La evolución tecnológica debido a la introducción de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) en el sector portuario, ha provocado un crecimiento exponencial de la información disponible a analizar. La posibilidad de poner en valor dicha información en el área del transporte portuario implica una transformación radical en dicha industria. ITI en estrecha colaboración con el Puerto de Valencia, Noatum Ports y Orbita Ingeniería, persigue este objetivo en el marco del proyecto europeo Transforming Transport.
El reto tecnológico que afronta este consorcio liderado por ITI, es el despliegue de un piloto en la terminal de Noatum ubicada en el Puerto de Valencia, que valide como el Big Data puede ser utilizado para optimizar la cadena logística portuaria. Durante el presente año, el proyecto se ha centrado en identificar y catalogar las fuentes de datos, tales como las entregas y recogidas de contenedores o el tráfico generado en el ámbito del puerto, para analizar su integración. A partir de dichas fuentes se han definido indicadores predictivos, esto es, indicadores que no solo muestren una visión histórica de las operaciones, como la llegada de contenedores o los tiempos de espera de los camiones, sino que también presenten la tendencia esperada utilizando modelos estadísticos predictivos. El potencial de procesar toda esta información, desconocida en la actualidad, es considerable a la hora de mejorar la planificación, optimizar la asignación de recursos y sobretodo mejorar la eficiencia de las operaciones.
Siguiendo la misma línea, otro reto es la introducción del mantenimiento predictivo en las grúas que operan en la terminal. Para ello, se ha iniciado la sensorización y monitorización mediante dispositivos IoT, aproximación pionera en este marco industrial, de componentes críticos en el funcionamiento de las grúas que trasladan los contenedores. Este despliegue permitirá conocer en tiempo cercano al real el comportamiento actual de una determinada pieza o mecanismo. A partir de esta información será factible definir modelos que alerten sobre la necesidad de actividades de mantenimiento que eviten la rotura de una pieza y, por lo tanto, la parada del proceso logístico en el cual se encuentran involucradas las grúas evitando el perjuicio económico que acarrea.
Al finalizar el proyecto, toda esta información estará disponible para los usuarios finales a través de una aplicación Web, adaptada a sus necesidades para que puedan explotarla de forma adecuada. De esta forma se cumplirá la misión del proyecto Transforming Transport: poner al servicio del sector logístico el Big Data.