La implementación del Internet de las Cosas en la industria HVAC apenas comienza a entenderse y a ser tenida en cuenta en los proyectos. En este artículo profundizamos sobre el tema.
por Ing. Julio Londoño*
En la primera parte de este artículo hablamos sobre qué es la nube y sobre la implementación de IoT en BMS y retos que enfrenta. Ahora se profundizará sobre las ventajas de utilizar la nube y los retos que tienen las plataformas BMS para implementar correctamente los sistemas en la nube.
Ventajas de tener la información en la nube
Si se pierde temporalmente la conexión con Internet, el controlador almacena los datos hasta que la conexión se restablece. Esto permite tener controladores con requerimientos de memoria menores y bajar los costos de instalación.
Tener los sistemas conectados a la nube tiene ventajas que van mucho más allá del monitoreo remoto: la primera y tal vez la que más impacto tiene en la operación es la conectividad con múltiples sitios, como por ejemplo almacenes de retail, cadenas de restaurantes, sucursales bancarias, etc. El usuario puede ver desde una única pantalla, en un mapa, la operación y estado de alarma de todos los sistemas. Lograr esto con un sistema convencional requiere una inversión grande en redes de comunicación, servidores, software especializado y personal altamente calificado.
Cuando los sistemas están todos en una sola nube desde un solo click se pueden hacer cambios globales de horarios o de puntos de ajuste. Otra parte importante de los servicios en la nube es el almacenamiento de grandes cantidades de datos, y mejor aún, el análisis de toda esta información, a lo que se le llama Big Data. Un ejemplo típico es Waze, que almacena los datos de recorrido de cientos de conductores, los analiza y sugiere rutas de acuerdo con este análisis.
En la nube, además de almacenar datos, también se puede ejecutar secuencias de control, al tener información de operación, consumo eléctrico, alarmas, etc. de los quipos y condiciones dentro de los edificios, el sistema puede hacer correlaciones con esta información y ejecutar estrategias de ahorro eléctrico.
Usuarios con múltiples edificios pueden establecer una referencia (Baseline) de consumo eléctrico por metro cuadrado calculado con data de todos sus edificios y compararlos contra esta referencia; si algún edificio se desvía, el sistema automáticamente puede tomar medidas, como limitar el uso de compresores o inhabilitar circuitos de luminarias para mantener el consumo eléctrico dentro de los parámetros establecidos o generar un diagnóstico.
Los fabricantes de equipos pueden usar este análisis para mejorar sus sistemas y/o ofrecer soluciones de mantenimiento.
Uno de los servicios de las plataformas en la nube son los motores de inteligencia artificial que incluso usan procesamiento de lenguaje natural (NLP, Natural Lenguaje Processing) en conjunto con la data almacenada. En estos sistemas el usuario le puede hablar a un dispositivo y el sistema le puede responder con voz sobre la pregunta, así es como funciona Alexa de Amazon, pero la Inteligencia Artificial (AI, Artificial Intelligence) va mucho más allá: Watson de IBM mediante preguntas y comparando respuestas anteriores a preguntas similares puede aprender a diagnosticar un problema médico con alta precisión. Lo mismo se puede hacer con el diagnóstico de fallas en un enfriador centrífugo con rodamientos electromagnético; el nivel de conocimiento para trabajar en un equipo como este es alto, pero con una herramienta de AI un ingeniero junior puede solucionar un problema fácilmente de forma remota, llamando a un centro de servicio.
Los fabricantes de equipos de HVAC han tomado la delantera en la implementación de IoT y han desarrollado plataformas para subir y monitorear los enfriadores de agua, equipos de techo, Volumen de Refrigerante Variable e incluso hasta los “Mini-Splits” para acceder a ellos en la nube y ofrecer múltiples opciones de monitoreo, control y análisis de datos. Algunos incluso van más allá de la conectividad remota y han incluido herramientas de diagnóstico de fallas usando inteligencia artificial y Big Data.
Un ejemplo de esto es Daikin, con su plataforma de Intelligent Equipment, que permite hacer re-comisionamiento de los enfriadores y equipos aplicados de techo. El fabricante de sistemas de Aire Acondicionado Daikin utiliza IoT para diagnosticar sus equipos ejecutando una inspección de 300 puntos y con el análisis del resultado de la inspección, ejecuta mejoras en la operación, todo desde la nube. Otro ejemplo es la Energy Valve de Belimo, que se puede conectar a la nube y almacena y comparte la data con otros sistemas directamente desde la nube sin necesidad de usar puntos adicionales del BMS.
Las plataformas de BMS enfrentan algunos retos para implementar los sistemas en la nube: El primer gran reto para los sistemas de edificios es la cantidad de puntos que se transmiten y su organización. En los sistemas de BMS se manejan protocolos de automatización como BACnet o Modbus, entre otros, que se encargan de agrupar los puntos u objetos de acuerdo con su origen o función sin importar el nombre que el programador les asigne.
