/ Cuarto trimestre 2025 30 REPORTAJE SMART Buildings & Cities un edificio, instalación o sistema, que integra información estructural, operativa y ambiental procedente de múltiples fuentes (generalmente sensores). A diferencia de un modelo estático (como un plano o un BIM tradicional), el gemelo digital refleja el estado real del activo o sistema en tiempo real, incorporando su historial de funcionamiento y evolución. Para el Facility Manager, esto se traduce en disponer de un plano visual unificado del edificio, instalación o sistema, accesible desde una única plataforma. Para poder crear este gemelo digital se usan sensores e inteligencia artificial, que generan datos continuamente en tiempo real. La creación de un gemelo digital es un proceso progresivo que se apoya en la integración de varias capas tecnológicas como, sensores IoT distribuidos por el edificio, que capturan datos en tiempo real sobre consumo energético, ocupación, condiciones ambientales, estado de los equipos o seguridad. También, plataformas de Big Data, encargadas de recopilar, almacenar y procesar grandes volúmenes de información procedente mejora la eficiencia sin comprometer el confort de los usuarios. Hay que tener en cuenta que, la principal aportación de la IA al Facility Management es su capacidad para automatizar procesos complejos y apoyar la toma de decisiones basadas en datos objetivos. El Facility Manager dispone así de recomendaciones fundamentadas, simulaciones de escenarios y alertas inteligentes que facilitan una gestión más estratégica y menos reactiva. En este nuevo modelo, la IA actúa como un sistema de apoyo a la decisión, permitiendo anticiparse a problemas, optimizar recursos y alinear la operación de los edificios con objetivos de eficiencia, sostenibilidad y calidad del servicio. Gemelos Digitales: el eslabón integrador del Facility Management inteligente Si atendemos a su definición, un gemelo digital puede definirse como un modelo digital vivo de un objeto, elemento, sistema o proceso físico real. En el ámbito del Facility Management, lo aplicaríamos a sus predicciones y recomendaciones. De esta manera, la IA se anticipa a escenarios antes de que se materialicen en incidencias operativas. La adopción de IA en el FM ya se traduce en casos de uso muy definidos y con impacto directo en la operativa diaria. Por ejemplo, en la predicción de fallos y mantenimiento proactivo, ya que analiza patrones de funcionamiento de equipos críticos (climatización, ascensores, sistemas eléctricos o hidráulicos) para detectar comportamientos anómalos que preceden a un fallo. De este modo, el mantenimiento deja de ser reactivo o puramente preventivo y pasa a ser predictivo, permitiendo planificar intervenciones en el momento óptimo y reducir paradas imprevistas. También en la optimización energética mediante algoritmos de aprendizaje automático. La IA puede ajustar automáticamente el funcionamiento de sistemas energéticos en función de múltiples variables: ocupación real, condiciones meteorológicas, tarifas energéticas o hábitos de uso. El resultado es una optimización dinámica del consumo, que
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