Este artículo pertenece a “Energy Series: Hoja de ruta para una energ-IA sostenible y digital”, una serie de artículos sobre la aplicación de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada para sacar sobresaliente en el nuevo paradigma del sector energético.
- Retos del sector energético en la era sostenible digital
- Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada en el sector energético
- Casos de éxito en energ-IA: Impacto real de soluciones implementadas
- Metodología e implementación: Empieza el camino hacia la energ-IA sostenible y digital
Actualmente las compañías energéticas están sumidas en una fase de transición dinámica hacia un futuro energético más sostenible y digital. Un camino en el que se enfrentan a múltiples retos, como la búsqueda de eficiencia operativa, la integración de energías renovables, la correcta gestión de activos, el cumplimiento normativo y de sostenibilidad, o la gestión y seguridad de los datos. En este panorama de constante cambio y desafíos que afrontar, la innovación tecnológica tiene un papel protagonista.
Como comentaba Julio Lema en su último artículo, existe un amplio abanico de soluciones tecnológicas que pueden ayudar en esta transición, desde la generación energética, hasta la distribución, logística y comercialización de energía. En esta publicación vamos a hablar de las diferentes tecnologías software que podemos aplicar para mejorar la operativa energética a lo largo de toda la red, y los beneficios e impacto que ya están teniendo a día de hoy en compañías líderes del sector.
Transformando la toma de decisiones a través de la IA y la Analítica Avanzada
Actualmente la mayoría de las compañías energéticas ya utilizan los datos para tomar sus decisiones operativas. Basar las decisiones en datos objetivos y el conocimiento de negocio que nos ofrecen, es un claro avance sobre la toma de decisiones basada en la intuición o suposiciones. Pero cada vez son más las que se ayudan de nuevas tecnologías para mejorar su operativa diaria. Utilizar Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada de datos nos permite sacar el máximo conocimiento de los datos para poder tomar decisiones de negocio óptimas.
Existen diferentes niveles:
- Analítica Descriptiva y Diagnóstica: este tipo de analítica es la encargada de mostrar de una manera visual y fácil de entender qué ha pasado con un determinado dato a lo largo del tiempo, y por qué. Por ejemplo, el histórico de consumo energético en los dos últimos años. Las herramientas de BI (Business Intelligence) y visualización de datos se incluyen dentro de esta disciplina. Aunque existen nuevas disciplinas muy potentes como el Process Mining, que utiliza datos en tiempo real para conocer el funcionamiento real de los procesos de una compañía y es capaz de identificar puntos de mejora en los mismos (cuellos de botella, retrabajos, etc.).
- Analítica Predictiva: por otro lado, este tipo de analítica utiliza ese histórico de datos para identificar patrones y crear predicciones precisas de cómo se comportarán esos datos en el futuro. Por ejemplo, cuál será el comportamiento del consumo energético en los próximos 3 meses, teniendo en cuenta estacionalidad, tendencias, etc. Aquí entran los famosos modelos de Machine Learning y Deep Learning. Muchas empresas se quedan aquí en el proceso de implantación de Analítica Avanzada, y utilizan esas previsiones futuras para tomar sus decisiones. Pero hacer una buena predicción, no significa tomar una buena decisión, y mucho menos, tomar la decisión óptima de entre todas las posibilidades. Hay un paso más en el que la tecnología puede ayudarnos a mejorar nuestras decisiones operativas.
- Analítica Prescriptiva: es el conjunto de métodos analíticos que nos ayuda a identificar las decisiones óptimas teniendo en cuenta la gran cantidad de datos disponibles, las predicciones, y las infinitas variables y restricciones que afectan al problema. Este tipo de analítica utiliza tecnologías como la Optimización Matemática para plantear propuestas a un problema dado, valorar todas las opciones posibles y finalmente seleccionar la más adecuada buscando el máximo rendimiento. Utiliza modelos matemáticos que describen el comportamiento de los sistemas, así como en algoritmos computacionales que resuelven estos modelos de forma eficiente. Por ejemplo, la optimización matemática puede ayudar a las empresas energéticas a planificar la producción, distribución y consumo de energía, minimizando los costos y las emisiones de CO2, maximizando la fiabilidad y la calidad del servicio, y adaptándose a las condiciones cambiantes del mercado y del entorno.
