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Aqualia, empresa especializada en la gestión del ciclo de agua, cuenta con un ecosistema de sensores distribuidos en distintos puntos de sus redes de agua, electricidad y equipamiento. Estos sensores capturan información heterogénea para evaluar su comportamiento de manera periódica, diaria o semanalmente, y hasta manual a veces, pero nunca en tiempo real, debido al inmanejable volumen de datos o lo limitado de las baterías de los sensores. Por ello, Aqualia no puede detectar inmediatamente fugas o incidencias.
El reto consiste en dotar de conectividad 5G al ecosistema de sensores para capturar y procesar las muestras de información en tiempo real, de manera que aplicando las mismas técnicas de análisis actuales, pero enriquecidas con mayor volumen de información, se pueda reducir el tiempo de detección y reacción ante anomalías. Asimismo, se implementarán técnicas de detección temprana mediante la evolución de algoritmos de Machine Learning, para un mantenimiento predictivo y preventivo.Sin embargo, la tecnología previa a 5G o similar, no cuenta con el suficiente ancho de banda ni valores de latencia mínimos para la recogida, transmisión y procesamiento en tiempo real de este volumen de datos.

Actualmente no existen soluciones que integren y den respuesta a las necesidades de seguridad que acompañan a escenarios con gran concentración de personas y vehículos, como puede ser la Operación Paso del Estrecho (OPE), con hasta 8.000 vehículos diarios, que ocurre anualmente en el Puerto de Algeciras. Si, en zonas acotadas del Puerto, la Guardia Civil pudiera analizar rostros y objetos en tiempo real, los sistemas de seguridad podrían enviarles alertas inmediatas en caso de detección de una amenaza.
En ciertas ocasiones los muelles de embarque de vehículos cambian, por lo que es frecuente situaciones de caos y confusión con diferentes navieras y destinos. Esto podría evitarse si el puerto contara con un sistema de guiado automático de vehículos hasta su destino, mediante unas pantallas instaladas en estas zonas acotadas del puerto. Hay que tener en cuenta que cuando un cliente compra un billete, la matrícula de su vehículo queda registrada en el mismo.

El reto consiste en el desarrollo de dos sistemas de reconocimiento con cámaras de vigilancia dentro del entorno del Puerto de Algeciras: un sistema ligado a las labores de vigilancia y seguridad de la Guardia Civil (que enviará alertas a las gafas de Realidad Aumentada que llevarán los agentes si tras un reconocimiento facial se detectara un sospechoso), y otro sistema para el reconocimiento automático de matrículas y guiado de vehículos hasta su muelle de embarque correcto. Usando técnicas de Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial, se incrementa la precisión de la identificación de matrículas y personas. Sin embargo, la tecnología previa a 5G o similar no dispone del suficiente ancho de banda para realizar estas operaciones en tiempo real, ni cuenta con los valores de latencia requeridos. Un procesado de imágenes en tiempo real tampoco es factible.

La estación de ferrocarril Málaga-María Zambrano cuenta con una media de casi 5 millones de usuarios anuales, siendo de las más transitadas de Andalucía. En determinados períodos, el flujo de pasajeros es tan elevado que se producen grandes colas en el acceso a la zona de embarque. ADIF se plantea usar tecnologías biométricas para identificar a los pasajeros en la zona de embarque y conseguir que éste se realice en el menor tiempo posible.
El reto consiste en dotar de cobertura 5G a la estación de trenes María Zambrano en Málaga para permitir el acceso biométrico facial de los viajeros a la zona de embarque de la estación, mediante una app móvil y su biometría facial previamente registrada a través de una foto selfie. Cuando un pasajero pase por la puerta de embarque, con la app abierta, el sistema de paso lo identificará en tiempo real, comprobará la validez de las credenciales y permitirá su acceso.
El sistema también funcionará con el código QR del billete, el cual tendrá almacenada la información biométrica del pasajero. Sin embargo, la tecnología actual no cuenta con el suficiente ancho de banda ni valores bajos de latencia para permitir este reconocimiento facial en tiempo real.

