En este nuevo paradigma los datos y la información adquieren un papel determinante, ya que pueden nutrir herramientas que proporcionen valor para la toma de decisiones.

 

El concepto digitalización está de rabiosa actualidad, aunque la digitalización no sea un concepto novedoso en la gestión del agua, puesto que hace muchos años que nuestro sector disfruta de tecnologías que emplean señales y datos que se comunican y almacenan de manera digital superando, respectivamente, los miliamperios y el papel. Tal vez la también candente transformación digital sea más ambiciosa en su alcance, por introducir mejoras en gestión del servicio aprovechando las últimas tecnologías digitales. No obstante, queda lejos de los retos planteados por la Industria 4.0, que engloba conceptos avanzados como los sistemas ciberfísicos o la inteligencia artificial, que -en mi opinión- todavía se debaten entre la realidad y el deseo, a pesar de las distintas apariencias con las que nos son presentadas.

 

Cuando un gestor de servicio público alza la vista para evolucionar hacia el “Saneamiento 4.0”, comienza un tortuoso camino, a través de un bosque de neologismos y siglas, con el fin de implementar esas anheladas herramientas “que te arreglan la vida”. Inicialmente podemos creer que, con tener los datos almacenados y conectarlos a esas herramientas, vamos a obtener al instante información de valor, información que mejorará nuestro desempeño. Estamos acostumbrado a disfrutar de un nivel tecnológico doméstico que nos permite seleccionar y descargar gratuitamente una aplicación en nuestro teléfono móvil y disponer de manera inmediata de información que mejorará o hará más cómoda nuestra vida personal: la ruta más rápida al destino atendiendo al tráfico del momento, la imagen de un cartel escrito en chino traducida al idioma materno, un asistente personal encargado de recopilar nuestros gustos…

 

Lamentablemente, la vida profesional no resulta tan (aparentemente) sencilla como la personal. En la gestión del agua disponemos de millones de datos que se han almacenado en aplicaciones diferentes, promovidas y mantenidas por departamentos distintos a lo largo de muchos años, probablemente sin una visión integrada de los mismos. La información queda dispersa entre aplicaciones corporativas con bases estructuradas (aunque desconectadas), registros departamentales que conforman pequeños reinos de taifas, valiosas hojas de cálculo escudriñadas en ordenadores personales… incluso en el disco duro de aquel compañero que se jubiló, y nadie sabe cómo acceder a él. Evidentemente, este no será el caso de las empresas que ya han alcanzado un alto grado de madurez digital.

 

Podríamos llegar a pensar que hablamos de un problema menor, puesto que los datos de los SCADA están bien ordenados y almacenados, y con esto ya tenemos casi todo solucionado. No obstante, ¿tengo información de las señales que no son válidas por estar el equipo en mantenimiento, mal configurado, fuera de rango, sin comunicación, con fallo de PLC…? ¿Qué valores deben sustituir esos datos con anomalías? ¿Dónde están las variables calculadas? ¿Cuál es el “dato oficial” que he reportado al Organismo de cuenca?.

 

En saneamiento gestionamos un fluido de dinámica compleja, una materia prima “correosa” y con impropios, amiga de averías y anomalías que imposibilitan confiar a ciegas en los valores medidos por los equipos. Por ello, la validación del dato -la verificación de que es confiable- es un proceso fundamental e irrenunciable para poder usarlo. Así, hay mucha información con origen diferente al SCADA: datos de laboratorio, reportes de rutas de inspección, órdenes de trabajo, datos de campo, datos de maniobras, incidencias, fotos, lecciones aprendidas… ¿Cómo los relaciono? ¿Puedo vincular fácilmente los datos para comprender el origen de ciertas anomalías de mis procesos? No olvidemos, además, que trabajamos en un sector con dos clientes fundamentales: el usuario del sistema de saneamiento y el medio receptor ¿cómo vinculo mis datos con la información que me relaciona con ellos? Necesito una digitalización conectada a las verdaderas necesidades del negocio.

 

Para mayor dificultad, recibimos muchos datos generados externamente a nuestros procesos productivos y cuya disponibilidad no es inmediata, ya que frecuentemente se reciben como adjuntos de diversos formatos en correos electrónicos a cuentas personales. ¿Dispongo de esa información accesible para una consulta lanzada desde una aplicación externa?

 

Si queremos que el proceso que desarrolle ese software innovador que pretendemos implementar sea seguro y fiable, previamente tendremos que ordenar los datos y prepararlos para que puedan ser utilizados e interpretados de manera correcta. Se debe pasar de los data lakes (almacenamiento bruto de datos) a los data marts y data warehouse (datos de valor y clave de la organización). ¿Cómo abordar este proceso de ordenación? Un primer paso podría ser la elaboración de un mapa de procesos, en el que representemos gráficamente la identificación de todas las fuentes de entrada de datos a la organización, así como la panoplia de aplicaciones asociadas a su ingesta, tratamiento, almacenamiento, uso y visualización.

