Por: Redacción Mundo HVAC&R
Basado en la investigación “Cómo las decisiones informadas apoyan a mejorar la utilidad de los negocios en refrigeración y aire acondicionado”, desarrollada por el Dr. Eloy Rodríguez Vázquez
Durante más de un siglo, la industria HVAC&R ha perfeccionado la manera de producir frío. La evolución tecnológica ha impulsado equipos más eficientes, mejores controles y refrigerantes de menor impacto ambiental, permitiendo construir instalaciones con niveles de desempeño impensables hace apenas unas décadas.
Sin embargo, mientras la ingeniería concentraba sus esfuerzos en optimizar el desempeño de los equipos, otra transformación comenzaba a gestarse de manera silenciosa. Cada instalación empezó a generar enormes cantidades de información sobre su operación: temperaturas, presiones, consumos eléctricos, tiempos de funcionamiento y condiciones ambientales que, durante años, permanecieron sin aprovecharse plenamente.
Hoy esa situación ha cambiado.
La digitalización está modificando la forma en que la industria entiende la eficiencia. Ya no basta con que un equipo consuma menos energía o mantenga una temperatura determinada; ahora también resulta indispensable comprender por qué consume esa energía, cómo responde ante distintas condiciones de operación y qué decisiones pueden mejorar su desempeño antes de que aparezcan pérdidas económicas o fallas inesperadas.
Este cambio cobra especial relevancia si se considera que los edificios representan alrededor del 30 % del consumo energético final a nivel mundial y que los sistemas HVAC&R pueden concentrar hasta cerca del 45 % del consumo eléctrico de una instalación. En ese contexto, pequeñas mejoras en la operación pueden traducirse en reducciones significativas de costos, emisiones y demanda energética.
La conversación, por lo tanto, ya no gira únicamente alrededor de equipos más eficientes. Comienza a centrarse en instalaciones capaces de interpretar la información que generan para tomar mejores decisiones.
Porque esa diferencia cambia por completo las reglas del juego.
Los datos ya son el nuevo recurso estratégico de los sistemas HVAC&R
Cuando operar “a ciegas” también genera pérdidas
Durante muchos años, disponer de información significó saber qué estaba ocurriendo dentro de una instalación. Los sistemas de supervisión mostraban temperaturas, presiones, estados de operación y consumos eléctricos en tiempo real. Era una herramienta valiosa, pero con un alcance limitado: describía el presente, aunque decía muy poco sobre el futuro.
Ese es uno de los principales retos que enfrenta actualmente la industria.
Las instalaciones modernas generan miles de datos cada hora, pero gran parte de esa información continúa utilizándose únicamente cuando aparece una alarma o es necesario investigar una falla. El edificio registra todo lo que sucede; sin embargo, sigue tomando decisiones casi de la misma manera que hace veinte años.
El autor de la investigación denomina a este fenómeno ceguera operativa: instalaciones con una enorme capacidad para recopilar información, pero con una capacidad todavía limitada para transformarla en conocimiento útil.
Las consecuencias rara vez aparecen como una avería espectacular. Son mucho más silenciosas: un compresor opera más tiempo del necesario, varios equipos trabajan simultáneamente cuando la carga podría distribuirse mejor o un sistema consume más energía simplemente porque nadie ha identificado la oportunidad de optimizar su funcionamiento.
Cada uno de estos eventos parece insignificante por separado. En conjunto, representan miles de kilowatts-hora desperdiciados, mayor desgaste de componentes y costos que se acumulan durante toda la vida útil de la instalación.
La diferencia entre una instalación convencional y una inteligente no está en la cantidad de sensores ni en la sofisticación de su sistema de automatización. Está en la capacidad de transformar datos en decisiones.
La ventaja competitiva comienza cuando la información permite responder preguntas que antes resultaban imposibles: ¿qué equipo está perdiendo eficiencia?, ¿qué estrategia consumirá menos energía?, ¿qué componente muestra los primeros signos de deterioro?, ¿es posible intervenir antes de que aparezca una falla?
Responder esas preguntas exige un cambio de enfoque. La experiencia sigue siendo indispensable, pero ahora se complementa con herramientas capaces de identificar patrones, reconocer tendencias y anticipar escenarios.
Es precisamente en ese punto donde la inteligencia artificial deja de ser un concepto asociado a la automatización para convertirse en una herramienta de gestión operativa.
Cuando la inteligencia artificial entra al cuarto de máquinas
Hasta hace poco, un sistema HVAC&R respondía siempre de la misma manera frente a una situación determinada.
Si aumentaba la temperatura, arrancaba un compresor. Si disminuía, reducía su capacidad. Si aparecía una alarma, esperaba que un operador la revisara. Era un modelo eficiente para mantener las condiciones de operación, pero esencialmente reactivo: primero ocurría el evento y después llegaba la respuesta.
Hoy esa lógica comienza a cambiar.
