Entrevista a Wolfram Rozas, Analytics Advisor en Habber Tec

¿Qué es Habber Tec y qué relación tiene con Enertic?

Compartimos con Enertic el objetivo de impulsar la eficiencia y la sostenibilidad de los clientes con los que trabajamos, así como tratar de proporcionar una ventaja competitiva en sus mercados mediante uso de nuevas e innovadoras tecnologías.

 ¿Cómo la inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a disminuir el consumo energético?

La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel crucial en la reducción del consumo energético de las empresas al proporcionar soluciones innovadoras y eficientes. Su utilización puede emplearse en los siguientes procesos:

Mantenimiento predictivo:

• Los algoritmos de mantenimiento predictivo pueden prever fallos en activos, maximizando su rendimiento, operación y vida útil

Gestión de energía:

• Los sistemas de gestión de la energía basados en IA pueden optimizar la distribución y el uso de energía en tiempo real, maximizando su consumo eficiente
• Hacen posible la gestión de Comunidades Energéticas o Mercados Locales de Energía basadas en fuentes de energía renovables, controlando una cadena de valor distribuida

Gestión de edificios inteligentes:

• Los sistemas de gestión de edificios basados en IA pueden controlar y optimizar el uso de la energía en las instalaciones.
• La IA puede ajustar automáticamente la iluminación, calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) según las condiciones ambientales, ocupación, calendario o eventos

Gestión de la demanda:

• La IA puede ayudar a predecir patrones de demanda, producción y almacenamiento de energía, para ajustar óptimamente el uso del almacenamiento y equilibrar la carga con la red eléctrica

Optimización de la cadena de suministro:

• Con algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede generalizar el comportamiento del consumo de energía en la cadena de suministro
• Predice la demanda de energía y ayuda a planificar de manera eficiente el transporte, la producción y la distribución

¿Qué tipos de empresas pueden beneficiarse de la implantación de modelos de mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo puede aplicarse en una amplia variedad de industrias y tipos de empresas para mejorar la eficiencia operacional, rendimiento, y mantenimiento.

Algunos de los sectores industriales que se benefician de su implantación son:

1. Servicios Públicos (agua, gas y electricidad): infraestructuras críticas
2. Energía: turbinas, generadores y otros activos críticos.
3. Telecomunicaciones: equipos de red y sistemas de comunicación
4. Transporte: motores, componentes mecánicos y sistemas de transporte
5. Industria Química: equipos de procesamiento, refinerías y plantas químicas
6. Producción Industrial: operan maquinaria industrial, líneas de producción y equipos de fabricación
7. Automóvil: La línea de producción y en los vehículos para prevenir fallos y mejorar la calidad.
8. Tecnología de la Información (TI): centros de datos y equipos de TI
9. Salud: equipos médicos críticos, como resonancias magnéticas o equipos de rayos X
10. Construcción: maquinaria pesada, grúas y equipos utilizados en proyectos de construcción.

¿Se puede medir las ventajas del mantenimiento predictivo?

La implantación de modelos de mantenimiento predictivo produce una serie de beneficios cuantificables como la mejora de la Eficiencia Operativa, ahorro en Mantenimiento, reducción del Tiempo de Inactividad, aumento de la Vida Útil de los Activos, mejora de la Calidad del Producto, o satisfacción del cliente.

En la implantación del modelo de mantenimiento predictivo de trafos de tracción de una subestación ferroviaria realizado con la compañía de ingeniería SICA se midieron mejoras del 2% en el consumo energético o en la reducción de las emisiones de efecto invernadero.

¿Cómo la IA puede contribuir a mejorar la sostenibilidad?

Hay múltiples campos en los que la IA puede ayudar a mejorar la sostenibilidad. Señalamos los siguientes: Eficiencia Energética (iluminación, calefacción, ventilación y aire acondicionado), Gestión de Residuos (identificación y clasificación automatizada de materiales reciclables), Agricultura y Ganadería de Precisión (recursos,  producción, calidad, mercado), Medioambiente (calidad del aire, del agua y otros aspectos ambientales), Gestión del Tráfico y Transporte (congestiones y emisiones de gases de efecto invernadero), Energía (gestión de comunidades energéticas, gestión de la red de transporte y distribución según escenarios de cambio climático), Finanzas Sostenibles (selección de inversiones según objetivos de Inversión Socialmente Responsable), Gestión del Agua (optimización del ciclo del agua para mejora de la calidad del agua).

Como resumen, la IA ayuda significativamente a la gestión eficiente de los recursos y la reducción del impacto ambiental en múltiples sectores industriales y procesos de negocio.