Los sistemas de comunicaciones móviles son una de las evoluciones tecnológicas que más impacto han tenido en la sociedad en los últimos 20 años. 
Durante el desarrollo de estos sistemas ha habido varios intentos de utilizar plataformas abiertas de software y equipamiento en las redes de acceso radio (Radio Access Network, RAN). OpenRAN consiste en la desagregación entre hardware y software, por lo que aparecen interfaces abiertas y nuevos estándares que garantizan la interoperabilidad entre equipos. Por lo tanto, se crearán necesariamente nuevos ecosistemas de proveedores de componentes y servicios. 
Y las principales ventajas que introduce la plataforma OpenRAN serán: Una menor dependencia de un proveedor.Una posible disminución de los costes CAPEX y OPEX.Una mayor facilidad para la integración de innovaciones y tecnologías claves, como pueden ser el Edge Computing, Software Defined Networks (SDN), Network Function Virtualization (NFV) o el Machine Learning (ML). El grupo de la Universidad de Málaga Mobilenet, formado por profesores doctores y un gran equipo de investigadores, está trabajando en esta iniciativa OpenRAN. El reto consiste en desarrollar un prototipo de red de acceso 5G basado en una plataforma OpenRAN.

En la actualidad, la retransmisión en directo y para televisión de eventos relevantes, más concretamente su cobertura en vivo en escenarios aleatorios sin infraestructura dedicada, como puede ser la Feria de Abril de Sevilla o Feria de Málaga, puede sufrir los efectos de la enorme densidad de usuarios y tráfico. En ocasiones, esto se traduce en un pixelado de la imagen y/o en la pérdida total de la misma. Debido a esta problemática, Mediaset España está buscando nuevas soluciones para mejorar este servicio de emisión en directo en estos acontecimientos relevantes, y garantizar la emisión de los mismos, que hasta el momento y con las tecnologías actuales, no han podido retransmitirse.

El reto consistirá en dotar de cobertura 5G a las unidades móviles de Mediaset España para realizar una retransmisión en directo para televisión, desde un entorno definido y con multitud de usuarios sobrecargando la red, como es la calle Larios de Málaga. Asimismo, se incorporaría la capacidad de realizar la producción, o parte de la misma, de manera remota. Sin embargo, la tecnología previa a 5G o similar, no cuenta con suficiente ancho de banda, ni presenta valores bajos de latencia para llevarlo a cabo.

En la actualidad, la factoría que Airbus tiene en Puerto Real dispone de unos robots de taladro denominados Tricepts para la fabricación del estabilizador de cola del modelo de avión A320. En un entorno como el de la aeronáutica, los parámetros de fabricación son críticos. Han de tener unas tolerancias mínimas por lo que las mediciones son críticas y en el proceso de unión de las diferentes piezas del estabilizador, el brazo robótico ha de taladrar, medir con precisión la profundidad de taladro y seleccionar el remache exacto o bien alertar de que la tolerancia no es adecuada.

El reto consiste en dotar de cobertura 5G a la fábrica de Puerto Real para monitorizar la operación de los robots Tricept y alimentar la base de datos con información del ecosistema de sensores que hace el seguimiento de distintos parámetros del robot de manera no intrusiva (vibraciones, temperatura, humos, humedad, parámetros /alertas máquina, SCADA/PLC…). El análisis de esta información permitirá, mediante un entrenamiento de Machine Learning, realizar mediciones de profundidad sin el uso de la herramienta de medida para los remaches ahorrando ese tiempo de operación y además analizar el funcionamiento del robot y establecer un sistema de alertas temprana, como la detección de patrones de taladrado o riesgo de incendio, y todo ello en tiempo real. Sin embargo, la tecnología actual no cuenta con el suficiente ancho de banda, ni latencia mínima para llevar a cabo este tipo de operaciones. Tampoco permite una alta capacidad de procesamiento de los datos en tiempo real.

