Un consorcio de:

En colaboración con:

Inteligencia artificial aplicada a la gestión eficiente de grandes porftolios de edificios comerciales

MindOpera

La gestión de los datos

Contexto actual

• Portfolios con múltiples edificios y sistemas técnicos distintos
• Procesos manuales de mantenimiento y supervisión
• Costes crecientes de energía y penalizaciones por mal funcionamiento
• Dificultad para justificar inversiones y auditorías
• Gran cantidad de datos sin uso
• Objetivos de descarbonización

La gestión energética en las empresas y comercios

Falta de agilidad en las decisiones urgentes, no anticipación a fallos o ni mejoras en la eficiencia energética. Hay datos, pero no conocimiento accionable

Los datos en la actualidad

Las industrias y edificios inteligentes generan millones de datos cada día, pero la mayoría no se utiliza.

Se estima que más del 80% de los datos generados en edificios no se analizan ni aprovechan.

Esto genera ineficiencias, fallos no anticipados, y decisiones basadas en intuición en lugar de evidencia.

📌 Fuente: Siemens Smart Infrastructure White Papers / IBM Research / World Economic Forum (Smart City Governance Reports)

Edificios y manejo de datos

Uso de los datos

Datos energéticos

Hasta el 30% de la energía consumida en edificios se desperdicia debido a una gestión ineficiente:  falta de ajustes, mantenimientos ineficientes, o falta de control en tiempo real.

 Los datos están fragmentados y dificultad de recogida y trabajo con los datos centralizados y transformalos en información útil para los diferentes usuarios

• Múltiples sistemas no interoperables (BMS, SCADA, hojas Excel, informes PDF…)
• Distintos fabricantes
• Distintas configuraciones

📌 Fuente: U.S. Department of Energy (DOE), Building Technologies Office

¿Qué hace falta?

Contexto y relación semántica entre los datos (temperatura, consumo, mantenimiento…)

Automatización: Hacer que la información llegue en tiempo a quienes la necesitan y a los sistemas que deben actuar.

Indicadores claros o comparables que permitan saber si un edificio va bien o no.

Tecnología BEEMind

Plataforma para la eficiencia y planificación estratégica

Descripción

BEEMind

Plataforma modular para integrar datos operativos de edificios públicos o privados, con el objetivo de mejorar la eficiencia energética, facilitar el mantenimiento y centralizar el conocimiento sobre su funcionamiento.

• Una ontología semántica para entender y relacionar los datos
• Una arquitectura big data para gestionar grandes volúmenes de información
• Conjunto de aplicaciones inteligentes para analizar, predecir y optimizar el comportamiento desde los sistemas de los edificios hasta las tramas urbanas de las ciudades.

Integra tres pilares clave:

Se estructura en las siguientes herramientas:

Herramientas

• MindCity
• MindOpera

BEEMind tools

MindOpera

BEEMind : MindOpera

Edificios medioambientalmente inteligentes

Solución para integrar datos operativos de edificios públicos o privados, con el objetivo de mejorar la eficiencia energética, facilitar el mantenimiento y centralizar el conocimiento sobre su funcionamiento.

Descripción

Dashboard administración MindOpera

• Arquitectura modular cloud
• Agregación y validación automática
• Supervisión multi-edificio
• Mantenimiento predictivo
• Supervisión integral de equipamientos
• Estandarización semántica
• Inteligencia en tiempo real

MindOpera

Tecnología deep tech para la nueva revolución industrial

3. Aplica inteligencia operativa para:

• Benchmarking energético longitudinal y transversal.
• Predicción de consumos y autoconsumo.
• Detección de anomalías en tiempo real (HVAC, iluminación, fotovoltaica, etc.)

Edificios medioambientalmente inteligentes

Edificios medioambientalmente inteligentes

Trasnformamos datos en eficiencia

Tecnología BEEMind

1. Orquestación de datos heterogéneos

• Conecta automáticamente con BMS, SCADA, sensores IoT, DEXMA, Modbus, BACnet…cada 15 minutos.
• Agrega y sincroniza información estructural, energética, ambiental y de mantenimiento

2. Harmonización semántica y temporal

Dades socio-econòmiques

Dades urbanes obertes

Transformamos datos en eficiencia

Tecnología BEEMind

3. Generación de indicadores y visualización inteligente

• KPIs clave: AC, energía exportada, PR, CO₂ evitado, eficiencia por m², confort térmico, etc.
• Benchmarking energético: longitudinal (antes/después) y transversal (entre edificios similares).
• Paneles adaptados al perfil del usuario: técnico, gestor energético, mantenimiento

4. Modelos predictivos y automatización

Detalle de la predicción para la eficiencia entre consumo y temperatura exterior

BEEMind : MindOpera

En resumen

Edificios medioambientalmente inteligentes

¿Cómo te beneficia?

