próximo paso es ver cómo convertir este conocimiento en herramientas útiles para los clientes.

“Esta alianza de investigación nos permite prepararnos para lo que viene. Ayudará a Energiency a mantenerse un paso adelante”, concluye Arnaud Legrand. Fuente: Inria.fr