Inteligencia de Datos para Energía y Procesos Industriales

Tecnología y conocimiento para la analítica de datos y optimización de procesos industriales

El Departamento de Inteligencia de Datos para Energía y Procesos Industriales se centra en la aportación de tecnología y conocimiento para la analítica de datos orientada a la mejora y optimización de procesos industriales principalmente en los siguiente sectores:

  • Oil & Gas
  • Sector Eléctrico
  • Procesos de fabricación industrial
  • Procesos Medioambientales
    • Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales
    • Soluciones de gestión medioambiental a través de imagen satelital y aérea

Para ello, la actividad principal del departamento consiste aplicar la ciencia de datos sobre procesos típicamente gestionados a través modelos deterministas. Las principales ventajas consisten en:

  • Un mayor conocimiento de los propios procesos extendiendo el conocimiento previo
  • Monitorización de situaciones de grandes cantidades de datos y alta complejidad aportando claves para el soporte a la decisión
  • Identificación temprana de anomalías y búsqueda de posibles causas. Identificación de la relevancia de las variables analizadas.
  • Capacidad predictiva y de optimización
  • Integración de múltiples fuentes de datos incluyendo aquellas que no pueden ser integradas en los modelos deterministas.

Con este fin, el departamento cuenta con activos tecnológicos de Big Data capaces de abordar problemas de analítica de datos a lo largo de las diferentes fases desde la captura hasta la explotación de los datos:

  • Captura y almacenamiento: Protocolos de acceso a sensores, bases de datos, protocolos de red.
  • Pre-procesamiento: Normalización, homogeneización y transformación de datos en tiempo real
  • Procesamiento: Implementaciones escalables y desplegables en la nube. Algoritmos para análisis, predicción, clasificación, optimización, etc.
  • Visualización: Soluciones de analítica visual a través de paneles interactivos que permiten una comprensión intuitiva de situaciones complejas o de gran cantidad de datos. También proveen un conocimiento completo de las decisiones sugeridas por los sistemas de predicción, optimización, etc.

Equipo de investigación

Amaia Gil Lertxundi

Licenciatura Matemáticas

Ayudante de Investigación

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Jan Lukas Bruse

PhD in Biomedical Engineering

Investigador

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Jon Egaña Zubia

Graduado en Ingenieria de Telecomunicaciones

Ayudante de Investigación

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Julien Treguer

Engineering Degree / Msc in Astrophysics

Investigador Colaborador

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Marco Quartulli

Dr. en Electrónica e Informática

Investigador Principal

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Mikel Maiza Galparsoro

Dr. Ingeniero en Electrónica

Investigador Senior

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Unai Villanueva Errazquin

M.Sc.Eng Digital Media Engineering

Ayudante de Investigación

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