Sin duda, IA y la Analítica Avanzada pueden suponer un antes y un después en lo que a la gestión operativa y eficiencia se refiere.
Cómo se está utilizando la IA y la Analítica Avanzada en el sector energético
Como comentábamos, cada vez son más las compañías que están aplicando IA y Analítica Avanzada de datos para mejorar sus procesos y obtener un mayor rendimiento y eficiencia. Desde el mantenimiento de infraestructuras hasta la gestión del consumo energético, vemos esta tecnología aplicada a lo largo de toda la cadena de suministro. En este artículo hemos querido recopilar los principales casos de uso de IA y Analítica Avanzada en el sector energético, dividiéndolas en áreas de aplicación.
Operaciones: para garantizar el funcionamiento óptimo de la infraestructura y sistemas energéticos desde la producción hasta la distribución de la energía, las compañías están aplicando técnicas de minería de procesos para identificar y eliminar ineficiencias (cuellos de botella y redundancias) en las operaciones de los parques energéticos, modelos predictivos para conocer la demanda futura de energía y poder planificar de manera óptima a partir de los pronósticos, o sistemas automatizados de toma de decisiones (BRMS) para mejorar la eficiencia y la rapidez en la respuesta a condiciones cambiantes del mercado energético. Algunos ejemplos más concretos pueden ser:
- Unit Commitment: Planificación y programación de la generación energética en los Energy Parks a través de algoritmos de Optimización Matemática, para determinar las mejores combinaciones de unidades de generación, minimizando los costes operativos y garantizando el suministro en todo momento.
- Optimización de redes eléctricas: Modelos de Machine Learning para la predicción de demanda energética y algoritmos de Optimización Matemática para gestionar la distribución de energía en tiempo real, ajustando la oferta y la demanda de manera dinámica, evitando situaciones de desabastecimiento o sobrecarga, minimizando pérdidas y mejorando la eficiencia.
Mantenimiento: las compañías están implementando la IA y la Analítica Avanzada en el campo del mantenimiento de activos para asegurar el correcto funcionamiento y la seguridad de las instalaciones del sector de la energía, así como prolongar su vida útil y reducir el impacto ambiental. Las aplicaciones más potentes son:
- Optimización de rutas de mantenimiento: Modelos de Optimización Matemática que, teniendo en cuenta variables como la localización de los trabajos de mantenimiento, la disponibilidad de los operarios y el material, los conocimientos necesarios o el tráfico, determina el orden óptimo de las visitas de los técnicos a las instalaciones, minimizando el tiempo y el coste de los desplazamientos. De esta manera se reducen los tiempos de inactividad y la huella de carbono, mejora la eficiencia operativa, aumenta la satisfacción de los clientes y se evitan retrasos innecesarios.
- Mantenimiento predictivo: Mediante modelos de Machine Learning se pueden analizar patrones de datos históricos para predecir fallos futuros en equipos e infraestructuras antes de que ocurran, permitiendo planificar el mantenimiento de manera preventiva. De esta manera se reduce el número de averías y los tiempos de inactividad, se prolonga la vida útil de los equipos, y se minimizan los riesgos y los costes.
Logística: las compañías están aplicando IA y Analítica Avanzada para poder garantizar la planificación y gestión eficiente del transporte y almacenamiento de los recursos energéticos desde su origen hasta su consumo final. Utilizan modelos predictivos para conocer la futura demanda energética a través de datos históricos, variables exógenas, tendencias y estacionalidades. Estiman la cantidad y el momento en que los clientes requerirán los productos o servicios energéticos, para así poder planificar mejor el transporte y el almacenamiento, minimizando los costes y los riesgos, y mejorando la satisfacción del cliente.
