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Cómo tener una conversación con sus datos

Northumbrian Water Group (NWG), que atiende a más de 4.5 millones de personas en el Reino Unido, está implementando millones de medidores y sensores de agua inteligentes para medir el rendimiento de la red y el uso de los clientes. Así es como NWG está convirtiendo esos datos en información real.

Dando una “voz” a las pipas

Northumbrian Water Group (NWG), que atiende a más de 4.5 millones de personas en el Reino Unido, está implementando millones de medidores y sensores de agua inteligentes para medir el rendimiento de la red y el uso de los clientes.

En efecto, la compañía le ha dado una “voz” a su red heredada de medidores de agua “tontos” y tuberías subterráneas, y está utilizando una gestión de datos basada en la nube y análisis avanzados para escuchar, aprender y actuar.

Por ejemplo, transformar la administración de medidores de clientes mediante Siemens Gridscale X Meter Data Management, que analiza millones de puntos de datos de sensores y medidores cada día, identifica anomalías y emite alertas de fugas en tiempo real.

Gary Adams, Jefe de Transformación Inteligente en NWG, dijo: “La implementación de Siemens Gridscale X Meter Data Management es una piedra angular crítica en nuestro viaje de medición inteligente. Nos permite administrar de manera efectiva los grandes volúmenes de datos de medición que recibimos e impulsar una actividad operativa eficiente tanto para nuestros clientes como para nuestro negocio en general, proporcionando acceso a datos inteligentes granulares con solo hacer clic en un botón”.

Aquí hay tres lecciones que otras organizaciones aprenden de cómo NWG ha integrado sus datos y sistemas:

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1. Construir bases digitales sólidas

Digital transformation comienza con datos confiables. Eso significa hacerlo accesible, preciso y significativo.

Para las empresas de servicios públicos, esto implica instalar sensores inteligentes, integrar sistemas heredados y, lo que es más importante, etiquetar y estructurar datos para que tengan valor operativo.

Por ejemplo, la solución de análisis de calidad del agua como servicio (WQAAAS) de Siemens ya está siendo utilizada por las empresas de agua del Reino Unido, incluida NWG, para proporcionar información en tiempo real sobre la calidad del agua. Con un modelo de pago basado en el volumen y la calidad de los datos que se utilizan, NWG garantiza que pueda obtener datos utilizables de sensores de calidad del agua que son difíciles de administrar.

Se pueden proporcionar nuevos conocimientos sobre la era del agua y el movimiento de material alrededor de la red sobre esta base de datos confiables.

Adam Cartwright, Director de Estrategia de la Industria para Agua y Aguas Residuales en Siemens, explicó: “Si piensa en el sector del agua, la infraestructura está diseñada para durar de 20 a 50 años y bebemos agua de tuberías que se colocaron antes de que se creara Internet.

“No puede manejar lo que no puede medir, por lo que tener las mediciones físicas correctas en el lugar correcto es importante para cada proyecto digital en un entorno industrial”.

Dispositivo de detección de fugas con una pantalla digital y un asa.
Un hombre señala una pantalla grande que muestra paneles de datos mientras una mujer trabaja en una computadora portátil.

2. Genere información con IA e interfaces intuitivas

Los humanos son naturalmente buenos para detectar patrones, pero necesitamos herramientas para que los datos complejos sean fáciles de visualizar y explorar.

Tome Siemens Water (SIWA) Leak Finder, una aplicación basada en la nube que analiza datos de flujo en tiempo real para detectar fugas. Sus algoritmos de IA identifican anomalías y marcan posibles problemas para ayudar al usuario a entender qué hacer a continuación. Los datos y las notificaciones se presentan en gráficos y paneles fáciles de interrogar para ayudar al usuario a tomar decisiones.

Este tipo de IA es muy diferente de la IA generativa (GenAI) que potencia a los copilotos.

En resumen: se trata de usar la herramienta adecuada para el trabajo correcto y asegurarse de que los dos trabajen juntos.

3. Utilice un copiloto generativo de IA para interrogar datos

Hemos visto que el sector del agua está generando enormes cantidades de datos a partir de millones de medidores inteligentes. Y convertir esa información en información procesable es un gran desafío.

La IA de detección de anomalías detecta problemas y emite alertas; GenAI puede revisar cada alerta, anotando la hora y el lugar de cada problema, y colocar esa información en un contexto más amplio junto con otras fuentes de datos.

Un copiloto GenAI permite a los operadores “tener una conversación” con sus datos. Pueden hacer preguntas sobre lenguaje natural como:

• “¿Dónde están las filtraciones más probables esta semana?”
• “Muéstreme la tendencia en la calidad del agua durante el último mes”.

El verdadero poder de un copiloto GenAI es cuando puede interrogar datos de múltiples sistemas. Incorporando en su análisis procedimientos operativos, hojas de productos, regulaciones, registros de mantenimiento y más, reuniendo todo en una única respuesta contextualizada. Esto es lo que hace que los datos sean verdaderamente conversacionales.

Este video, filmado en el Festival de Innovación de NWG, demuestra cómo la combinación de GenAI con la experiencia de la industria y el conocimiento del usuario puede ofrecer resultados poderosos.

Escuche a los expertos de Siemens, incluidos Adam Cartwright y Anja Eimer, Gerente General del Negocio Global de Agua de Siemens, junto con líderes de la industria como Angela MacOScar, directora de innovación de NWG, hablar sobre cómo están colaborando para impulsar la innovación y descubrir nuevas soluciones para la industria.

Hacer que los sistemas silenciosos sean inteligentes

Al romper las barreras entre la tecnología de la información, la tecnología operativa y las diferentes herramientas de software, las empresas finalmente pueden desbloquear el valor de los datos que ya tienen pero sobre los que no pueden actuar actualmente.

Para el sector del agua y muchos otros, existe una oportunidad real de hacer que los sistemas viejos y nuevos “hablen el mismo idioma”, utilizando estándares abiertos para procesar miles de millones de puntos de datos en tiempo real.

Ya sea una tubería de agua de 150 años de antigüedad, una línea de fabricación establecida desde hace mucho tiempo o un nuevo edificio inteligente, el objetivo es el mismo.

Y la tecnología para desbloquear el verdadero poder de los datos existe hoy en día.

Convertir los sistemas silenciosos en inteligentes solo ayudará a las organizaciones a tomar mejores decisiones y crear mejores resultados para todos.

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