Por ejemplo, los puntos pertenecientes a una manejadora de aire tendrán como identificador la misma instancia del controlador al que pertenecen como parte de las propiedades del punto, de acuerdo con la especificación de BACnet, pero para poder subir la información a la nube hay que traducirla a un formato que la nube entienda, que podría ser JSON o XML. Estos son formatos de paquetes de información, propios de manejo de datos en Internet que al convertirlos se pierde mucha información sobre las propiedades de los puntos, perdiendo su identificación cuando se almacenan. Para solucionar esto se le pueden adjuntar etiquetas a los puntos, similar a los # hashtags de Twitter o de las fotos de Instagram. Con estas etiquetas se puede agrupar los puntos de acuerdo con su función, localización, controlador al que pertenecen, etc. para tener nombres homogéneos y evitar que cada programador use sus propias etiquetas.
Se ha creado una iniciativa llamada Project HayStack ( https://project-haystack.org/ ) que tiene como propósito desarrollar una librería de etiquetas de tal manera que el etiquetado sea estándar sin importar el programador y el sistema que se use. Con el sistema de etiquetado de Haystack, un administrador de tiendas de retail puede hacer una búsqueda con “#energy” y el resultado es información de todos los medidores eléctricos de sus edificios. Esto facilita enormemente el análisis de información, comparado con los sistemas tradicionales que hay que mapear manualmente cada punto que se quiera analizar.
En Project Haystack participan varias compañías de sistemas de BMS y organizaciones como Siemens, Tridium, CABA, Intelligent Buildings, KMC, entre otros, con nuevos miembros sumándose cada día.
Otro reto es la creación de la interfaz de navegación gráfica; en un sistema de control se debe mostrar, además de las pantallas con información de los equipos, los planos de los pisos del edificio con información específica a ellos, tales como temperaturas de zona, estado de iluminación, etc. se debe adicionar elementos gráficos que permitan la visualización de las condiciones en cada zona y la navegación entre las distintas pantallas. Cada valor o estado mostrado en la gráfica es mapeado manualmente a un punto BACnet del sistema.
Los últimos desarrollos en las plataformas de control están enfocados en que las pantallas de navegación gráfica sean más amigables con entornos web, para lo que se está usando tecnologías de desarrollo de páginas web como HTML5 que permite que una misma página web ajuste su resolución a diferentes tamaños de dispositivos (PC, Tablet, teléfono móvil, etc).
En un sistema tradicional estas páginas se crean con herramientas dedicadas típicas de los BMS y son desplegadas localmente por el controlador del edificio usando valores obtenidos vía BACnet. Para crear estas gráficas con planos personalizados en una página web en la nube y mapear los puntos del sistema en ellas se requiere conocimiento de desarrollo de software que no es típico en ingenieros de BMS.
Para facilitar la implementación de la interfaz gráfica, algunas empresas que ofrecen soluciones de BMS en la nube, eliminan por completo la navegación gráfica y han desarrollado otros métodos para mostrar la información como Dashboards y/o tablas dinámicas. Otras empresas como J2 Innovations con su producto Finn Stack y DGLogik con DGLux han creado herramientas de software para facilitar la creación de gráficas personalizadas en la nube, pero aún son herramientas complejas con una curva de aprendizaje alta.
Un gran beneficio de tener la información en la nube es que la data se puede compartir entre nubes, para lo cual se utilizan herramientas de desarrollo de software tipo API (Aplicación Programming Interface), siendo la más común los REST API que usan comandos HTTP standard (lenguaje usado para transmitir información en Internet). Una nube puede obtener información de otra nube o mi App puede halar información de Internet; por ejemplo, mi sistema le puede preguntar vía API las condiciones climáticas a un servicio meteorológico y usar esa información para optimizar el uso del aire acondicionado o modular la intensidad de las luminarias.
Una aplicación local también puede compartir data vía API a un sistema en la nube, en un hotel el sistema de gestión de huéspedes le puede enviar al sistema de HVAC que está en la nube, información de ocupación sobre una habitación y con esta información configurar los puntos de ajuste de temperatura. Controladores como la línea Eclypse de Distech tienen un REST API nativo y toda la información del controlador, sus aplicaciones y sus puntos se pueden leer y compartir usando el REST API sin necesidad de usar BACnet. Con esta información se pueden crear Apps para dispositivos móviles que se conectan directo al controlador vía wi-fi, compartir la data con otros sistemas o conectarlos directamente a una plataforma en la nube.
De este tema queda mucho por hablar y lo que expusimos aquí es solo una breve introducción. Realmente en la industria de BMS apenas estamos descubriendo todo lo que podemos hacer con los servicios que prestan los proveedores de nube en temas de Big Data, Inteligencia Artificial, procesamiento de lenguaje natural, etc.
Existen otras industrias como “Smart Homes” o IIoT (Industrial Internet of Things) que nos llevan mucha ventaja en el uso de estas plataformas. Los desarrollos en el corto plazo en sistemas de BMS se van a centrar en subir los sistemas a la nube y aprovechar las ventajas que los proveedores de servicios en la nube ofrecen.
Muy pronto cada equipo de aire acondicionado o luminaria estará conectado a la nube de forma individual sin estar conectado en una red local, como se hace hoy en día y las funciones del controlador del edificio se realizarán directamente en la nube. Tal vez eliminemos los sensores de movimiento y en lugar de estos usemos Geofencing, es probable que los sistemas usen Big Data para aprender de los patrones de ocupación de los edificios y habilitar los sistemas de aire de acuerdo a estos patrones. Lo que viene a futuro en el mundo del BMS es muy interesante y todo va a estar conectado en la nube.
* Ing. Julio Londoño. BMS Business Development Manager, SAEG Engineering. [email protected]
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