El big data para el mantenimiento de infraestructuras es se emplea mucho en la actualidad. Esto sucede porque en los últimos años la proliferación de las tecnologías de la información ha crecido de forma exponencial. Esta tecnología sirve para obtener y explotar los datos obtenidos de los pozos de bombeo, del alumbrado permanente, de los atmosféricos o del tráfico.
En este artículo mostramos cómo esta herramienta tan valiosa ha revolucionado la forma de tratar los datos en la explotación de las infraestructuras de la M30.
El Big Data es la capacidad de extraer datos y de poderlos explotar con la finalidad de obtener información. Dicha información puede ser de mucho valor para la M30 y su explotación se ha tornado más productiva desde que se emplea este método.
Se deben diferenciar 3 fases dentro de este proceso. Las desarrollamos a continuación.
En esta fase se recoge todo lo que representa aspectos de la realidad como temperaturas, horas de arranque de un motor, estado de incendio o el estado de los semáforos.
En esta fase, la parte más complicada es la fiabilidad de los datos recogidos. Un gran trabajo por parte de los equipos de mantenimiento consiste en hacer que estos datos sean fiables. Puesto que si no lo fueran, las 2 fases siguientes estarían siendo llevadas a cabo sobre datos falsos y no servirían para nada.
Esta parte es la más novedosa del sistema. Aquí se realiza un modelo de la realidad, es decir, el establecimiento de forma simulada de las causas y efectos de todos los datos que se hayan recogido en la fase anterior. El objetivo final es llegar a establecer unos patrones que se ajusten a la realidad. De esta forma, se pueden implementar previsiones con una alta probabilidad de que sucedan en la realidad. Algunos ejemplos son los tiempos en los trayectos o el consumo eléctrico esperado en un tiempo.
Algo de extrema importancia en la tercera fase es la detección en tiempo real de comportamientos anómalos de los sistemas que existen en la M30. Esto permitirá crear alarmas previas para actuar con suficiente antelación ante cualquier imprevisto si hiciese falta.
Esto último cambia completamente la forma en la que se trabaja en el mantenimiento. Reduciendo el mantenimiento preventivo intrusivo y evolucionando hacia un mantenimiento predictivo que elimine gran parte de los correctivos de emergencia.
Las conclusiones que se obtienen en la segunda fase son grabadas en otras bases de datos. Estas facilitan que dicha información pueda ser accesible al resto de la organización, a otras empresas o al público a través de servicios web o aplicaciones internas.
Existen varias fases dentro de este proceso:
En definitiva, el proceso de Big Data es un gran avance para la explotación y mantenimiento de la M30. Pudiendo optimizar los recursos movilizados y mejorando la infraestructura de forma continua.