 

Una vez definido el mapa, deberíamos auditar los datos para determinar las características que definen su calidad: necesario, único, integrado, disponible, contextualizado… Esto nos permitirá seleccionar aquellos que aportan valor, elegibles para la data warehouse, lo que nos llevará a normalizar la información para que la alimentación a los sistemas de información cumpla el estándar marcado y sea mantenible, mediante flujos unívocos de información que permitirán mantener algunas aplicaciones existentes, aunque presumiblemente exigirá seleccionar otras nuevas.

 

Esta normalización requerirá de la implementación de cambios en la manera tradicional de trabajar de las personas, así como un superior nivel de coordinación entre diferentes departamentos de la organización, con la perspectiva permanente del dato único, validado, actualizado, accesible, ciberseguro... Es probable que haya que hacer un esfuerzo extra para superar la resistencia al cambio en algunas partes de la organización, hasta que forme parte del ADN colectivo el comprender que los datos no son propiedad de quien los genera, sino que son patrimonio corporativo a disposición de los demás.

 

De manera simultánea a esta mejora de la información vinculada a la operación, habrá que abordar el clásico problema de la información asociada a las infraestructuras que manejamos. Después de las fases de diseño y construcción de una instalación, una vez iniciada su explotación, suele ser complicado acceder de manera inmediata a la documentación que recoja todas las modificaciones que han sufrido los activos, puesto que la actualización de la documentación suele estar fragmentada entre las distintas bases de datos de los diferentes departamentos que han intervenido.

 

En la actualidad, el sector de la construcción está migrando hacia el trabajo en BIM, metodología que aporta un indiscutible beneficio en las fases de proyecto y construcción y tiene vocación de aportarlo también en la fase de explotación. Los esfuerzos que se están haciendo en pro de la normalización son encomiables y muy de agradecer, porque nacen de la generosa voluntariedad de unos pocos para posteriormente redundar en el beneficio de muchos. Dicho esto, y sin restar un ápice de mérito al trabajo desarrollado por este sector, humildemente creo que el tremendo esfuerzo que se está desarrollando para que el entregable al finalizar la construcción (punto de encuentro entre dos mundos) resulte de utilidad para el explotador, debería orientarse a la búsqueda de una conexión con aplicaciones tipo PLM (Product Lifecycle Management). Creo que el sector industrial hace tiempo que ha desarrollado las funcionalidades que actualmente está buscando el sector de la construcción, con capacidad de aunar la gestión documental y de proyectos con la integración en CAD, ordenando otros aspectos de la organización que permiten mantener la trazabilidad en el hilo digital del producto. Es cierto que este tipo de software nace para otra concepción de producto, por lo que no está diseñado para integrar las aplicaciones y funcionalidades en la casuística que necesita el sector de la construcción en las fases de diseño y construcción, pero también es cierto que se adapta a la perfección a la gestión que se realiza sobre el producto/activo en el resto de su ciclo de vida. Por lo tanto, tal vez las empresas que suministran software al sector manufacturero deberían buscar una extensión de sus servicios en este terreno que, a día de hoy, no está resuelto.

 

Una vez recorrido este camino previo, la organización adquiere el grado de madurez suficiente para poder implementar con garantías las nuevas herramientas capaces de “exprimir” los datos disponibles de manera sostenida y fiable en el tiempo, utilizando de manera precisa la información disponible para que realmente aporte valor. En el caso del saneamiento, esto se traduce -por ejemplo- en la validación de los datos clave de los SCADA, la unificación de campos de aplicaciones, la actualización procedimentada del GIS junto con los modelos hidráulicos asociados, o la integración de datos externos de calidad, todas ellas tareas clave para asegurar el éxito de invertir en software de ayuda a la decisión, gemelos digitales, modelos de contaminación en tiempo real, aplicaciones de Business Intelligence, machine learning, análisis estadístico…con la proa siempre orientada a la mejora del desempeño en la gestión de este servicio público.

 

 

Invirtamos, en definitiva, tiempo y esfuerzo en verificar la cimentación de nuestros datos, para que podamos construir sobre ellos una arquitectura digital de calidad que nos permita disfrutar de las últimas tecnologías disponibles.

 

No importa el grado de reorganización corporativa que precise: el tiempo nos demostrará que los beneficios superarán con creces los inconvenientes encontrados en el camino.

 

 

 

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