BL.Predict, el clarividente del mantenimiento de la ciudad de Le Havre

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Estadio Océane du Havre.

Imagina que te toca la lotería (sí, todos soñamos de eso) y te compras el castillo de Versailles. No recuerda si cerrasteis el grifo del baño en la otra ala del castillo. No se preocupe, no tiene que caminar diez minutos, sólo tiene que consultar la aplicación de su teléfono que le permitirá saber si el agua sigue corriendo gracias a los sensores de BL.Predict. Si no lo piensas, la solución te avisará después de un consumo inusual.

Esta breve historia era para que te hicieras una idea de lo que es BL.Predict. En este artículo te hablaremos del proyecto que estamos llevando a cabo en colaboración con la ciudad de Le Havre.

Le Havre Seine Métropole (LHSM) es una aglomeración urbana francesa compuesta de 275.000 personas en 54 municipios. LHSM gestiona numerosos servicios para sus ciudadanos, como la gestión del agua y el saneamiento, la gestión de los residuos y el reciclaje, las soluciones de movilidad y transporte, los servicios escolares y sanitarios, las instalaciones deportivas y de ocio, especialmente las piscinas y el estadio del equipo de fútbol local, Le Havre AC.

Así que Le Havre Seine Metropole, es más de 200 edificios para mantener todos los días para la necesidad de la comunidad. Para eso, utiliza la Solución de GMAO de Carl SourceCarl Touch desde 2016 y ahora lo está desarrollando en todas sus instalaciones gestionadas por M. Thibault Siefridt, responsable del proyecto Smart Building, en colaboración con una empresa de consultoría de transformación digital Integrativ, bajo la responsabilidad de M. Alaric Defrances et Paul Lefrançois, y con Carl Berger-Levrault.
La ciudad quiere ahora ir más allá con esta solución para facilitar la gestión del mantenimiento de sus instalaciones implantando una de nuestras últimas soluciones innovadoras: BL.Predict. Estamos trabajando juntos para establecer BL.Predict, una innovadora plataforma de interoperabilidad dedicada a la gestión inteligente de equipos técnicos vinculado a la solución de GMAO de Carl Source. Gracias a las tecnologías IoT (Internet de las cosas), la plataforma recoge, almacena, analiza y transforma los datos para aprovecharlas y proporcionar información constante con fines de mantenimiento. Con estos datos, la plataforma puede avisar a los responsables en caso de disfunción, alertar automáticamente en caso de síntomas técnicos, ayudar a aplicar un mantenimiento condicional, prevenir algunas operaciones técnicas y optimizar el rendimiento energético de los equipos.

BL.Predecir ilustración

Prueba de concepto en el estadio de Océane

El estadio Océane, con su capacidad de 28.000 personas, es la mayor instalación para acoger todo tipo de eventos en Normandía. Se utiliza para eventos especiales y debe estar listo para su uso el día D. Así que, por un lado, hay que controlar sus numerosos equipos en términos de temperatura y nivel de humedad (para los equipos electrónicos), para asegurarse de que las unidades de tratamiento de aire funcionan perfectamente y verificar las temperaturas del agua caliente sanitaria para evitar cualquier riesgo relacionado con la legionelosis. Por otra parte, el estadio se ha construido sobre una capa freática, lo que implica un sistema de bombeo en constante trabajo para asegurar que el césped del estadio no se inunde. La aglomeración se ha fijado unos ambiciosos objetivos de reducción de energía, por lo que controla el consumo de electricidad, gas y agua para alcanzarlos.
Gracias a los numerosos sensores IoT instalados por nuestros socios, Adeunis y WattSense cual recogen diferentes tipos de datos físicos en nuestra plataforma.
Para que se imaginen la importancia de estos datos recogidos, el estadio tiene unas 19 hectáreas y sólo hay un técnico, ocho horas al día para ocuparse de todos sus equipos. Sólo para ir a comprobar el estado de todos los equipos, le llevaría días sin siquiera intervenir en los sistemas. Por eso los cerca de 150 datos recogidos al día en cada uno de los más de treinta aparatos son preciosos. Permiten ahorrar tiempo al realizar intervenciones específicas clasificadas por prioridad y al indicar la evolución de los estados de los equipos (al cambiar el filtro de la unidad de tratamiento de aire, por ejemplo). Por último, proporcionan información concreta a largo plazo al gestor de la obra, como el índice de disfunciones, las posibles mejoras, el conocimiento de las condiciones de mantenimiento de los equipos y la garantía de respeto de las normas de seguridad.
En el contexto del decreto terciario, también recogemos el consumo de gas y electricidad directamente de las API de Enedis y GRDF para varias instalaciones.

BL.Predecir la gestión de los locales
Figura 1: Cuadro de mandos de los datos recogidos en los localesBL.Predict, gestión de contadoresFigura 2: Datos de los contadores recogidos salpicaderoBL.Predict, gestión de instalaciones sanitariasFigura 3: Datos recogidos sobre las instalaciones sanitarias salpicadero

Por el momento, la POC (prueba de concepto) es satisfactoria. LHSM tiene previsto recoger datos de todas las instalaciones presentes en la aglomeración urbana utilizando BL.Predict.
Cuando LHSM esté preparado para extender nuestra solución a toda la ciudad, les ayudará a gestionar más de 200 instalaciones con un mismo software.

Una vez que este proyecto esté bien montado, LHSM tiene previsto poner en marcha BL.Visualize una solución de Carl Berger-Levrault que proporciona una representación en 3D de las instalaciones y las redes.

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