Aseos con IoT, Big Data y Machine Learning. ¿Mina de oro o Marrón?

¿Qué tal si optimizamos los servicios de mantenimiento y limpieza de los lavabos de nuestra empresa con tecnología IoT, Big Data y Machine Learning?

¡Al lío! Algunos de los componentes que se podrían utilizar son sensores de presencia, sensores de nivel de agua y jabón líquido y actuadores para controlar la luz y la temperatura del agua. También necesitaríamos una plataforma de IoT para recopilar y procesar los datos de los sensores y controlar los actuadores, y una plataforma de Big Data y Machine Learning para analizar los datos y optimizar la eficiencia del mantenimiento y la limpieza.

¡Vamos a valorar un edificio para 800 personas! Bueno, es difícil estimar con precisión cuántos lavabos tendría una empresa de 800 personas ya que algunos factores podrían influir en el número de lavabos, incluyendo el tamaño y el tipo de la empresa, el tipo de trabajo que realiza, el tamaño de las instalaciones y la localización geográfica. Pero en general, se suele recomendar un lavabo por cada 15-20 personas en una empresa. Por lo tanto, una empresa de 800 personas podría tener entre 40 y 50 lavabos.

Si asumimos que el costo total de implementar la tecnología IoT, Big Data y Machine Learning en cada uno de los 50 lavabos de la empresa es de 3.000€ por lavabo, el costo total sería de 150.000€. Si también se asume que se podría obtener un ahorro anual de 1.000€ por lavabo, el ahorro total sería de 50.000€ al año. Por lo tanto, la inversión se recuperaría en aproximadamente 3 años. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos son solo estimados y que el tiempo real para recuperar la inversión podría ser mayor o menor dependiendo de varios factores, como el coste real de implementar la tecnología, el ahorro real obtenido y el tiempo que dure el sistema. Pero esto es mucho menor que el coste total de mantenimiento y limpieza de una instalación similar sin tecnología IoT, Big Data y Machine Learning, que podría ascender a alrededor de 5.000€ por lavabo al año.

Para un edificio así, se necesitaría un equipo de limpieza más grande para dar servicio a los lavabos y realizar tareas de mantenimiento, se consumiría más energía y se utilizaría más productos de limpieza. Esto podría representar un costo total de alrededor de 3.000€-5.000€ por lavabo al año. En cambio, la misma instalación con tecnología IoT, Big Data y Machine Learning permitiría reducir el equipo de limpieza y consumir menos energía y productos de limpieza, lo que podría representar un ahorro total de alrededor de 1.000€-3.000€ por lavabo al año.

Para deducir lo que se puede ahorrar en servicios de mantenimiento y limpieza al utilizar la tecnología IoT, Big Data y Machine Learning, se pueden utilizar varias técnicas y herramientas, como el análisis de costos-beneficios y el análisis de ciclo de vida.

El análisis de costos-beneficios es una técnica que permite evaluar los costos y los beneficios de una determinada opción o proyecto. Para llevar a cabo este análisis en el contexto de la tecnología IoT, Big Data y Machine Learning para la optimización de servicios de mantenimiento y limpieza de lavabos, se podría:

  • Identificar los costos asociados con la implementación de la tecnología, como los costos de los sensores y actuadores, la plataforma de IoT y Big Data y Machine Learning, y el personal de limpieza.
  • Identificar los beneficios esperados de la implementación de la tecnología, como el ahorro en productos de limpieza, el ahorro en energía y el ahorro en tiempo de limpieza.
  • Calcular el valor actual de los costos y beneficios en el tiempo, utilizando una tasa de descuento para reflejar el hecho de que los costos y beneficios ocurren en diferentes momentos.
  • Comparar el valor actual de los costos con el valor actual de los beneficios para determinar si la implementación de la tecnología es rentable o no.

El análisis de ciclo de vida es otra técnica que permite evaluar todos los impactos ambientales y económicos de un determinado producto o proyecto a lo largo de su ciclo de vida, desde la obtención de materias primas hasta el fin de vida del producto. Para llevar a cabo este análisis en el contexto de la tecnología IoT, Big Data y Machine Learning para la optimización de servicios de mantenimiento y limpieza de lavabos, se podría:

  • Identificar todos los impactos ambientales y económicos asociados con la implementación de la tecnología, como el consumo de energía y materiales, la generación de residuos y el impacto en la salud humana.
  • Estimar el tamaño de cada impacto en términos monetarios.
  • Sumar todos los impactos para obtener una visión general del impacto total de la implementación de la tecnología.

Aquí llega una mala noticia, los valores son aproximados🤷‍♂️. Para poder hacer un cálculo más preciso haría falta comenzar un proyecto IoT, ya que los precios varían mucho por tipo de sensor, tecnologías comunicación, infraestructura en la nube, histórico de datos, etc. Desde aquí te puedo aconsejar que comiences el proyecto, cojas tu hoja de cálculo y le pongas datos. Por ejemplo:

Costes:

  • Sensores y actuadores: se podrían utilizar sensores de presencia para detectar cuándo una persona entra en el lavabo, sensores de nivel de agua y de nivel de jabón líquido para determinar cuándo necesitan ser rellenados, y actuadores para encender y apagar la luz y controlar la temperatura del agua. Estos componentes pueden tener un costo de alrededor de 100€-200€ cada uno.
  • Plataforma de IoT: se necesitaría una plataforma de IoT para recopilar y procesar los datos de los sensores y controlar los actuadores. Esto podría costar alrededor de 500€-1000€ por lavabo.
  • Big Data y Machine Learning: se podría utilizar una plataforma de Big Data y Machine Learning para analizar los datos recopilados por los sensores y mejorar la eficiencia del mantenimiento y la limpieza de los lavabos. Esto podría costar alrededor de 1.000€-2000€ por lavabo.
  • Personal de limpieza: se necesitaría personal de limpieza para dar servicio a los lavabos y realizar tareas de mantenimiento. El costo dependerá del salario del personal y de la frecuencia con la que se realicen las tareas.

Ahorros:

  • Ahorro en productos de limpieza: utilizando los sensores de nivel de agua y jabón líquido, se podría optimizar el uso de estos productos y reducir el consumo. Esto podría representar un ahorro de alrededor de 50€-100€ por lavabo al año.
  • Ahorro en energía: utilizando los actuadores para controlar la luz y la temperatura del agua, se podría reducir el consumo de energía y obtener un ahorro de alrededor de 100€-200€ por lavabo al año.
  • Ahorro en tiempo de limpieza: utilizando la plataforma de Big Data y Machine Learning, se podrían analizar los patrones de uso de los lavabos y optimizar la frecuencia de limpieza, lo que podría representar un ahorro de alrededor de 500€-1000€ por lavabo al año.

Luego comprueba las estimaciones, compara precios, contacta con alguien que pueda ayudarte y saca el oro del lavabo!

¡No esperes más y comienza a optimizar los servicios de mantenimiento y limpieza de los lavabos de tu empresa con la tecnología IoT, Big Data y Machine Learning! Espero haberos dado algunas pistas para dar el paso a la búsqueda del oro! 😁

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