- Optimización de rutas de abastecimiento: Modelos de Optimización Matemática que, teniendo en cuenta variables como las localizaciones, la demanda energética, los vehículos disponibles, el tráfico, la disponibilidad de los operarios, etc., planifica el transporte y distribución de productos energéticos, desde las instalaciones de producción hasta los puntos de consumo, buscando reducir los tiempos de entrega y el impacto ambiental.
- Gestión óptima de almacenaje: Uso de técnicas de investigación operativa y algoritmos de optimización para ajustar continuamente las decisiones basadas en la demanda y capacidad disponible, como la carga y descarga de sistemas de almacenamiento de energía, maximizando el uso de fuentes renovables y minimizando el desperdicio energético y los costes de almacenamiento.
Renovables: Tal y como comenta Julio en su artículo, la integración de energías renovables presenta retos significativos debido a la naturaleza intermitente y variable de fuentes como la energía solar y eólica. La IA y la Analítica Avanzada pueden ayudar con la optimización de energías renovables de varias formas, tales como:
- En la etapa de diseño, mejorar el diseño y la planificación de los proyectos de energía renovable, considerando las condiciones del terreno, la demanda eléctrica, los recursos disponibles y las restricciones técnicas y económicas.
- Una vez en operación, aumentar la eficiencia operativa y el rendimiento de los sistemas de energía renovable, mediante la monitorización en tiempo real, el diagnóstico de fallos, el mantenimiento predictivo y la gestión de activos.
- Reducir los costes y los riesgos asociados a la integración de energías renovables en la red eléctrica, mediante la gestión de la demanda, el balanceo de cargas, el almacenamiento de energía y la participación en los mercados de energía.
Trading: La IA y la Analítica Avanzada también pueden ayudar a las empresas de energía a tomar las mejores decisiones posibles en los diferentes mercados energéticos y maximizar así su rentabilidad, teniendo en cuenta las previsiones de producción, consumo, precios y condiciones meteorológicas, así como de las estrategias comerciales, los objetivos financieros y los perfiles de riesgo de la empresa.
- Optimización de la cartera de generación: Modelos que permiten determinar la cantidad óptima de energía a producir o comprar en cada momento, teniendo en cuenta los costes de operación, los límites técnicos, las restricciones contractuales y las oportunidades de mercado.
- Gestión de riesgos: Modelos que permiten evaluar y cuantificar los riesgos asociados al trading, como el riesgo de mercado, el riesgo de crédito, el riesgo operacional o el riesgo regulatorio, y definir medidas de mitigación, como coberturas, seguros o diversificación.
- Participación en mercados eléctricos: Modelos predictivos para conocer el futuro precio de venta de la electricidad y optimizar así la compraventa de energía en los diferentes mercados eléctricos, mejorando la eficiencia y rentabilidad de las operaciones de trading de energía.
Sostenibilidad y eficiencia: Por supuesto, el uso de IA y Analítica Avanzada puede ayudar mucho en el área de sostenibilidad y eficiencia energética. Reduciendo el kilometraje y el uso de combustibles en áreas logísticas, minimizando el desperdicio energético y los riesgos en las infraestructuras a lo largo de toda la red, etc. Algunas de las aplicaciones más representativas son:
- Eficiencia energética en instalaciones: Modelos de optimización de consumo energético para reducir el impacto ambiental de las instalaciones industriales y comerciales. Se utilizan técnicas de Machine Learning, estadística y simulación para estimar el consumo energético de una instalación a partir de datos históricos y variables externas (temperatura, humedad, ocupación o precio de la energía); detectar anomalías, desviaciones y oportunidades de ahorro en el consumo energético; y evaluar el impacto potencial de acciones de mejora (cambios en los horarios de operación, sustitución de equipos, instalación de sistemas de control o generación renovable).