Las instalaciones modernas ya no sólo reaccionan a lo que sucede. Empiezan a interpretar el contexto en el que operan y, en muchos casos, son capaces de anticipar lo que probablemente ocurrirá durante las siguientes horas.
Aunque parezca un cambio sutil, transforma por completo la forma de administrar un edificio, una planta industrial, un supermercado o un centro de distribución.
Pensemos en un supermercado durante una tarde de verano. Conforme aumenta la afluencia de clientes, las puertas de las vitrinas refrigeradas permanecen abiertas durante más tiempo y la carga térmica se incrementa. En un sistema convencional, la respuesta aparece cuando esas condiciones ya están afectando la operación. Un sistema inteligente, en cambio, reconoce ese comportamiento, ajusta gradualmente su estrategia y anticipa la demanda antes de que el problema se presente.
Esta transición representa uno de los avances más importantes que ha experimentado la industria HVAC&R en los últimos años.
La inteligencia artificial deja de entenderse como una herramienta de automatización para convertirse en un apoyo para la toma de decisiones.
Su verdadero valor no consiste en reemplazar al operador, sino en analizar simultáneamente cientos de variables como las condiciones ambientales, horarios de ocupación, comportamiento histórico, tarifas eléctricas, consumo energético o desempeño de los equipos para determinar cuál es la estrategia de operación más eficiente.
Entre estas herramientas destaca el Model Predictive Control (MPC). A diferencia de un sistema convencional, que responde únicamente a las condiciones presentes, el control predictivo analiza el comportamiento esperado de la instalación y calcula distintos escenarios antes de decidir cómo operar.
Así, puede distribuir la carga entre varios compresores, ajustar capacidades o reducir picos de demanda eléctrica considerando las condiciones previstas para las siguientes horas. La investigación que sirve de base para este artículo demuestra que este tipo de estrategias puede traducirse en reducciones importantes del consumo energético y en una utilización más equilibrada de los equipos.
El Machine Learning complementa este proceso identificando patrones que normalmente pasarían desapercibidos. Una ligera variación en la temperatura de descarga, combinada con cambios en el consumo eléctrico o la frecuencia de operación, puede representar el inicio de una pérdida de eficiencia. Mientras para un operador esa relación puede resultar difícil de detectar, un algoritmo es capaz de reconocerla porque la ha observado cientos de veces en registros históricos.
La misma lógica explica el valor de los sensores virtuales, que estiman variables sin necesidad de instalar nuevos dispositivos físicos; de los gemelos digitales (Digital Twins), que permiten probar estrategias en una réplica virtual antes de aplicarlas en la instalación real; y del Non-Intrusive Load Monitoring (NILM), capaz de estimar cómo se distribuye el consumo eléctrico sin instrumentar individualmente cada equipo.
Más que tecnologías independientes, todas forman parte de un mismo ecosistema; los sensores generan información; los modelos predictivos analizan escenarios; los algoritmos identifican patrones y las plataformas de supervisión convierten ese conocimiento en recomendaciones para la operación.
La instalación deja entonces de limitarse a registrar lo que ocurre. Empieza a comprender por qué ocurre. Y, sobre todo, a decidir cómo responder antes de que el problema aparezca.
Hasta aquí hemos hablado de instalaciones capaces de anticipar su comportamiento. Sin embargo, incluso el sistema más inteligente continúa dependiendo de componentes mecánicos sujetos al desgaste natural. La diferencia es que ahora ese deterioro también puede predecirse, dando paso a una nueva forma de entender el mantenimiento.
La inteligencia artificial permite anticipar fallas y optimizar la operación
Del mantenimiento reactivo al mantenimiento inteligente
En la mayoría de las instalaciones HVAC&R, el mantenimiento sigue respondiendo a una lógica conocida: intervenir cuando ocurre una falla o realizar inspecciones periódicas con base en un calendario previamente establecido.
Durante décadas, este enfoque permitió mantener operando edificios, plantas industriales, hospitales y supermercados con resultados aceptables. Sin embargo, también implica reemplazar componentes antes de agotar su vida útil o, por el contrario, descubrir que una falla apareció antes de la siguiente visita programada.
En otras palabras, el calendario no siempre coincide con la condición real del equipo.Hoy, gracias al análisis de datos, esa lógica comienza a evolucionar.
La pregunta ya no es ¿cuándo toca realizar el siguiente mantenimiento?, sino ¿cuándo será realmente necesario intervenir este equipo?
Ese cambio representa una nueva forma de gestionar los activos.
Una falla rara vez aparece de un momento a otro. Antes de detener un compresor o provocar un consumo energético anormal, los equipos suelen emitir pequeñas señales: ligeras variaciones en temperatura, vibración, consumo eléctrico o tiempos de operación que anuncian que algo está cambiando.
Hasta hace pocos años, detectar esas señales dependía casi exclusivamente de la experiencia del personal técnico. Hoy esa experiencia puede complementarse con algoritmos capaces de analizar miles de registros históricos e identificar patrones que, en muchas ocasiones, resultan imperceptibles para el ojo humano.
