¿QUÉ POSIBILIDADES ABRE ESTE ANÁLISIS DE DATOS AL FUTURO DE LAS BATERÍAS?
Como indicábamos, el análisis y uso de toda esta información supone una importante palanca de cara a optimizar y evolucionar el estado del arte actual de las baterías. Mediante el desarrollo de este tipo de enfoques de explotación de información, se aspira a lograr un modelo cada vez más digitalizado y analítico que sirva no solo para el seguimiento del funcionamiento de las baterías, sino también para su mejora continua.
En primer lugar, el uso de este tipo de soluciones permite llevar a cabo una trazabilidad de todo el ciclo de las baterías. La captación de datos a lo largo de su vida posibilita realizar una monitorización completa de resultados para todos los indicadores clave identificados, así como para todos los componentes que forman una batería. Todo ello, además, desde la perspectiva de los diferentes escenarios en los que se haya podido emplear dicho dispositivo, lo que permite realizar comparativas según aplicaciones y situaciones concretas.
Esto posibilita conocer todo aquello que ocurre en una batería desde su fabricación hasta el final de su vida, pudiendo, con ello, comprender el “qué”, “cuándo” y “dónde” del producto para poder así profundizar en el conocimiento de los dispositivos y llevar a cabo los ajustes necesarios que permitan la optimización de estas soluciones tanto a lo largo de su vida como de cara al futuro.
Este último punto supone otro de los grandes valores que aporta el uso de este tipo de herramientas. Al aumentar el conocimiento que tenemos de las baterías y las claves de su funcionamiento y resultados podemos comenzar a predecir y modelizar su configuración y composición de cara a nuevas generaciones a fabricar. En otras palabras, este tipo de soluciones permitirá contar con una capacidad de formulación teórica de las baterías a partir de la explotación de la información que tenemos, pudiendo así definir “a priori” las soluciones que mejores resultados puedan darnos teniendo en cuenta su aplicación final. Todo ello, además, sin necesidad de realizar ensayos o pruebas preliminares, lo que reduce tanto el tiempo de producción de estos dispositivos como el coste asociado a ellos.
Pero, además, esta capacidad de “predicción” se complementa con una capacidad de “modelización” en tiempo real. El uso de este tipo de soluciones permite llevar un paso más allá la propia gestión de las baterías durante su funcionamiento. Al establecer un sistema de comunicación “bidireccional” entre la batería (en concreto, del BMS y su software) y el sistema de análisis y explotación de datos, se pueden realizar correcciones y adecuaciones en tiempo real que permitan optimizar el uso de la batería y su funcionamiento conforme a los parámetros y necesidades observadas en cada momento.
Finalmente, existe otra gran ventaja que ofrece el uso de soluciones basadas en data analytics, en este caso asociada a una sub-industria incipiente dentro de la gran industria que comienzan a ser el mundo de las baterías: la segunda vida.
Gracias a un mayor conocimiento de la vida de las baterías no sólo se logrará optimizar su vida presente o la fabricación de futuras generaciones, sino también entender las claves de dichos dispositivos para impulsar su uso en segunda vida (un mercado que se espera que crezca exponencialmente, sobre todo a partir de finales de esta década). El entender qué es lo que ha funcionado y qué debe de mejorarse en el uso de un dispositivo que ya ha cumplido con su primera vida supone una información muy valiosa para dar lugar a un mayor valor residual de su aplicación en una segunda vida o uso.