En la actualidad, la falta de banda ancha igual o superior a 100Mbps en zonas rurales con condiciones complicadas de despliegue por obstáculos de terreno o vegetación, provoca que la brecha digital siga existiendo entre ciudades y zonas rurales.
Los nuevos servicios en la nube y otras tecnologías convierten la conectividad de banda ancha en una necesidad para crear, desarrollar pequeños negocios o aprovechar los avances en agricultura, telemedicina, teleeducación y sobre todo teleasistencia a personas mayores, en estas zonas rurales.
Este reto consiste en dotar de cobertura 5G a la localidad sevillana de Guadalema de los Quinteros para ofrecer un servicio de banda ancha inalámbrico fijo y de calidad, con velocidades de conexión elevadas. De este modo, los habitantes de esta localidad podrán usar simultáneamente esta red móvil “fija” para acceder en todo momento a nuevos servicios digitales, incluso los que requieren la visualización de vídeo con ultra alta resolución (UHD o 4K).

El despliegue de las redes 5G conlleva la instalación de equipamiento nuevo en múltiples ubicaciones, tanto en el interior de casetas, armarios o centros dedicados, como en las propias torres de comunicaciones; además, supone la instalación de antenas de alcance más limitado para mejorar la cobertura y capacidad de red en entornos urbanos.
Nuevos datacenters EGDE, celdas 5G (gNB) en nodos ya existentes, nuevas necesidades de refrigeración en espacios cerrados para el correcto funcionamiento de los equipos… todo esto implica un incremento de la demanda de consumo energético. Por todo ello, se prevee un consumo energético adicional superior o muy superior al existente.
El reto consiste en el diseño y construcción de nuevos de centros de telecomunicaciones 5G de bajo consumo y renovables para los emplazamientos de celdas de 5G (gNB), y la generación de un sistema de sondas para los Datacenters EDGE que sirvan para detectar el consumo según servicios virtualizados lanzados y optimizar el uso del Datacenter en una fase posterior.

Actualmente, en los talleres de Talgo en Málaga, donde no existe conexión inalámbrica alguna, se realiza el mantenimiento de los trenes de las series 102 y 112. Cuando un operario tiene que realizar una labor de mantenimiento, accede a una orden de trabajo en papel en la que se describen las distintas tareas que debe realizar. Además, es frecuente que para determinadas incidencias los técnicos especialistas se tengan que desplazar hasta el lugar, con el tiempo y coste que esto conlleva.
El mantenimiento podría optimizarse si el operario pudiera acceder a la información de las diferentes piezas en tiempo real, con órdenes de trabajo mejoradas en formato digital, y sin necesidad de realizar desplazamientos dentro del taller para consultas de planos e información del sistema de mantenimiento. Además, tener acceso en remoto a los especialistas supondría mayor agilidad y una significativa reducción en el tiempo de operaciones.
El reto consiste en implementar un sistema de tareas de mantenimiento enriquecidas con Realidad Aumentada de los diferentes elementos a inspeccionar en los trenes, ya sea dentro o fuera del vagón. Esto ayudaría a la identificación de las piezas a revisar, y aportaría información en tiempo real sobre el estado actual de las mismas y tareas a realizar. Todo ello conectado con SAP, de forma que la información esté disponible lo más actualizada posible desde cualquier lugar en el que se tenga que realizar el mantenimiento.
Además de esta funcionalidad, a través de dispositivos de Realidad Aumentada (AR) (gafas, tablets, móvil, etc.), un técnico especialista podría visionar remotamente este entorno de trabajo, y el operario accedería a información enriquecida sobre la incidencia a resolver en caso de ser necesario, estableciendo una comunicación bidireccional de alta calidad. Sin embargo, la tecnología actual no cuenta con el suficiente ancho de banda ni latencia mínima para llevar a cabo este tipo de mantenimiento remoto y en tiempo real.