Casos de éxito: iCAT, ICAEN 

El Orquestador de Infraestructures.cat

MindOpera: El orquestador de datos

Desplegar una infraestructura d’orquestració de dades per a edificis públics amb sistemes de monitoratge (DEXMA, Modbus, etc.) i generació fotovoltaica, integrant dades estructurals, operatives i energètiques

Infraestructures.cat

Integrador de todos los datos de los equipamientos bajo la gestión directa de Infraestructures.cat:

• Datos en tiempo real para la operación óptima de cientos de edificios

• Provisión de datos a los departamentos de la Generalitat (la Energética...)

• Mantenimiento predictivo, detección de anomalías, predicción de consumos y generación

• Infraestructures.cat
• CIMNE-BEE Group

Principales acciones

Objetivos

Actores principales

Algunos datos

Infraestructures.cat

Dashboard administración

MindOpera: El orquestador de datos

Interfície d'entrada

Home

Panel de administración

MindOpera: la herramienta

Control y mantenimento

Monitorización: KPI's de mantenimiento

MindOpera: El orquestador de datos

Inversión prevista vs real

Portfolio completo

FV

SIME-ICAEN

Reducción de un 16% de ahorro energético en 2027 de los 10.000 edificios de la Generalitat través de:

• Comparación de indicadores energéticos

• Evaluación del comportamiento energético de cada equipamiento

• Verificación de los ahorros de las Medidas de Eficiencia Energética

• Planificación de acciones de eficiencia energética

Institut Català d'Energia

El proyecto

MindOpera: Sistema de monitorización Energética-SIME

Herramienta de control estratégico y planificación energética a gran escala.

Seguimiento y evaluación del Plan de Ahorro Energético de los edificios de la Generalitat de Catalunya con medidas y alertas inteligentes par ala mejora de la gestión

Objetivos

Comparar consumos, detectar ahorros y evaluar si las medidas de eficiencia están funcionando.

Inteligencia de los modelos aplicados (1)

MindOpera

1. Benchmarking longitudinal

¿Qué hace?
Analiza el comportamiento energético de un edificio a lo largo del tiempo para detectar tendencias y evaluar cambios sostenidos.

Objetivos:

• Comparar el rendimiento energético antes y después de una acción

• Detectar la evolución de los indicadores energéticos de edificios individuales

Detección de periodos de vacaciones

MindOpera: El orquestador de datos

2.1. Qué hace?
Compara KPI's energéticos de múltiplos edificios en un momento concreto para clasificar su comportamiento y facilitar la toma de decisiones estratégicas.

2.3. Objetivos:

• Identificar mejores prácticas y edificios críticos
• Priorizar actuaciones en función del rendimiento comparado
•  Generar estrategias para nuevas inversiones en eficiencia energética.

2. Benchmarking transversal (cross-sectional)

Identificación de anomalías entre edificios

Inteligencia de los modelos aplicados (2)

Comparativa masiva: Benchmarking energético

Institut Català d'Energia

MindOpera: SIME

Gestión centralizada

Análisi energético

Institut Català d'Energia

MindOpera: SIME

Medidas de Eficiencia Energética

Líneas de investigación

Líneas de investigación actuales

Transición energética y adaptación al clima en ciudades y comunidades

15 proyectos de investigación

Análisis de big data para la eficiencia energética en edificios

• BlueBird (2024–2027) Diseño del mercado de flexibilidad y comercio para edificios inteligentes. Incluye coordinación entre el operador del sistema de transmisión (TSO) y el operador del sistema de distribución (DSO)

• CLIMRES (2024–2027) Herramientas para evaluar y mejorar la resiliencia climática de edificios y ciudades.

• COSMIC (2024–2027) Pilotos a gran escala para demostrar cómo los macrodatos y la inteligencia artificial pueden optimizar los recursos energéticos

Climate‑Ready Barcelona (2023–2025) Índice de Vulnerabilidad Climática (CVI) para más de 61.000 edificios y servicios de asesoramiento energético orientados al público
LEADNET (2024–2026) IA aplicada en bases documentlaes para la planificación y eficiencia estratégica de grandes portfolios

Colaboraciones

Colaboraciones

¿Qué ofrecemos?

• La parte de Backend: captura, procesamiento y orquestación de los datos
• Podemos ofrecer interfícies específicas o desarrollarlas conjuntamente
• Desarrollo cooperativo de proyectos para nuevas necesidades

Qué buscamos?

• Colaboraciones con empresas para la implementación de la innovación desarrollada por CIMNE-BEEGroup
• Colaboraciones comerciales para las soluciones maduras

https://github.com/BeeGroup-cimne

https://beegroup.cimne.com/

https://www.inergybcn.com/

https://beedataanalytics.com/es/

Spin-offs

Gracias

Óscar Pretel
Tech Transfer Strategies

opretel@cimne.upc.edu