Modelos como XGBoost permiten establecer relaciones entre múltiples variables operativas y estimar indicadores como la Vida Útil Remanente (Remaining Useful Life, RUL) o el Tiempo Hasta la Falla (Time to Failure, TTF). Más que sustituir la experiencia del técnico, estas herramientas proporcionan información adicional para decidir con mayor precisión cuándo intervenir un equipo y evitar que una pequeña anomalía se convierta en una falla mayor.
El beneficio más importante del mantenimiento inteligente no consiste únicamente en reducir el costo de una reparación. Consiste en evitar que esa reparación llegue a ser necesaria.
Cuando una intervención puede programarse con anticipación, la organización tiene la posibilidad de coordinar recursos, gestionar refacciones y planificar ventanas de mantenimiento sin afectar la continuidad de la operación. En instalaciones críticas, como hospitales, centros de datos, procesos industriales o cadenas de frío, esa capacidad puede representar un ahorro mucho mayor que el costo directo de una reparación.
También impacta en la eficiencia energética. Un equipo que comienza a perder rendimiento consume más energía para ofrecer el mismo nivel de servicio. Detectar oportunamente esa degradación permite corregir el problema antes de que los costos operativos continúen incrementándose.
Los resultados documentados en la investigación respaldan este enfoque. La aplicación de estrategias avanzadas de análisis y control permitió alcanzar una reducción cercana al 17 % en el consumo asociado a los compresores y una disminución aproximada del 77 % en la simultaneidad de su operación, indicadores que reflejan un mejor aprovechamiento de la capacidad instalada y una distribución más eficiente de la carga de trabajo.
La evolución del mantenimiento refleja un cambio mucho más profundo que la incorporación de nuevos algoritmos. Demuestra que la competitividad ya no depende únicamente de contar con mejores equipos, sino de la capacidad para interpretar la información que esos equipos generan todos los días.
Y esa transformación no sólo modifica la forma de operar una instalación. También redefine el papel de quienes serán responsables de hacerlo posible. Porque, en una industria donde los sistemas aprenden continuamente, el talento humano también tendrá que evolucionar.
Más allá de la tecnología: el verdadero cambio está en las decisiones
Durante décadas, el conocimiento técnico en HVAC&R se construyó alrededor de una pregunta fundamental: ¿cómo hacer funcionar correctamente un sistema?
Hoy esa pregunta sigue siendo indispensable, pero ya no es suficiente.
Las nuevas herramientas digitales no eliminan la necesidad de comprender un ciclo de refrigeración, interpretar un diagrama eléctrico o realizar correctamente una puesta en marcha. Todo ese conocimiento continúa siendo el fundamento de la industria. Lo que cambia es el contexto en el que esas habilidades se aplican.
Cada vez será más común que un técnico reciba recomendaciones generadas por un algoritmo, que un supervisor consulte indicadores predictivos antes de programar un mantenimiento o que un administrador de edificios tome decisiones apoyándose en plataformas capaces de analizar miles de variables en tiempo real.
En ese escenario, la experiencia deja de competir con la tecnología. Empieza a trabajar junto a ella.
La inteligencia artificial podrá identificar patrones, calcular escenarios y proponer estrategias de operación. Sin embargo, seguirá siendo el conocimiento humano el que determine cuál es la mejor decisión para cada instalación, considerando factores que ningún algoritmo puede definir por sí solo, como garantizar la continuidad operativa, proteger productos sensibles, reducir costos, mejorar la eficiencia energética o asegurar el confort de las personas.
El futuro de nuestro sector no consiste en reemplazar la experiencia humana, sino en fortalecerla
La historia de nuestro sector siempre ha estado marcada por la innovación. Primero fueron los nuevos refrigerantes; después llegaron la automatización, los variadores de velocidad, los controles electrónicos y los edificios inteligentes. Hoy, la transformación ocurre en un terreno menos visible, pero probablemente más trascendente: la capacidad de convertir datos en decisiones.
Las instalaciones ya no sólo producen frío o mantienen condiciones de confort. También generan información sobre su propio comportamiento, aprenden de la experiencia acumulada y ofrecen nuevas herramientas para operar con mayor eficiencia, anticipar fallas y aprovechar mejor los recursos disponibles.
Pero el verdadero cambio no radica en la inteligencia artificial, los gemelos digitales o los algoritmos predictivos. Radica en la manera en que la industria comenzará a tomar decisiones.
Una instalación inteligente no es la que acumula más sensores o procesa más datos, sino la que convierte ese conocimiento en mejores decisiones para operar con mayor eficiencia, confiabilidad y menor consumo energético.
Al final, los datos no sustituyen la experiencia. La fortalecen.
Y quizá esa sea la mayor transformación que vive actualmente la industria de la refrigeración y la climatización, después de más de un siglo enseñando a las máquinas a controlar la temperatura, ahora estamos aprendiendo a escuchar lo que ellas tienen que decirnos.
