Cómo posibilitar el Digital Twin en Facilities Management

Facility management y Digital Twins
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El concepto Digital Twin se define, con más o menos exactitud, como la representación virtual de objetos, activos, instalaciones o sistemas durante su ciclo de vida, utilizando la obtención de datos de éstos para entenderlos, aprender sobre ellos y, finalmente, predecir su comportamiento.

En el Facility Management implementar el Digital Twin es especialmente interesante. Principalmente por lo que representa una instalación, cómo funciona y cómo afecta al bienestar de las personas que allí trabajan, viven o la transitan. Ahora bien, aún toma más valor si la Facility está formada a su vez por múltiples instalaciones o áreas distribuidas, el acceso no es sencillo, disponer un Digital Twin permitirá trabajar con el modelo para testear cómo se ve afectada ante diferentes cambios o escenarios con anterioridad a hacerlos.

El retorno de invertir en ello se observa fácilmente, no solo en confort sino también económicamente. Con un modelo de simulación idóneo, se podrá encontrar la mejor manera de enfocar operaciones y procesos para encontrar las rutas óptimas de acción, además, también se podrán prever acciones antes que un fallo o un problema ocurra.

Actualmente, ya existe las tecnologías y conocimientos necesarios para llegar a este escenario, pero aún se está lejos en cuanto a la implantación de lo necesario. Para llegar a ello, se necesita una combinación de hardware y software enfocado en adquirir datos en tiempo real, transformarlos en información y tratarlos de la manera adecuada para construir el modelo.

Por ello, se puede resumir que se necesitan soluciones a estos tres niveles:

1. Sensórica.
Bajo el paradigma de IoT las soluciones de adquisición de datos han evolucionado a un nivel superior. Ahora mismo existen herramientas capaces de adquirir cualquier tipo parámetro físico, sin alimentación e, incluso, instalado en exteriores directamente, entornos explosivos, sumergidos o con altos niveles de polvo, para luego enviarlo de manera segura allí dónde se desee.
Implementando estas soluciones, se podrá complementar lo que ya se conoce de la Facility con los datos que ahora mismo no se están obteniendo – equipos, salas, activos, … -.

Big data en facility management
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2. Trato correcto de los datos
Muy importante a nivel de campo y a nivel de sistemas. A nivel de campo, se necesita un primer filtro de la información aguas arriba. Es muy importante saber que no todos los datos generados en el entorno físico son información útil ni tienen la misma prioridad. Por ello, son necesarios equipos con la capacidad de concentrar los datos, discernir cuáles contextualizar para servir aguas arriba, priorizarlos si es necesario, guardarlos en nivel local por si hay fallos de comunicación y, por último, enviarlos utilizando un protocolo estándar.

A nivel de sistemas, se necesitará una herramienta capaz de historizar miles/decenas de miles /centenas de miles de variables de manera óptima. Ello implica no solo que optimice
el espacio de memoria que ocupen, sino también que los trate para que después consultarlos y trabajar con ellos sea fácil y ágil.

3. Explotación y representación óptima de la información.
Aunque existen numerosas plataformas de visualización de variables, no hay tantas con capacidad de tratar el volumen de información necesaria – centenares de miles o millones de puntos – a tiempo real o historizada. Además, deberá ser capaz de aplicar la analítica necesaria para plantear los escenarios supuestos, es decir, necesita tener una capa de Business Inteligence potente. Por último, pero no menos importante, esta plataforma debe ser capaz de trabajar con otros modelos de información del sector que se integrarán en el Digital Twin. Concretamente, no se plantea utilizar una solución que no se integre con modelos BIM o con información geoposicionada.

Si desea obtener más información sobre nosotros o sobre nuestras soluciones enfocadas a cada capa del Digital Twin en Facility Management, no dude en visitarnos en el matcongress o pedirnos más información.

 

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