Análisis avanzado de datos para gestión del riego

Big data, análisis y business intelligence para mejorar la sostenibilidad de las comunidades de regantes.

Pronostique la demanda de los regantes y obtenga información útil para transformar el rendimiento de las zonas regables

Las comunidades de regantes se enfrentan actualmente a ciertas tendencias que pueden presentar problemas en el medio y largo plazo. La disponibilidad de agua está disminuyendo, los costes de mantenimiento y repuesto de la infraestructura están aumentando y las expectativas de los regantes respecto de los servicios de agua están aumentando.

La reducción de infraestructuras mediante proyectos de racionalización intensiva del capital es una manera de paliar el problema, pero está limitada por el capital disponible, sobre todo cuando los presupuestos son reducidos.

Una forma alternativa de reducir los costes de explotación es el aumento de la productividad mediante un mejor uso de la tecnología del big data. Aunque muchas comunidades no son ajenas al uso de la tecnología sobre el terreno, las ventajas de aprovechar la eclosión de los datos digitales prometen ser una revolución en la gestión.

Las zonas regables ya están generando enormes volúmenes de datos, procedentes de medidores de caudales, telemetría, dispositivos IoT, datos meteorológicos o imágenes de satélite. Sin embargo, la gran mayoría de las operaciones de riego siguen dependiendo casi exclusivamente de la intuición y la experiencia a la hora de tomar decisiones, tanto para las operaciones diarias como para las decisiones de inversión de capital. Los datos son general infrautilizados y solo se usan para informar de lo que ya ha ocurrido.

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Recientemente, ADASA ha proporcionado sus servicios a la mayor comunidad de regantes privada de Australia para desarrollar un sistema que les ayudase a pronosticar la demanda de riego de los siguientes siete días, utilizando datos de la Oficina de Meteorología de Australia, imágenes de satélite, datos de nivel y caudal de los canales en tiempo real y un modelo hidrológico.

Gracias a una mejor gestión de los datos y a técnicas de inteligencia empresarial, han mejorado la planificación y la toma de decisiones mediante el intercambio de datos en toda la organización. Otra ventaja ha sido la mejora de las operaciones a partir de una visión única e integrada en paneles que muestran información histórica y en tiempo real, y la previsión respecto de suministros, pérdidas, utilización de canales y almacenamiento.

A partir de la experiencia de otros sectores, las herramientas de análisis estadístico pueden transformar el rendimiento de la gestión de cada zona regable y adquirir un valor cada vez mayor para las comunidades de regantes. Dichos instrumentos analíticos ofrecen grandes posibilidades de mantenimiento predictivo para reducir los costes del ciclo de vida completo, que están aumentando debido a que se está realizando una inversión de capital a gran escala en la automatización de dichas zonas.

El mantenimiento predictivo tendrá un enorme impacto en el balance final de las comunidades con gran cantidad de infraestructuras, como está ocurriendo actualmente con la detección de fugas en tuberías para los servicios de agua urbana. Gracias al análisis de los datos de monitorización del estado de la red de distribución, no solo se podrá predecir cuándo es necesario realizar un mantenimiento, sino que también se evitarán interrupciones que afectan al suministro a los regantes, y se mejorará así la fiabilidad del servicio.

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Ventajas

Gestión, análisis y consulta de la gran cantidad de datos ahora disponibles para aumentar la productividad y tomar decisiones mejores y más rápidas basadas en los datos.
El big data, los datos analíticos y el business intelligence pueden mejorar la sostenibilidad económica de las comunidades de regantes ante las tendencias que se están dando a largo plazo de disminución de la disponibilidad de agua, aumento de los costes de infraestructura y mayores expectativas respecto de los servicios de agua de riego.