martes, 26 de septiembre de 2017

La aplicación del Big Data dispara el ahorro energético de las grandes compañías hoteleras y de 'retail' que confían en Indoorclima

Indoorclima, una empresa joven y dinámica dedicada a la innovación y a la eficiencia energética, está aplicando con gran éxito el enorme potencial del Big Data a la gestión de las instalaciones de climatización. Grandes cadenas hoteleras e importantes compañías del sector retail están consiguiendo espectaculares ahorros energéticos mediante la implementación de sus soluciones.

En lo que llevamos de año, los clientes de Indoorclima pertenecientes al sector hotelero registran unos ahorros de entre el 15,8 y el 46,86%, lo que sitúa el ahorro medio en el 27%. En el caso del sector retail, los ahorros conseguidos son igualmente importantes y compañías como Decathlon, C&A, Bauhaus o Kiabi alcanzan porcentajes de entre un 16,7 y un 27,4%, con una media del 24,7%.

María del Mar Romero, Ingeniera Industrial y directora general de Indoorclima, explica cómo se consiguen unos ahorros tan importantes mediante la aplicación del Big Data: "No hay fórmulas mágicas ni dispositivos que, sin ninguna gestión, hagan ahorrar energía. El proceso de ahorro en instalaciones pasa por controlar, actuar en la instalación y mantenerla según criterios energéticos y técnicos evidentemente. Esto solamente es posible aplicando procesos inteligentes y autónomos con la ayuda de herramientas IOT (Internet of Things)".
María del Mar Romero, Ingeniera Industrial y directora general de Indoorclima.

SGClima, un sofisticado sistema pionero en el mercado español
 
Indoorclima, actualmente, está apostando decididamente por revolucionar la gestión y mantenimiento de este tipo de instalaciones mediante un nuevo concepto: Mantenimiento Virtual. Su equipo de innovación ha desarrollado SGClima, un sofisticado sistema totalmente pionero en el mercado español consistente en algoritmos inteligentes que analizan y actúan en las instalaciones de climatización. Entre las enormes ventajas del Mantenimiento Virtual respecto al mantenimiento tradicional cabe señalar: máximo confort garantizado, 50% de ahorro en horas de técnico de mantenimiento, mínimo garantizado 15% de ahorro energético y control técnico absoluto.

Para que SGClima pueda ofrecer unos resultados tan espectaculares, su tecnología registra información de funcionamiento de instalaciones de más de 200 equipos de climatización de diferentes fabricantes, y más de 350 millones de registros de comportamientos de diversas casuísticas, por sector, climatología, etc. Todos estos patrones de conducta —+100 patrones entre sector retail y hotelero— son analizados e interpretados continuamente por el sistema, por lo que automáticamente producen los algoritmos predictivos y de gestión necesarios para implementar en cada instalación, para optimizarla y reducir el consumo energético.

martes, 29 de agosto de 2017

SGClima revoluciona la gestión de instalaciones de climatización mediante el Mantenimiento Virtual

Indoorclima está revolucionando la gestión de las instalaciones de climatización mediante el enorme potencial de BIG DATA aplicado al Mantenimiento Virtual. El equipo de innovación ha desarrollado SGClima, un sofisticado sistema totalmente pionero en el mercado español consistente en algoritmos inteligentes que analizan y actúan en las instalaciones de climatización. Entre las enormes ventajas del Mantenimiento Virtual respecto al mantenimiento tradicional cabe señalar: máximo confort garantizado, 50% de ahorro en horas de técnico de mantenimiento, mínimo garantizado 15% de ahorro energético y control técnico absoluto.

María del Mar Romero, ingeniera y directora general de Indoorclima, detalla el funcionamiento de SGClima: “Mediante el proceso basado en técnicas de Inteligencia Artificial, integrado en el motor de la Base de Datos, Machine Learning, y mediante los criterios de Rendimiento y Confort, el sistema SGClima integra y parametriza la instalación para obtener resultados increíbles de ahorro energético y de previsión de Incidencias (Mantenimiento Predictivo), modelizados con datos de incidencias reales”.

Para que SGClima pueda ofrecer unos resultados tan espectaculares, su tecnología registra información de funcionamiento de instalaciones de más de 150 equipos de climatización de diferentes fabricantes, con más de 350 millones de registros de comportamientos de diversas casuísticas, por sector, climatología, etc. Todos estos patrones de conducta —+100 patrones entre sector retail y hotelero— son analizados e interpretados continuamente por el sistema, por lo que automáticamente producen los algoritmos predictivos y de gestión necesarios para implementar en cada instalación para optimizarla y reducir el consumo energético.

SGClima tiene un sistema totalmente pionero en el mercado español que consistente en algoritmos inteligentes que analizan y actúan en las instalaciones de climatización.

Grandes compañías del sector hotelero y retail como H10 Hoteles y Decathlon están apostando ya por el novedoso Mantenimiento Virtual, gestionado a través del sistema SGClima, garantizando máximo confort, reduciendo los gastos derivados del mantenimiento y consiguiendo un gran ahorro energético. De este modo, refuerzan también su apuesta por la sostenibilidad y la búsqueda de la máxima eficiencia energética.

Las instalaciones controladas con SGClima, incorporan un sello que acredita que una instalación está sujeta a Mantenimiento Virtual y, por lo tanto, monitorizada de forma permanente. Ello garantiza una calidad total en la gestión de las instalaciones, el control energético y los rendimientos optimizados online.

lunes, 17 de julio de 2017

El Big Data, clave en las empresas de eficiencia energética

El Big Data, también conocido como macrodatos, datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala, es un conjunto de datos tan grande que aplicaciones informáticas tradicionales del procesamiento de datos no son suficientes para tratar con ellos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. ¿Cómo se explica esta tendencia a manipular enormes cantidades de datos? La respuesta es muy simple, actualmente existe la necesidad de crear informes estadísticos y modelos predictivos.

El Big Data tiene como objetivo convertir los datos en información que facilita la toma de decisiones, incluso en tiempo real. La diferencia con los sistemas analíticos convencionales es que el Big Data permite gestionar y analizar grandes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos. Aunque, no todo se resume en una cuestión de tamaño, porque el Big Data es una oportunidad para la mejora de las instalaciones, ya que en base a toda esta información, se pueden establecer modelos predictivos para optimizar las instalaciones.

El Big Data y la eficiencia energética

El Big Data o bases de datos masivos sirven para construir modelos y obtener conocimientos sobre el funcionamiento de una instalación y así poder adelantarse a los acontecimientos y aplicar las soluciones oportunas.

Por lo tanto, para las empresas de eficiencia energética, el Big Data es clave para su funcionamiento, ya que representa una herramienta de optimización del consumo energético, de disminución de costes y del impacto ambiental.

Modelo del Big Data de climatización del sistema SGClima.

¿Cómo aplica la tecnología SGClima el Big Data?

Mediante la tecnología SGClima, se registra información de funcionamiento de instalaciones de más de 150 equipos de climatización de diferentes fabricantes, con más de 350 millones de registros de comportamientos de diversas casuísticas, por sector, climatología, etc.

Todos estos patrones de conducta —+100 patrones entre sector retail y hotelero— son analizados e interpretados continuamente por el sistema SGClima, por lo que automáticamente producen los algoritmos predictivos y de gestión necesarios para implementar en cada instalación para optimizarla y reducir el consumo energético.


Modelización de patrones mediante SGClima.