Rainforest corner: cómo controlar el consumo eléctrico en tiempo real

Aunque existen estudios sobre monitorización energética en tiempo real, la mayoría se centran en los propios procesos de fabricación [1, 2]. Con menor frecuencia se aborda la planta como un sistema completo y, sobre todo, la necesidad de trasladar esa información al personal de forma inmediata para influir en el comportamiento diario. La experiencia del CFAA confirma que este aspecto es clave, ya que los sistemas auxiliares, los equipos conectados y los consumos de oficina introducen una variabilidad energética relevante. Con ese objetivo, el CFAA ha desarrollado Rainforest Corner, un espacio que permite visualizar en tiempo real el impacto ambiental y económico del consumo energético del centro.

Rainforest Corner nació con un objetivo claro: convertir los datos reales de consumo energético en una herramienta de concienciación útil para el día a día del centro. El sistema integra monitorización en tiempo real, indicadores ambientales basados en ACV, umbrales semanales de emisiones de CO₂-eq y un sistema de retorno visual orientado a los trabajadores.

Para dar forma a este planteamiento, se diseñó un entorno híbrido tecnológico-natural que combina instrumentación electrónica con vegetación natural. El riego de las plantas depende del comportamiento energético semanal del centro: en función de los umbrales de emisiones establecidos, el sistema activa o no la bomba de agua. A ello se suman dos elementos visuales. El primero es un semáforo que indica de forma inmediata el nivel de consumo energético. El segundo es un panel desarrollado en Power BI que muestra en tiempo real las variables más relevantes del sistema. En conjunto, estos elementos convierten el consumo energético en una señal visible, comprensible y cercana para los trabajadores.

Desde el punto de vista técnico, Rainforest Corner se articula en tres bloques principales: hardware, software y espacio físico.

El hardware está compuesto por un medidor de energía instalado en la toma general del centro y diversos sensores de temperatura y humedad distribuidos en distintas estancias. Concretamente, en cuanto al consumo eléctrico se refiere, los datos son transmitidos al Rainforest Corner a través de un módulo TCPRS1 conectado por Wi-Fi. Para el control de temperatura y humedad se han colocado 10 sensores inalámbricos comerciales cuyos valores son registrados también por el Rainforest Corner.

El software se basa en un script desarrollado en Python, encargado de recoger y registrar en tiempo real la información necesaria, así como controlar la actividad del Rainforest Corner a través de los diferentes componentes que lo conforman (sistema de riego y semáforo). Posteriormente se utiliza Power BI para mostrar en pantalla de forma atractiva toda la información recogida de tal modo que se muestre no sólo consumos sino el histórico de datos.

En cuanto al espacio físico, la figura 1 muestra la integración de los distintos elementos que conforman el Rainforest Corner. Como puede apreciase, en la parte superior se encuentra el semáforo indicador del nivel de consumo energético activo del CFAA. Cuando el sistema está activo, el semáforo alumbra verde, amarillo o rojo, indicando un nivel de consumo energético aceptable, alto o un sobreconsumo de energía eléctrica, tomando como referencia las emisiones semanales acumuladas de CO₂-eq.

Debajo del semáforo, una pantalla muestra en tiempo real la información procesada por el sistema. En ella se visualizan indicadores semanales, mensuales y anuales, el consumo actual, predicciones de consumo y los valores registrados por los sensores de temperatura y humedad distribuidos por el centro. En la parte inferior, el sistema de tuberías mencionado previamente riega las plantas situadas bajo la pantalla.

Además, el sistema está diseñado para ampliarse y abarcar nuevos servicios. De hecho, se han colocado diferentes sensores locales que monitorizan la temperatura y humedad en diferentes puntos de taller, y actualmente se está trabajando en la implementación de varios caudalímetros para el control de consumo total de agua para futuros análisis, es decir, el Rainforest Corner es un ‘sistema vivo’.

