Diego Galar, director de innovación Tecnológica de Sisteplant:
Puentes que se «auto-reparan» y carreteras que «avisan» de peligros. Así funciona la revolución del mantenimiento predictivo de las infraestructuras gracias a la tecnología que también se usa en España.
En un país con una red de infraestructuras tan extensa y vital como la española, garantizar su correcto funcionamiento y seguridad es una prioridad absoluta. Carreteras que recorren miles de kilómetros, puentes que conectan regiones, ferrocarriles que transportan a millones de pasajeros cada año… Mantener estas infraestructuras en perfecto estado es esencial para el desarrollo económico y social del país. Pero ¿cómo podemos asegurar su óptimo rendimiento a largo plazo y prevenir posibles fallos que podrían tener consecuencias catastróficas? La respuesta está en el mantenimiento predictivo, una revolución silenciosa que está transformando la gestión de infraestructuras en España.
«El mantenimiento predictivo es la clave para garantizar la seguridad y la eficiencia de nuestras infraestructuras en el siglo XXI», afirma Diego Galar Pascual, Director de Innovación e Investigación Tecnológica de Sisteplant. «Gracias a la tecnología, podemos anticiparnos a los problemas y actuar antes de que se produzcan fallos, lo que se traduce en un ahorro de costes, una mayor seguridad y una mejor sostenibilidad», defiende.
Sensores, algoritmos e IA
Imaginemos un puente que «siente» sus propias vibraciones y alerta sobre posibles daños estructurales, o una carretera que «avisa» del riesgo de desprendimientos antes de que ocurran. Esto ya no es ciencia ficción, sino una realidad gracias a la aplicación de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA).
El proceso comienza con la instalación de una red de sensores en la infraestructura. Estos sensores, que actúan como los «sentidos» del puente o la carretera, recopilan datos en tiempo real sobre variables críticas como vibraciones, temperatura, presión, humedad o deformación. Esta información se envía a través de internet a un sistema centralizado, donde se procesa y analiza mediante algoritmos avanzados.
«La clave está en el análisis de datos», explica Diego Galar Pascual. «Utilizamos algoritmos de Machine Learning para identificar patrones y anomalías en los datos que nos indican el estado de la infraestructura». Una analítica que permite a los profesionales poder predecir posibles fallos «con gran precisión».
Pero el mantenimiento predictivo no se limita a la detección temprana de problemas. Gracias a la integración con sistemas ciberfísicos, las infraestructuras pueden «auto-repararse» o tomar medidas preventivas de forma autónoma. Por ejemplo, un sistema de riego inteligente en un talud puede activarse automáticamente al detectar un aumento de la humedad en el terreno, previniendo así un posible desprendimiento.
Aunque las obras de supervisión y mantenimiento siempre se han realizado, «lo que hace verdaderamente disruptivo este enfoque» de aplicar la tecnología es «la capacidad de los sistemas para actuar automáticamente ante un escenario crítico. Mediante la integración de sistemas ciberfísicos, las infraestructuras pueden, por ejemplo, ajustar automáticamente válvulas en embalses para aliviar presiones peligrosas, activar sistemas de refuerzo en puentes o emitir alertas tempranas a los equipos de mantenimiento. Este ciclo de actuación autónoma no solo minimiza riesgos, sino que también reduce la dependencia de intervención humana, algo vital en entornos donde el acceso físico es complejo o en momentos de crisis global como la pandemia», asegura este experto.
Fuente: La Razón – Leer mas