Ventas y atención al cliente: Las empresas energéticas están invirtiendo significativamente en la aplicación de IA y Analítica Avanzada en áreas de ventas y atención al cliente para aumentar los ingresos, pero sobre todo para fidelizar a los clientes, mejorando la calidad del servicio y mejorando la experiencia del cliente. Entre algunas de las aplicaciones más destacadas, están:
- Chatbots y asistentes virtuales: Más del 70% de las empresas han incorporado chatbots y asistentes virtuales para manejar interacciones con clientes, dando así un servicio de consulta instantáneo consumible las 24h del día los 365 días del año, lo que ha mejorado la eficiencia y reducido los costes.
- Personalización: Una empresa puede utilizar la segmentación basada en datos para personalizar las ofertas comerciales. Por ejemplo, una compañía de telecomunicaciones puede segmentar a sus clientes según su uso de datos y ofrecer planes personalizados que se ajusten a sus necesidades específicas.
- Optimización de acciones comerciales: La optimización de acciones comerciales implica el uso de datos y analítica avanzada para mejorar la eficiencia y efectividad de las actividades de ventas y marketing. Este proceso incluye la predicción de comportamiento de compra de los clientes, la identificación de oportunidades de venta, la personalización de ofertas y la asignación de recursos de manera estratégica para maximizar el retorno de la inversión (ROI). De esta manera se pueden priorizar los presupuestos a las campañas con mayor rentabilidad esperada.
- Predicción de fuga de clientes: Se utilizan modelos de Machine Learning para identificar de manera anticipada a los clientes que están en riesgo de abandonar un servicio o cambiar de proveedor, a través del análisis del comportamiento del cliente, como la frecuencia de uso del servicio, la interacción con el soporte al cliente y las quejas registradas. También se puede usar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar las interacciones de los clientes, como correos electrónicos y comentarios en redes sociales, para detectar sentimientos negativos que puedan indicar insatisfacción. Esta práctica permite a las empresas implementar estrategias de retención personalizadas para reducir la tasa de abandono y mantener la base de clientes.
Beneficios del uso de IA y Analítica Avanzada para las empresas del sector energético
En resumen, la aplicación de IA y Analítica Avanzada proporciona soluciones a muchos de los retos que afronta el sector de la energía, logrando:
- Aumento de la eficiencia y la productividad a lo largo de toda la cadena
- Mejora del rendimiento de los equipos y las redes
- Reducción de desperdicios, costes operativos y de mantenimiento
- Minimización de averías, tiempos de inactividad y riesgos
- Fortalecimiento de la resiliencia y la seguridad energética
- Mejora del servicio y de la experiencia del cliente
- Mayor visibilidad, control, flexibilidad y automatización de los sistemas energéticos
- Contribución a la transición ecológica y al cumplimiento de los objetivos climáticos
- Mayor seguridad en las instalaciones
- Mejora de la reputación y la responsabilidad social
Para concluir, es evidente que la Inteligencia Artificial y la Analítica Avanzada de datos están transformando el sector energético, aportando soluciones innovadoras a los desafíos actuales. A medida que las compañías adoptan estas tecnologías, estamos viendo una mejora significativa en la eficiencia operativa, la integración de energías renovables, y la gestión de activos y datos.
A medida que avanzamos hacia un futuro más sostenible y digital, la adopción de estas tecnologías no solo ayudará a las empresas a ser más competitivas y eficientes, sino que también contribuirá a la transición energética global, fomentando un entorno más limpio y sostenible. En los próximos artículos de esta serie, continuaremos explorando casos de éxito y metodologías para implementar estas tecnologías, ofreciendo una hoja de ruta clara para las organizaciones que buscan liderar en esta nueva era energética.
Si quieres saber más sobre la aplicación de Inteligencia Artificial o técnicas de Analítica Avanzada para la mejora operativa en el sector energético, contacta con nosotros.
