La optimización del consumo energético en las industrias es hoy más crítica que nunca, ya que no solo impacta los costes operativos directos, sino también la huella ambiental.
En este contexto, la inteligencia artificial y el análisis predictivo emergen como tecnologías clave para abordar estos desafíos. La gestión energética no se limita a una reducción pasiva del consumo, sino que requiere un control activo, dinámico e inteligente que permita mejorar la eficiencia sin sacrificar la producción. La inteligencia artificial permite analizar datos históricos y comprender lo que ha sucedido, predecir escenarios futuros y, lo más importante, prescribir acciones óptimas.
En general, la transformación digital más en su forma completa sigue un proceso en varias etapas. La primera fase es descriptiva y diagnóstica, donde los datos recolectados de diversas fuentes, como los Data Lakes, se organizan y estructuran de forma que puedan ser visualizados e interpretados claramente. Una vez que los datos están listos para su uso, se pasa a la etapa de predicción, donde se emplean modelos para anticipar lo que sucederá en el futuro basándose en patrones y tendencias. Finalmente, la fase más avanzada es la prescriptiva, en la que las herramientas no solo predicen lo que sucederá, sino que también sugieren las mejores acciones a tomar para optimizar los resultados.
Un caso de uso típico que enfrentamos implica la aplicación de modelos de machine learning sobre datos recolectados de diversos sistemas industriales, como las redes energéticas internas, las máquinas de producción y los sensores distribuidos en las plantas. Este proceso permite identificar patrones recurrentes y correlaciones entre variables que de otro modo serían imposibles de detectar con enfoques tradicionales. En combinación con tecnologías de recopilación de datos como IDboxRT, que garantizan un flujo continuo y actualizado de información, es posible generar modelos altamente precisos y adaptativos. Estos modelos pueden predecir los consumos energéticos, respondiendo dinámicamente a condiciones cambiantes y sugiriendo acciones para optimizar el uso de la energía y mejorar la eficiencia operativa en su conjunto. En diversos casos de uso implementados con grandes empresas del sector automotriz y manufacturero, estos sistemas han permitido reducir costos energéticos y mejorar la sostenibilidad ambiental, mientras ofrecen mayor visibilidad sobre el funcionamiento interno de los procesos.
Objetivo: optimizar la gestión energética con herramientas predictivas
El objetivo principal de nuestros proyectos desarrollados, principalmente en el sector de la automoción, ha sido desarrollar unas herramientas predictivas de testeo de escenarios que funcione tanto con los datos provenientes de los sistemas de gestión de instalaciones (FMS) como de los instrumentos de monitorización energética y operativa de la planta. Esta herramienta está diseñada para ser utilizada por los managers, facilitando la toma de decisiones operativas y optimizando las tareas de planificación.
Alcance y resultados obtenidos:
A largo plazo, se espera evolucionar hacia una herramienta completamente prescriptiva, capaz de sugerir las mejores decisiones operativas, en función del comportamiento de cada activo obtenido en tiempo real.
Hasta ahora, se ha implementado tanto una herramienta predictiva para la mejora de las operaciones como una herramienta de testeo de escenarios que trabaja con los FMS. Estas soluciones han permitido mejorar la toma de decisiones importantes para el negocio, como contratar electricidad a mejores precios al prever la demanda con antelación. A futuro, se espera desarrollar una herramienta que no solo sugiera activamente acciones óptimas, sino que también homogeneice la forma en que se toman decisiones entre diferentes plantas (donde actualmente cada una utiliza su propia herramienta). Además, la herramienta aprenderá de las mejores prácticas e incorporará mejoras de forma inteligente y continua.
La integración con sistemas de gestión de la producción y el mantenimiento preventivo complementa este enfoque, permitiendo una optimización operativa integral. Los datos energéticos no se tratan como un componente aislado; se armonizan con todas las demás variables operativas, creando un ecosistema digital interconectado e inteligente. El futuro de la optimización energética pasa, por tanto, por la adopción de cyber-physical systems (sistemas que integran hardware, sensores, máquinas y algoritmos de IA) autoaprendientes, que monitorean los procesos en tiempo real y, al mismo tiempo, son capaces de optimizarlos automáticamente, proponiendo acciones correctivas y mejoras continuas. Esta capacidad es particularmente relevante para enfrentar desafíos como el desvío de procesos o las variaciones no previstas en el ciclo productivo. La adopción de estas herramientas, especialmente en el ámbito de la Industria 4.0, permitirá realizar plenamente la visión de una producción más sostenible, eficiente y orientada al futuro, garantizando que las empresas puedan responder de manera proactiva a los desafíos del mercado global.
