Energía en España (IV): Aplicaciones específicas de analítica avanzada II
Este post es parte de una serie dedicada a la monitorización y analítica avanzada en la industria de la energía que cubre:
Panorama de la Industria de la Energía en España. Situación actual, tendencias y retos.
Casos de uso de analítica avanzada: Operaciones, Mantenimiento y Logística
Los casos de uso y soluciones están extraídos del portfolio de Decide Soluciones y Ceteck Tecnológica.
Puedes descargar la serie completa en formato de guía aquí.
Renovables
Optimización de layout de parques eólicos offshore
El layout de un parque eólico offshore se refiere a la disposición y ubicación de los aerogeneradores dentro del parque. Esta disposición es crucial ya que afecta directamente la eficiencia de generación de energía, la estabilidad estructural y el coste operativo del parque.
Optimizar el layout implica determinar la mejor configuración posible que maximice la producción de energía y minimice el CAPEX y OPEX asociados, considerando factores como el régimen de vientos, la topografía marina, la distancia a la costa, y las condiciones de conexión a la red eléctrica.
Propuesta de valor. Implantar un modelo de optimización que consigue encontrar la manera óptima de conectar los aerogeneradores, seleccionar los mejores tipos y posiciones de los cables entre matrices, e identificar el conjunto idóneo de subestaciones marinas a utilizar. Minimizando siempre los costes CAPEX y OPEX, y teniendo en cuenta todas las variables y restricciones existentes, y ofreciendo la posibilidad de gestionar diferentes escenarios a través de simulación y análisis “what-if”.
Optimización de energías renovables:
Como se menciona en el apartado 3.2, la integración de energías renovables presenta retos significativos debido a la naturaleza intermitente y variable de fuentes como la energía solar y eólica.
La analítica avanzada ayuda 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
El trading es el proceso de comprar y vender energía en los mercados eléctricos, donde el precio varía según la oferta y la demanda. Las empresas de energía participan en el trading para optimizar sus ingresos, reducir sus costes, gestionar sus riesgos y cumplir con sus obligaciones regulatorias. El trading implica tanto operaciones a corto plazo como a largo plazo, y puede realizarse en mercados spot o en mercados de futuros y derivados.
Las decisiones de trading dependen de varios factores, como las previsiones de producción, consumo, precios y condiciones meteorológicas, así como de las estrategias comerciales, los objetivos financieros y los perfiles de riesgo de cada empresa. Estas decisiones requieren un análisis complejo y una rápida adaptación a las condiciones cambiantes del mercado. Por ello, es importante contar con herramientas y modelos que ayuden a las empresas de energía a tomar las mejores decisiones posibles y a maximizar su rentabilidad. Algunas de estas herramientas y modelos son:
Modelos de optimización de la cartera de generación: Estos modelos 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.
Modelos de gestión de riesgos: Estos modelos 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.
Modelos de previsión de precios de venta en los mercados: Estos modelos permiten estimar la evolución futura de los precios de la energía en los distintos mercados, utilizando métodos estadísticos, econométricos o de inteligencia artificial, y basándose en datos históricos, actuales y previstos. Estos modelos son clave para anticipar las tendencias del mercado y ajustar las estrategias comerciales en consecuencia.
Modelos analíticos de participación en mercados eléctricos
Modelo de previsión de precio de venta en los mercados:
Propuesta de valor: Utilización de modelos predictivos para anticipar cambios en los precios del mercado energético y ajustar las estrategias comerciales en consecuencia.
Fundamento técnico: Mediante el uso de series temporales y modelos ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), es posible predecir los precios futuros del mercado energético basándose en datos históricos y patrones de comportamiento.
Modelos predictivos para mercados eléctricos:
Propuesta de valor: Utilizar algoritmos predictivos para optimizar la compraventa de energía en los mercados eléctricos, mejorando la eficiencia y rentabilidad de las operaciones de trading de energía.
Fundamento técnico: La aplicación de técnicas de aprendizaje automático supervisado, como regresión y árboles de decisión, permite predecir tendencias en los mercados eléctricos y ajustar las estrategias de trading para maximizar los beneficios.
