Muchas empresas de servicios públicos siguen dando vueltas a su enfoque de la gestión de datos, llevando a cabo prácticas manuales en el proceso de recopilación y análisis de grandes cantidades de datos generados a partir de inspecciones estándar de líneas eléctricas, vegetación y activos. Pero últimamente ha quedado muy claro que estas empresas ya no pueden seguir aplicando estas técnicas anticuadas. Las catástrofes en curso, como los incendios forestales, siguen aumentando, con 6.190 incendios en California solo en 2019, y las comunidades afectadas exigen más a sus empresas de servicios públicos. Soluciones modernizadas como los drones pueden ayudar a proporcionar esos mejores resultados que esperan los clientes, pero solo si se combinan con nuevas formas de pensar, procesar y utilizar la gestión de datos.
No basta con implantar una nueva tecnología capaz de recopilar y generar datos valiosos; las empresas eléctricas necesitan un enfoque procesado a largo plazo -y nuevos flujos de trabajo que respalden ese proceso- para que las empresas de servicios públicos adopten medidas más eficaces que les permitan servir mejor a sus comunidades.
La automatización abre una nueva era
Durante décadas, las empresas de servicios públicos han confiado en sus empleados para llevar a cabo inspecciones manuales mediante la captura de imágenes de la infraestructura de servicios públicos y sus entornos circundantes - juzgando todo a simple vista. Por ejemplo, se realizaban inspecciones tripuladas desde helicópteros para analizar las líneas eléctricas de los servicios públicos desde largas distancias, lo que generaba resultados menos que ideales debido a la falta de granularidad e introducía inevitablemente errores humanos en el proceso. Al no tener acceso a zonas específicas y de difícil acceso, se pasarían por alto detalles y zonas clave, lo que daría lugar a una toma de decisiones desinformada.
Dado que los procesos manuales conducen a una generación de datos incoherente, el uso de la automatización adquiere mayor protagonismo. A medida que evoluciona la tecnología, también lo hace la cantidad de datos, y ese crecimiento requiere un sistema de apoyo más sólido por parte de las empresas para procesarlos. En el proceso de inspección de servicios públicos con drones, estamos empezando a ver un cambio a medida que se introducen capacidades de automatización para minimizar significativamente la cantidad de esfuerzo que normalmente se requiere para el examen de cerca. Esto se traduce en una mejora significativa de los resultados, con imágenes de alta definición y datos de inspección increíblemente detallados, coherentes y repetibles.
Papel del aprendizaje automático y la IA
Ya sea valiosa o inútil, la recopilación de datos suele ser fácil. El verdadero truco es averiguar cómo utilizar esos datos de forma eficaz y asegurarse de que se analizan y gestionan adecuadamente. En el caso de las inspecciones con drones, la cantidad de datos recopilados puede alcanzar a veces petabytes, y analizarlos manualmente sería casi imposible. Afortunadamente, la IA y las capacidades de aprendizaje automático pueden aprovecharse aquí para aliviar el estrés de gestionar y procesar los datos recopilados.
Los datos hiperespectrales captados por drones en zonas inspeccionadas, como vegetación y árboles peligrosos cerca de líneas eléctricas, pueden cargarse en bases de datos dentro de los sistemas de gestión de datos de las compañías eléctricas. Allí, las herramientas basadas en el aprendizaje automático pueden realizar rápidamente su análisis, examinando miles de imágenes capturadas y extrayendo conclusiones basadas en patrones identificados. Además, estas conclusiones ayudan a presentar los datos de forma más intuitiva y práctica, de modo que los analistas de estas empresas de servicios públicos no tengan que descifrar un muro de datos. En su lugar, reciben una lista de acciones claras y específicas que deben emprender para seguir mejorando la infraestructura.
Por supuesto, siempre está la cuestión de la capacidad y de asegurarse de que hay ancho de banda para albergar toda esa valiosa información. Estos grandes conjuntos de datos son magníficos, pero sin duda pueden resultar abrumadores e incluso requerir una solución de copia de seguridad que ayude a soportar la carga. El despliegue de un entorno en la nube es esencial para proporcionar la escalabilidad infinita necesaria para almacenar estos datos de inspección, así como la capacidad de almacenarlos hasta varios años para que estén accesibles cuando haya necesidad de análisis.
El tema subyacente de cualquier proceso de gestión de big data -especialmente cuando se trata de las cantidades desmesuradas de datos que las empresas de servicios públicos recopilan de sus infraestructuras- está relacionado con la capacitación y la dotación a los profesionales de herramientas eficaces que les permitan trabajar de forma más inteligente. Aunque el aprovechamiento de la tecnología de drones es una ventaja enorme, requiere capacidades como la IA y el aprendizaje automático, así como mejores procesos de flujo de trabajo para convertir la información compleja no solo en clara y sencilla, sino también en procesable, revolucionando en última instancia los procesos que conducirán a resultados beneficiosos a largo plazo. Estos cambios deben empezar desde arriba, y dotar a los equipos de datos de un Chief Data Officer (CDO) que domine el procesamiento de datos y entienda cómo utilizarlos de forma eficaz ayudaría significativamente a las empresas de servicios públicos a la hora de prestar un mejor servicio y proteger a sus clientes.