Para cuantificar el impacto medioambiental asociado al consumo eléctrico, el cálculo se ha centrado en dos focos de interés:

En primer lugar, se ha desarrollado un indicador de emisión de CO₂-eq en tiempo real, utilizado por el sistema del Rainforest Corner para determinar el impacto actual de las labores semanales llevadas a cabo. Este indicador abarca las operaciones en bloques temporales de una semana, alineándolo con los informes energéticos semanales llevados a cabo en el CFAA, los ciclos de trabajo operativos y la lógica utilizada por el indicador de tráfico, el cual se acciona basándose en la emisión de CO₂-eq acumulada a lo largo de la semana.

Para el accionamiento de los indicadores mencionados, se ha elaborado un sistema de cálculo que determine el valor máximo aceptable en cuestión de emisiones de CO₂-eq. Este enfoque aporta un sistema dinámico y visual basado en datos, que se adapta al consumo semanal y aporta valores de impacto en tiempo real, en vez de estar sujeto a valores teóricos estimados.

En segundo lugar, se realiza una evaluación del rendimiento energético anual basado en el consumo de los servicios registrados. Para ello, se ha elaborado un modelo ‘aguas-arriba’ en OpenLCA y se ha implementado el mix energético estatal en el ICV (Inventario de Ciclo de Vida). La Figura 2 muestra el esquema de procesos utilizados para el ACV anual en cuestión.

Desde su implementación en 2019, el CFAA ha introducido numerosas medidas directamente relacionadas a la gestión de energía gracias a la conciencia generada por el Rainforest Corner. Concretamente, el centro ha sustituido el sistema de alumbrado general con luces LED, se ha añadido sensores de movimiento para la iluminación de zonas poco concurridas y ha integrado consideraciones de consumo energético con sistemas de climatización. En paralelo, el Rainforest Corner ha proporcionado feedback continuo en el consumo de energía semanal y las emisiones de CO₂-eq asociadas al mismo.

Según el contador energético presente en la entrada de corriente del CFAA, el consumo eléctrico anual del CFAA se ha reducido desde 200 kWh/m² en 2019, a 72 kWh/m² en 2024, lo que supone una reducción aproximada de 60% en un periodo de seis años. Las emisiones de CO₂-eq correspondientes se redujeron desde 138.000 kg CO₂-eq a 55.300 kg CO₂–eq, utilizando un factor de emisión de 0,266 kg/kWh calculado con el estudio de ACV definido en el apartado de la base teórica. La figura 3 muestra la variación lograda entre 2019 y 2024.

Más allá de las mejoras en infraestructura, el sistema también ha contribuido a consolidar pequeños hábitos de ahorro entre los trabajadores: apagar ordenadores y pantallas al final de la jornada, desconectar equipos auxiliares cuando dejan de utilizarse, evitar iluminación innecesaria o identificar consumos fantasmas. Este es uno de los principales valores del proyecto: demostrar que la información visible y en tiempo real puede traducirse en cambios cotidianos con impacto medible.

La experiencia del CFAA demuestra que la eficiencia energética no depende únicamente de grandes inversiones o de actuaciones complejas sobre la infraestructura. Cuando el dato se convierte en una señal clara, visible y cercana para las personas, pequeños gestos cotidianos pueden traducirse en reducciones medibles de consumo y emisiones. Ese es precisamente el valor de Rainforest Corner: conectar tecnología, visualización y comportamiento para llevar la sostenibilidad al día a día de un entorno industrial avanzado.

Agradecimientos

El marco de datos de este trabajo forma parte del proyecto de investigación PLEC2024-011247, acrónimo SARA, financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por FEDER, UE. Asimismo, los autores agradecen el apoyo recibido del grupo de investigación IT1894-26 del Gobierno Vasco. También se agradece la convocatoria PUE_2024_1_0003, financiada por el Departamento de Educación del Gobierno Vasco, así como el apoyo del Vicerrectorado de Innovación, Compromiso Social y Acción Cultural de la UPV/EHU (programa Bizialab del Gobierno Vasco).

Referencias

[1] N. Frigerio, A. Matta and M. Rasella, “Energy monitoring of manufacturing plants: a real case application, ” Procedia CIRP, vol. 105, no. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.02.128, pp. 770-775, 2022.

[2] V. J. Mawson and B. R. Hughes, “The development of modelling tools to improve energy efficiency in manufacturing processes and systems, ” Journal of Manufacturing systems, vol. 51, no. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2019.04.008, pp. 95-105, 2019.