SineQia- Eficiencia Energética

Indicadores y procesos de mejora

SineQia- Eficiencia Energética incluye indicadores clave como consumo energético en tiempo real, emisiones de carbono (CO₂e), intensidad energética (kWh/producción), y el porcentaje de energía renovable usada. También mide la eficiencia de equipos, huella de carbono y ahorro económico por reducción de consumo. Estos datos se visualizan en dashboards personalizados, facilitando el seguimiento de KPIs.

Los procesos de mejora incluyen el uso de IA para análisis predictivo, identificando patrones de consumo y anomalías. La plataforma sugiere optimizaciones como ajustes en sistemas HVAC, iluminación, y gestión de procesos industriales. Además, se integra con sensores IoT para monitorear en tiempo real el uso energético y las condiciones operativas. La solución permite definir objetivos de reducción de carbono, realizar simulaciones y generar informes automatizados de sostenibilidad. Así, las empresas mejoran su eficiencia, minimizan emisiones y avanzan hacia el Net Zero.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

La cuantificación de la reducción del consumo energético en SineQia se basa en el análisis de datos en tiempo real mediante IA y sensores IoT, que miden el uso energético en diversos puntos críticos. La IA analiza patrones históricos y detecta áreas ineficientes, permitiendo estimar ahorros mediante simulaciones de optimización. El proceso incluye la identificación de mejoras en sistemas HVAC, iluminación, maquinaria y procesos productivos. La plataforma calcula el ahorro potencial al aplicar ajustes específicos, como la regulación de temperatura, uso eficiente de equipos, o integración de energías renovables.

Las estimaciones se actualizan continuamente, ajustando recomendaciones según las condiciones operativas. En promedio, las empresas pueden esperar una reducción del consumo entre el 10% y 30%, dependiendo del sector y el nivel de optimización previo. Estos resultados se reflejan en dashboards con proyecciones a corto y largo plazo, facilitando la toma de decisiones informadas.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

La cuantificación de la reducción de emisiones de CO₂* en SineQia se basa en la correlación entre el consumo energético optimizado y el factor de emisión asociado a las fuentes de energía utilizadas. La IA, junto con sensores IoT, mide el consumo energético en tiempo real y estima la reducción de emisiones al mejorar la eficiencia y adoptar fuentes renovables.

El sistema analiza patrones de consumo y, mediante simulaciones, sugiere acciones para disminuir la demanda energética o cambiar a energías de menor intensidad de carbono. Además, la plataforma considera el impacto de la transición a energías renovables, calculando la cantidad de CO₂* evitado al reemplazar energía fósil con solar, eólica, etc. Dependiendo del sector y la región, las reducciones pueden oscilar entre el 10% y 40%, lo que se refleja en reportes de huella de carbono para cumplir con los objetivos Net Zero.

Innovación aplicada y buenas prácticas

La innovación aplicada en sineQia radica en el uso de IA avanzada y análisis predictivo, que optimizan el consumo energético en tiempo real. Esto permite identificar patrones de uso ineficientes y anomalías, recomendando ajustes automáticos para maximizar la eficiencia. La integración con sensores IoT proporciona datos precisos y continuos, lo que mejora la precisión de las recomendaciones.

Una buena práctica destacada es la capacidad de generar informes automatizados de sostenibilidad, que facilitan la transparencia en el reporte de emisiones y el seguimiento de objetivos ambientales. Además, la simulación de escenarios permite a las empresas prever los efectos de diferentes estrategias energéticas antes de implementarlas, optimizando recursos y costos.

Otra innovación clave es la integración de fuentes renovables, que permite calcular automáticamente la reducción de la huella de carbono al utilizar energía solar o eólica.

Uso de tecnologías (TICs)

Las principales tecnologías empleadas en SineQia incluyen IA, sensores IoT, Big Data y cloud computing. La IA se utiliza para análisis predictivo, detectando patrones de consumo, ineficiencias y optimizando procesos energéticos. Esta tecnología es clave para generar recomendaciones automáticas y personalizadas.

Los sensores IoT monitorizan en tiempo real el uso energético de equipos y sistemas, proporcionando datos precisos que se envían a la nube para análisis continuo. Esto mejora la precisión y rapidez de las decisiones. La plataforma en la nube permite a los usuarios acceder a dashboards personalizados desde cualquier dispositivo, facilitando la usabilidad y el seguimiento remoto del rendimiento energético.

El Big Data permite gestionar grandes volúmenes de datos históricos y actuales para identificar tendencias y oportunidades de mejora. La interfaz es intuitiva, con visualizaciones fáciles de entender, lo que permite a usuarios de distintos perfil usar la plataforma.