La empresa Baleària, dedicada al transporte marítimo de pasaje y carga, cuenta con una presencia destacada en el Puerto de Algeciras por su gran afluencia de pasajeros, hasta 8.000 vehículos diarios en la Operación Paso del Estrecho. Actualmente, el tiempo de espera mínima de un usuario desde que llega al puerto hasta que embarca con su vehículo es de más de una hora, para cumplir con el procedimiento establecido y realizar un embarque de vehículos de forma segura y controlada. Balearia desea agilizar y automatizar este proceso de check-in de vehículos y conferir mayor fiabilidad al control y seguimiento de billetes y pasajeros.
El reto consiste en que unas cámaras en ultraalta definición escaneen las matrículas de los vehículos, y las imágenes HD sean enviadas en tiempo real a los sistemas de venta de la naviera. A su vez, estas imágenes serán compartidas con las agencias de seguridad para la posible detección de “vehículo sospechoso” previo al embarque. Sin embargo, la tecnología previa a 5G o similar no dispone del suficiente ancho de banda para realizar estas operaciones en tiempo real, ni cuenta con los valores de latencia requeridos.

La sede de Huelva de la compañía energética Enagás realiza numerosas labores de mantenimiento en los equipos de la planta. Y gracias a un dron con cámaras 4K/HD embarcadas se realizan inspecciones visuales para comprobar el estado de los tanques de contención de gas natural licuado (GNL). Actualmente, el manejo del dron lo realiza una persona desde las inmediaciones del tanque y, posteriormente, el contenido de la cámara se descarga para su análisis y procesamiento.

Sería posible un mantenimiento avanzado si el vídeo HD capturado pudiera ser analizado en tiempo real para la identificación de emisiones fugitivas y analizar posibles patologías encontradas con lectura de partículas por millón gracias a la incorporación de un láser. Así como generar posteriormente, de manera automática, informes y alertas configurables.

El reto consiste en proporcionar cobertura 5G a la planta de Enagás para el pilotaje remoto del dron y análisis en tiempo real de las inspecciones visuales. Personal especializado realizará este pilotaje desde un centro de control alejado del tanque a inspeccionar, mientras otro operario experto seguirá presente en la zona a inspeccionar. El dron contará con sistema de protección anti-colisión, para el vuelo por waypoints, mediante la utilización de sensores periféricos.

Sin embargo, la tecnología actual no dispone de suficiente ancho de banda, ni unos valores bajos de latencia para efectuar un pilotaje remoto ni un procesamiento de video HD en tiempo real.

La Autoridad del Puerto de Huelva (APH), perteneciente al Corredor Atlántico, es el principal nodo logístico e intermodal del Sur-Oeste peninsular. Es además, motor económico de Huelva y su entorno debido a su intensa actividad y al volumen de mercancías que circulan por él. Hoy en día, el Puerto de Huelva busca reforzar su posición como puerto Core de la Red Básica de Transporte Europeo, y es por ello que desea mejorar el transporte de mercancías en su interior, identificar vehículos en movimiento, conocer en todo momento qué material se transporta, si es peligroso, volúmenes, etc, así como establecer un sistema de trazabilidad de principio a fin mucho más eficiente, rápido y fiable que los utilizados actualmente.
El reto consiste en implantar una solución de gestión de mercancías basada en un entorno inmersivo con Realidad Virtual, actualizado en tiempo real con la información captada por cámaras CCTV de alta calidad desplegadas a lo largo de la infraestructura portuaria en lugares estratégicos: zonas de carga y descarga de contenedores y aparcamientos de Roll On-Roll Off. Y otra solución de análisis y gestión de la trazabilidad basada en las imágenes para identificar automáticamente elementos en movimiento a través de las matrículas, en el caso de coches, camiones o tráileres, o bien elementos estáticos a través de su nº identificativo, en el caso de contenedores.
Cada uno de estos elementos se representará por un avatar en el puerto virtual. Sin embargo, la tecnología previa a 5G o similar, no dispone del suficiente ancho de banda ni valores bajos de latencia, ni capacidad de procesamiento para realizar lo anterior en tiempo real.

