TAIS (Telesupervision AI-based System) – Algoritmos de Visión Artificial para la instalación de contadores eléctricos

Indicadores y procesos de mejora

El proyecto mejora el proceso de instalación y alta del suministro eléctrico, tanto en viviendas (individuales o colectivas) como en empresas, organismos, centros agrícolas, … sustituyendo el proceso realizado mediante operarios, instaladores y revisores de la instalación, por información proporcionada directamente por el «propietario-usuario» de la instalación.
Esto permite reducir los tiempos de alta de la instalación en más de un 80%, reducción de CO2 por eliminación de transportes y reducción de personal.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

El proyecto no nace como una herramienta para la reducción del consumo. Sin embargo, puede ser de gran utilidad para este fin mediante la detección temprana de suministros con enganches ilegales a la red eléctrica. A pesar de que el proyecto no se encarga directamente de la detección de estos enganches ilegales, su procesado y envío automático al sistema de UFD-Naturgy, puede ayudar a una detección temprana de estos enganches, reduciendo así el consumo energético.

“En los cinco últimos años los casos de fraude de todo tipo detectados por e-distribución han aumentado un 35%: desde los 39.300 expedientes de 2019 a los cerca de 53.300 contabilizados en 2023.” Hay una clara tendencia que va en aumento y puede suponer pérdidas energéticas de hasta 662GWh, el equivalente a 190.000 hogares. En este aspecto TAIS puede suponer una herramienta auxiliar poderosa para la reducción del consumo energético.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

El proceso reduce las emisiones de CO2 de los automóviles que se requieren para la instalación y comprobación, pues los instaladores necesitan realizar menos desplazamientos, debido a la mejora del proceso y a la realización de una parte de este por el cliente.
Por cada litro de gasolina consumido, un coche emite en promedio 2,35 kg de CO2 y por cada litro de gasóleo, unos 2,64 kg de CO2.
¿Cuántos viajes podría ahorrar en el futuro?¿cuántos km supondría? Respondiendo a estas preguntas podremos calcular una estimación de la reducción de emisiones de CO2 procedente de los desplazamientos.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Su enfoque innovador se basa en:

– Uso de IA y Visión Artificial: Permiten un análisis preciso y eficiente de las instalaciones sin necesidad de intervención humana directa
– Aplicación NLP: Para la lectura y comprensión de información técnica que mejora la precisión de los análisis y reduce errores, automatizando la interpretación de textos y datos en los informes de instalaciones
– Automatización del flujo de trabajo: Optimiza los recursos, y minimiza el tiempo de espera y los costos asociados con las inspecciones presenciales, promoviendo una mayor eficiencia operativa
– Sostenibilidad: Reduciendo viajes de inspección y contribuyendo a la sostenibilidad y objetivos ambientales

Buenas Prácticas:
– Integración con sistemas existentes: Asegurando una transición fluida y aprovechando al máximo los datos existentes.
– Participación activa del cliente: mayor colaboración y responsabilidad compartida, mejorando la precisión de los datos y la satisfacción del cliente

Uso de tecnologías (TICs)

La selección y uso de tecnologías específicas, no solo aseguran la escalabilidad y eficiencia del sistema, sino que también garantizan su integración fluida con los sistemas existentes de UFD-Naturgy. Las principales tecnologías empleadas y promovidas en el proyectos son:

– Docker: Utilizado para la creación de entornos de desarrollo y producción escalables y consistentes. Docker permite la contenedorización de aplicaciones, facilitando su despliegue y gestión.
– AWS (Amazon Web Services): Proporciona una infraestructura en la nube robusta y escalable que soporta el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos generados por TAIS, garantizando alta disponibilidad y seguridad.
– API Rest con FastAPI (Python): Permite el acceso a los servicios de TAIS de de manera eficiente y segura, lo que facilita la integración con otros sistemas y aplicaciones.
– IA y Visión Artificial: Análisis automático de imágenes y videos para mejorar la precisión y rapidez de las inspecciones