Sostenibilidad y eficiencia
Modelos analíticos de eficiencia energética en instalaciones
Un aspecto clave para mejorar la competitividad y reducir el impacto ambiental de las instalaciones industriales y comerciales es optimizar su consumo energético. Para ello, se requiere de herramientas que permitan analizar el comportamiento energético de las instalaciones, identificar los factores que influyen en el mismo, y proponer medidas de mejora basadas en la evidencia. Los modelos analíticos de eficiencia energética son un tipo de herramienta que utiliza técnicas de aprendizaje automático, estadística y simulación para estimar el consumo energético de una instalación a partir de datos históricos y variables externas, como la temperatura, la humedad, la ocupación o el precio de la energía. Estos modelos permiten:
Detectar anomalías, desviaciones y oportunidades de ahorro en el consumo energético.
Evaluar el impacto potencial de acciones de mejora, como cambios en los horarios de operación, sustitución de equipos, instalación de sistemas de control o generación renovable.
Comparar el rendimiento energético de diferentes instalaciones, zonas o equipos, y establecer objetivos y planes de acción.
Cuantificar la huella de carbono asociada al consumo energético y el grado de cumplimiento de normativas y certificaciones ambientales.
Como ya se ha mencionado en posts previos, una de las normas internacionales que regula la eficiencia energética es la ISO 50001, que establece los requisitos para implementar un sistema de gestión de la energía (SGE) basado en el ciclo de mejora continua PDCA (Planificar, Hacer, Verificar y Actuar). Esta norma ayuda a las organizaciones a identificar sus usos y consumos de energía, definir indicadores de rendimiento energético, establecer objetivos y metas de mejora, evaluar el cumplimiento legal y verificar la efectividad de las acciones implementadas.
La ISO 50001 es aplicable a cualquier tipo de instalación, sector o actividad, y ofrece beneficios como el ahorro de energía, la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero, la mejora de la imagen corporativa y la competitividad, y el fomento de una cultura de eficiencia energética entre los trabajadores y los grupos de interés.
La adopción de la norma ISO 50001 por parte de los clientes de las empresas energéticas ha abierto nuevas oportunidades de negocio como la consultoría y asesoría de eficiencia energética, o el desarrollo de soluciones energéticas integradas. Iberdrola y Endesa han comenzado a ofrecer servicios específicos para ayudar a sus clientes a cumplir con la ISO 50001. Estos servicios incluyen la implementación de sistemas de gestión energética, la provisión de tecnología avanzada para la monitorización del consumo energético y la oferta de soluciones de optimización energética personalizadas. Estas iniciativas ayudan a sus clientes a ser más eficientes energéticamente, al tiempo que crean nuevas oportunidades de negocio y fortalecen la relación con los clientes.
Los modelos analíticos de eficiencia energética se complementan con la digitalización de las instalaciones, que permite recoger y procesar gran cantidad de datos sobre el funcionamiento de los sistemas y equipos, y con la implantación de sistemas de gestión y monitorización energética, como los BMS (Building Management System), que permiten controlar y optimizar el uso de la energía en tiempo real. De esta forma, se logra una gestión inteligente y sostenible de la energía, que reduce los costes operativos y mejora la competitividad de las instalaciones.
RRHH
Prevención de accidentes y riesgos laborales
En el sector energético, la seguridad laboral es de suma importancia debido a la naturaleza peligrosa de muchas de las actividades realizadas, desde la generación y distribución de electricidad hasta la operación de refinerías y plantas industriales. La implementación de sistemas de monitorización y analítica avanzada puede jugar un papel crucial en la mejora de la seguridad y la reducción de riesgos laborales.
La monitorización en tiempo real permite la captura continua de datos operativos y ambientales a través de sensores distribuidos en instalaciones críticas. Esta tecnología proporciona una visibilidad instantánea de las condiciones de trabajo, lo que permite la identificación temprana de situaciones peligrosas y la implementación inmediata de medidas correctivas.
La analítica predictiva utiliza algoritmos de machine learning para analizar datos históricos y actuales, identificando patrones y tendencias que pueden predecir fallos en equipos o condiciones de trabajo peligrosas. Esto permite a las empresas energéticas tomar decisiones informadas sobre el mantenimiento preventivo y la gestión de la seguridad.
Ejemplo: mantenimiento predictivo: Al analizar los datos de funcionamiento de equipos críticos, como turbinas eólicas o generadores eléctricos, se pueden predecir fallos antes de que ocurran. Esto permite programar el mantenimiento necesario, evitando paradas no planificadas y minimizando el riesgo de accidentes laborales asociados con fallos inesperados.
Un gemelo digital es una réplica virtual de una instalación física que se actualiza continuamente con datos en tiempo real. Esta tecnología permite simular diferentes escenarios operativos y su impacto en la seguridad laboral, ayudando a identificar y mitigar riesgos potenciales.
