En el ecosistema de la movilidad eléctrica, la infraestructura de recarga es mucho más que un conjunto de puntos de conexión; es el pilar sobre el cual construimos la confianza del usuario. En Etecnic, nuestra misión siempre ha sido elevar la eficiencia, disponibilidad y calidad de servicio de esta infraestructura. Sin embargo, ante redes cada vez más amplias y heterogéneas, la gestión tradicional ya no es suficiente; el futuro exige una evolución de la reacción a la anticipación.
Bajo esta premisa, hemos concluido recientemente un proyecto de innovación clave en el marco del programa PADIH (Programa de Apoyo a Digital Innovation Hubs). En este escenario, la Inteligencia Artificial no es solo una tendencia, sino la herramienta maestra para garantizar una red siempre disponible y preparada para el futuro.
El desafío: transformar el ruido de datos en conocimiento inteligente
La expansión de la movilidad eléctrica genera un volumen ingente de datos operativos cada segundo. Sin embargo, el verdadero reto no es capturar esos datos, sino estructurarlos para que nos cuenten una historia útil. Durante el proyecto, nos enfrentamos a la complejidad de normalizar fuentes de información muy diversas debido a la disparidad técnica de los cargadores.
Gracias a la colaboración con la Fundació Eurecat, hemos trabajado en hitos que definen nuestra nueva hoja de ruta técnica:
- Definir una metodología clara para el proceso de carga, clasificando comportamientos y tipologías operativas.
- Integrar datos procedentes de sistemas heterogéneos en una base sólida y normalizada que permite el análisis a gran escala.
- Analizar miles de sesiones reales para identificar patrones de comportamiento que antes pasaban desapercibidos.
Exploración tecnológica: algoritmos que aprenden de la red
No nos hemos limitado a aplicar soluciones estándar. El proyecto ha supuesto una fase de experimentación profunda con diferentes aproximaciones algorítmicas diseñadas para el análisis de series temporales complejas.
Hemos evaluado modelos de IA capaces de analizar patrones secuenciales y, lo más importante, detectar desviaciones mínimas respecto al comportamiento esperado de los sistemas. Esta validación técnica no solo confirma que vamos por el camino correcto, sino que define un mapa tecnológico claro para las futuras evoluciones de nuestra plataforma de gestión de infraestructuras.
Hacia el mantenimiento predictivo: un compromiso con el usuario
El resultado más valioso de este trabajo es el cimiento de un modelo de mantenimiento predictivo. Ya no esperamos a que un cargador falle para actuar; estamos construyendo la capacidad tecnológica para:
- Anticipar incidencias técnicas antes de que lleguen a afectar al servicio del usuario final.
- Minimizar los tiempos de inactividad, reduciendo el impacto de las averías en la red.
- Optimizar los procesos de mantenimiento, logrando una gestión más inteligente y eficiente de los recursos.
- Garantizar la máxima disponibilidad de la red, reforzando la fiabilidad de la movilidad eléctrica en nuestro territorio.
Innovación colaborativa con propósito
Este camino lo hemos recorrido de la mano del ecosistema tecnológico, contando con el apoyo del Catalonia Digital Innovation Hub (DIH4CAT). Para Etecnic, la innovación no es un concepto aislado, sino un compromiso continuo con la mejora del servicio y la sostenibilidad. Iniciativas como esta nos permiten seguir liderando la gestión de infraestructuras, preparándonos hoy para responder a las necesidades de la movilidad de mañana.
Información sobre la financiación y transparencia
ETECNIC MOVILIDAD ELECTRICA SOCIEDAD LIMITADA ha sido beneficiaria del proyecto: “Asesoramiento inicial y PoC del uso de algoritmos avanzados para la detección de anomalías y predicción de averías en Cargadores de Vehículo Eléctrico.” de referencia “2024/DIH_01/000439” en el marco de las ayudas del Programa PADIH: Ayudas a pequeñas y medianas empresas dentro del programa de Apoyo a los digital Innovation Hubs, en el marco del Plan de recuperación, transformación y resiliencia (DIH_001) en base a la Orden ICT/1296/2022, de 22 de diciembre.
Este programa forma parte del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea – Next Generation EU, y promovido por el Ministerio de Industria y Turismo y la Escuela de Organización Industrial (EOI).
Artículo elaborado por Mauro Da Silva, responsable del departamento de Innovación.