Actualmente, la monitorización de máquinas e instalaciones en fábricas es necesaria para optimizar los procesos productivos y alcanzar un mayor ahorro en el consumo de los recursos. En concreto, en la refinería de Cepsa en La Rábida (Huelva), un ecosistema de sensores y cámaras de vigilancia aportan gran cantidad de datos sobre el comportamiento de los sistemas de operación. Datos que son analizados offline por algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y procesos de Machine Learning, para establecer patrones de funcionamiento y analizar el estado de los sensores cuando se produce alguna anomalía. Lo ideal sería realizar este análisis y el procesamiento de la información en tiempo real.

El reto consiste en dotar de conectividad a dispositivos y sensórica en determinados puntos de interés, para que los sistemas de la refinería puedan recoger, analizar y procesar en tiempo real toda la información y ello permita tomar decisiones de cambio inmediatas y realizar mantenimientos predictivos. Es decir, se necesita una tecnología con gran ancho de banda, latencia mínima y alta capacidad de procesamiento, que unido a la algoritmia de IA y Machine Learning permitan realizar determinados cambios en el modo de operación de la refinería.

En la actualidad, Cepsa cuenta en su refinería de la Rábida (Huelva) con un sistema de sensorización de tuberías y válvulas de paso que ofrece información en tiempo real sobre funciones, temperaturas, presión, etc., y una plataforma IoT basada en Amazon Web Services (AWS) gestiona esta información, para hacerla accesible a través de la web gracias a GreenGrass. En las operaciones de mantenimiento, un operario tiene que dedicar tiempo a localizar qué tubería o qué válvula de paso tiene que mantener en un plano de la planta completa. Además, en ciertas operaciones, se necesita el soporte de un experto que puede encontrarse lejos de la planta, o en las oficinas de la misma. Esto provoca gastos derivados del desplazamiento del experto y/o un tiempo de operación elevado.
El reto consiste en crear un ecosistema en Realidad Aumentada (AR) que preste el soporte técnico de un experto, en remoto, mediante videollamada, para facilitar las operaciones en campo a los operarios de la refinería. Una aplicación móvil con AR permitirá que estos operarios puedan ver la información sobre los activos a mantener en tiempo real, y compartirla in-situ con el experto. Sin embargo, la tecnología actual no cuenta con el suficiente ancho de banda, ni latencia mínima para llevar a cabo este tipo de soporte, y tampoco permite una alta capacidad de procesamiento de información en tiempo real.

Ripoll y de Prado Sport Clinic, Centro internacional de Excelencia FIFA desde 2013, cuenta con una unidad específica para la investigación, desarrollo e innovación en biomecánica llamada Go5D Lab MSK Integral Analysis, en la que se estudia la estructura del aparato locomotor de forma objetiva, detallada y no invasiva. El estudio Go5D se realiza en 5 dimensiones que se relacionan entre sí mediante algoritmos de Inteligencia artificial (IA) y Big Data para la detección de patologías o anormalidades en los deportistas, o la revelación temprana de las mismas.

Go5D Lab posee un sistema de monitorización en tiempo real del deportista compuesto por cámaras optométricas y un ecosistema de sensores de última generación que realiza mediciones exactas para proporcionar datos biomecánicos en términos musculares, articulares y ligamentosos del deportista. Esta información es usada por un software de alta precisión que la compara con “rangos de normalidad” procedente de Big Data. En el presente, el personal médico de Ripoll y de Prado Sport Clinic realiza un diagnóstico del rendimiento del deportista basado en el análisis de estos datos biomecánicos, la comparación con rangos normalizados, y la interpretación posterior de uno o varios expertos (traumatólogos, especialistas en medicina deportiva, medicina interna, investigadores, ingenieros, etc.),

El reto consiste en dotar de cobertura 5G a la unidad Go5D Lab y laboratorios remotos para que el personal médico pueda realizar videoconferencias en alta definición con el experto, mientras imágenes 4K, señales de control o cualquier otro parámetro biomecánico del deportista, son compartidas en tiempo real. De esta forma, se puede realizar un mejor diagnóstico, más preciso, esto sólo es posible con los beneficios de la tecnología 5G ya que la tecnología móvil actual no permite llevarlo a cabo al no contar con suficiente ancho de banda ni valores bajos de latencia.