Ejemplo: simulación de escenarios de riesgo: En un parque eólico offshore, un gemelo digital puede simular condiciones meteorológicas adversas y su impacto en la estabilidad de las turbinas. Esto permite planificar y ejecutar medidas preventivas, como ajustar los planes de trabajo o reforzar las estructuras, para garantizar la seguridad de los trabajadores.
La visión artificial y el análisis de imágenes permiten la detección automática de eventos de riesgos mediante la monitorización visual continua de las instalaciones. Esta tecnología puede identificar comportamientos inseguros, detectar la presencia de personas en áreas restringidas y verificar el uso adecuado de equipos de protección personal (EPP).
Ejemplo: inspección automatizada: Utilizando drones equipados con cámaras de alta resolución, las empresas pueden realizar inspecciones automatizadas de líneas eléctricas y oleoductos. Estas inspecciones pueden detectar daños o anomalías que podrían representar riesgos para los trabajadores, permitiendo una intervención rápida y segura.
La formación de los trabajadores y los supervisores es clave para garantizar la seguridad laboral. Las tecnologías digitales pueden facilitar el acceso a contenidos formativos adaptados a las necesidades y características de cada puesto de trabajo. Además, pueden ofrecer experiencias de aprendizaje inmersivas y realistas, que permiten simular situaciones de riesgo y entrenar habilidades y competencias específicas.
Ejemplo: realidad virtual y aumentada: Estas tecnologías permiten crear entornos virtuales que replican las condiciones y desafíos de los escenarios reales de trabajo. Los trabajadores pueden interactuar con estos entornos y practicar sus tareas, recibiendo retroalimentación y orientación personalizada. Esto mejora su preparación y confianza, reduciendo el riesgo de errores o accidentes.
Los asistentes virtuales son sistemas inteligentes que pueden interactuar con los trabajadores mediante voz o texto, proporcionando información, asesoramiento y soporte en tiempo real. Estos sistemas pueden mejorar la seguridad laboral al facilitar el acceso a datos relevantes, resolver dudas, alertar de posibles riesgos y ofrecer instrucciones detalladas para realizar las tareas de forma segura y eficiente.
Ejemplo: chatbots y asistentes de voz: Estos sistemas pueden comunicarse con los trabajadores mediante interfaces conversacionales, utilizando procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático. Los chatbots y asistentes de voz pueden responder preguntas, proporcionar datos actualizados, dar recomendaciones y avisar de emergencias. Esto reduce la carga cognitiva y aumenta la productividad de los trabajadores.
La integración de datos de monitorización en tiempo real y analítica avanzada en plataformas de toma de decisiones proporciona a los gerentes y operadores una visión integral de las operaciones. Esto facilita la identificación de riesgos, la planificación de intervenciones y la implementación de estrategias de mitigación de riesgos de manera más efectiva.
Ejemplo: plataformas de gestión de seguridad: Las plataformas que integran datos de sensores, análisis predictivo y gemelos digitales pueden proporcionar alertas tempranas y recomendaciones de acción para prevenir accidentes laborales. Esto asegura que las decisiones se basen en datos precisos y actualizados, mejorando la seguridad general en el lugar de trabajo.
La combinación de monitorización en tiempo real y analítica avanzada ofrece un enfoque poderoso para reducir los riesgos laborales en el sector de la energía. Estas tecnologías permiten la detección temprana de peligros, la predicción de fallos y la optimización de las condiciones de trabajo, contribuyendo a un entorno laboral más seguro y eficiente. Las empresas energéticas que adopten estas herramientas estarán mejor preparadas para proteger a sus empleados y mejorar la resiliencia operativa.
Ventas y atención al cliente
Las empresas están invirtiendo significativamente en áreas de ventas y atención al cliente para mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia operativa. El uso de CRMs para almacenar todas las interacciones de cada cliente, junto con la analítica avanzada para anticipar necesidades y comportamientos, optimizando así las estrategias de ventas y atención al cliente es ya muy popular
Hay otras tendencias en este campo:
Chatbots y asistentes virtuales: Más del 70% de las empresas han incorporado chatbots y asistentes virtuales para manejar interacciones con clientes, lo que ha mejorado la eficiencia y reducido costes.
Personalización y autoayuda: Las empresas están invirtiendo en tecnologías de personalización y herramientas de autoayuda para mejorar la satisfacción del cliente. Un 81% de los consumidores están dispuestos a pagar más por un producto o servicio si se les garantiza una atención de clase mundial.
Capacitación del personal: La capacitación de asesores para manejar consultas específicas y resolver problemas complejos ha sido un área clave de inversión, mejorando la calidad del servicio al cliente.
Estas inversiones mejoran la experiencia del cliente y optimizan los procesos internos, lo que se traduce en una mayor eficiencia y rentabilidad para las empresas.
Predicción y optimización
En el área de conocimiento de la analítica predictiva y prescriptiva existen casos de uso maduros ya adoptados por la mayoría temprana del mercado que aún cuentan con recorrido.
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 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).
Fundamento Técnico:
Modelos de analítica predictiva: Utilizan datos históricos y actuales para predecir el comportamiento de compra de los clientes. Esto permite a las empresas focalizar sus esfuerzos de marketing en segmentos específicos que tienen una mayor probabilidad de conversión.
Optimización de campañas: Mediante algoritmos de optimización, las empresas pueden ajustar en tiempo real las campañas de marketing y ventas para mejorar la efectividad y reducir los costes. Herramientas de gestión de campañas y CRM integran estos algoritmos para proporcionar recomendaciones sobre el momento ideal y el canal más adecuado para contactar a cada cliente.
Ejemplo:
Segmentación de clientes: 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.
Predicción de fuga de clientes
La predicción de fuga de clientes se refiere a la identificación anticipada de clientes que están en riesgo de abandonar un servicio o cambiar de proveedor. Esta práctica permite a las empresas implementar estrategias de retención personalizadas para reducir la tasa de abandono y mantener la base de clientes.
Fundamento Técnico:
Modelos de Machine Learning: Estos modelos analizan patrones en el comportamiento del cliente, como la frecuencia de uso del servicio, la interacción con el soporte al cliente y las quejas registradas, para identificar señales de posible abandono.
Análisis de sentimiento: Utiliza 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.
Ejemplo:
Intervenciones proactivas: Una empresa de energía puede identificar a los clientes con alto riesgo de fuga mediante el análisis de sus facturas y su interacción con el servicio de atención al cliente. Una vez identificados, la empresa puede ofrecer incentivos personalizados, como descuentos o mejoras en el servicio, para retener a estos clientes.
Casos de uso de IA Generativa
La extraordinaria capacidad de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) y la IA Generativa para entender y manipular lenguaje hablado y escrito, es de gran utilidad para tratar grandes cantidades de interacciones con clientes e interactuar con ellos de una manera casi indistinguible de la de una persona. Ahora es posible:
Resumir las notas de los técnicos para ofrecer información sobre el estado de una incidencia en el servicio.
Comparar de manera automática diferentes ofertas aplicables al cliente, aunque figuren en lenguaje natural o no estructurado.
Explicar las condiciones contractuales en el idioma, lenguaje y tono preferidos del cliente.
Recoger de manera natural la opinión del cliente sobre su satisfacción con un servicio reciente.
Actuar como capa intermedia entre el interfaz del agente y los diferentes sistemas empleados en atención al cliente.
Esto habilita nuevos casos de uso que provean al cliente final de información adaptada a su situación, con agilidad, de forma automatizada, en el idioma que prefiera, suprimiendo el cuello de botella del agente humano, incluso en un modo conversacional natural. Por ejemplo:
Generación de contenido, ofertas y encuestas personalizadas
Asistentes virtuales de Atención al Cliente sensiblemente mejorados (chatbots o callbots)
Análisis conversacional avanzado (speech-to-text)
Compliance
Automatización de informes para el regulador
Muchas de estas empresas son críticas o retribuidas y deben proporcionar informes periódicos de sus actividades, operaciones, mantenimientos y finanzas al regulador. Aunque la estructura es estática, el contenido varía en función de la actividad, por lo que hasta el momento no ha sido plenamente automatizado.
La IA Generativa puede acelerar la redacción de estos informes, reduciendo los errores humanos y el tiempo dedicado a esta tarea. La IA Generativa puede analizar los datos disponibles de cada empresa, extraer la información relevante para el regulador y generar un texto coherente y preciso que cumpla con los requisitos formales y legales. Además, la IA Generativa puede adaptar el estilo y el tono del texto al tipo de informe y al destinatario, así como traducirlo a otros idiomas si es necesario. Estos informes pueden incluir aspectos como las tarifas reguladas, los planes de inversión, los indicadores de calidad o las incidencias detectadas.
