La eficiencia energética se ha convertido en una prioridad clave para empresas, gobiernos y ciudadanos. Con la creciente preocupación por los desafíos ambientales actuales, minimizar el consumo de energía y la huella de carbono es más importante que nunca, especialmente en el contexto del cambio climático y los objetivos de la Agenda 2050 Net Zero para el desarrollo sostenible.
Además, el Pacto Verde acordado por la Comisión Europea, establece bonificaciones de diversos ámbitos para aquellas empresas que decidan avanzar en esta una estrategia de protección medioambiental.
En este escenario, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta revolucionaria, capaz de transformar la forma en la que usamos la energía debido a su capacidad para optimizar procesos y entornos gracias a su capacidad de analizar grandes cantidades de datos, aprender de ellos y ofrecer soluciones que ayuden a la toma de decisiones.
Desde la optimización de procesos industriales hasta la mejora de la eficiencia en redes eléctricas, la IA ya se está utilizando para mejorar los estándares de eficiencia energética y ofreciendo una reducción del consumo de entre un 10% y un 25% según los datos de McKinsey &Company
¿Cómo la IA puede optimizar el consumo energético?
Ponemos sobre la mesa algunas de las soluciones de IA orientada a la optimización que ya han demostrado buenos resultados de mejora de la eficiencia.
Redes Inteligentes o Smart Grids
Utilizando datos históricos, la IA puede predecir la oferta y la demanda de energía en tiempo real, lo que permite un uso más eficiente de la energía. Un posible ejemplo de esto es el Vehicle-to-Grid (V2G), una manera de compartir energía entre los vehículos eléctricos y la red eléctrica cuando los vehículos no están en uso, basándose en factores como el precio de la energía y la demanda. El uso de la IA en este proceso no solo permite una mejora de la eficiencia energética, sino que también proporciona una mayor estabilidad a la red eléctrica.
Mantenimiento de equipos
La IA puede ser utilizada para predecir fallos en equipos o instalaciones , reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la eficiencia operativa. Cuanto más grande sea el parque de instalaciones o maquinaria, mayor es la aportación de la IA. Gracias a la investigación operativa y al análisis de datos en tiempo real y la IA es capaz de monitorizar el estado de cada instalación y crear un plan de “mantenimiento prescriptivo” eliminando costes innecesarios de los mantenimientos tradicionales como son: correctivos, preventivos y predictivos. Esto minimiza el desperdicio de energía y asegura un funcionamiento óptimo de los equipos, además de optimizar la cantidad de intervenciones de mantenimiento.
Logística
La IA puede optimizar rutas de transporte, ya sea con el objetivo de disminuir la distancia recorrida, utilizar el menor número de vehículos posibles o una combinación de ambas, aumentando la eficiencia energética de las flotas. Además, con las actuales limitaciones de los vehículos eléctricos, como su menor rango de conducción, la IA puede ayudar a optimizar el consumo de energía teniendo en cuenta las condiciones del entorno y las necesidades específicas de cada trayecto.
¿Cómo funciona la IA orientada a la optimización?
Además de los casos descritos anteriormente, la Opti IA es una herramienta muy potente que puede utilizarse en gran diversidad de procesos y sistemas, mejorando, entre otras opciones dado el tema que nos ocupa, su eficiencia energética. Por este motivo, por su versatilidad, siempre es buena idea contar con un equipo multidisciplinar de expertos que pueda guiarnos en todo el proceso.
Entendimiento del problema: Es importante comprender bien el problema que se quiere resolver. Conocer las técnicas adecuadas para su resolución y entender las ventajas, desventajas y la implementación de cada una de ellas es esencial. No siempre la técnica más sofisticada es la más apropiada para resolver algo y para saber esto, necesitas conocer todo el espectro de técnicas.
Bye bye big data!, hola smart data!: Para obtener modelos de IA que realmente aporten, es necesario disponer de los datos adecuados y de alta calidad. En ocasiones, y con tantas fuentes de datos muchas veces desestructuradas, es un reto separar el grano de la paja y dar con los datos apropiados.
El algoritmo detrás de la IA Optimizativa: Dependiendo del uso que se le quiera dar a la IA, el problema y en muchos casos de la empresa en la que se quiera implementar, la arquitectura del modelo que se desarrolle será muy diferente. Utilizar modelos genéricos (muchas veces soluciones de mercado) para problemas específicos, no suele dar el mejor resultado.
La integración en nuestros sistemas y operativa: Parece algo obvio, pero debemos mencionar que tener una solución de IA optimizativa adecuada, tiene como requisito ser utilizable por el equipo en términos de accesibilidad, integración con sus sistemas y procesos, facilidad de manejo… Integrar estas soluciones de IA en las compañías es un proceso clave al que hay que prestar atención.
Veamos un caso de uso concreto: Opti-AI en una multinacional de producción de gas industrial:
El reto
La producción de gases es un proceso muy automatizado (poca necesidad de recursos humanos) cuyo mayor coste es el consumo eléctrico de los equipos de la planta de separación de aire.
El objetivo es atender la demanda con el menor coste de producción y por tanto menor consumo de energía.
Se trata de una decisión compleja porque requiere tener en cuenta datos como la demanda, los precios de la energía (predicción), capacidades de almacenamiento, cortes planificados del suministro y bonificaciones por continuidad en el consumo. Además, la decisión tiene que incorporar restricciones relativas a los diferentes regímenes de trabajo de la planta, incluyendo su duración mínima y compatibilidad.
El modelo ha de ser extrapolable al resto de las plantas de la compañía.
baobab fue el partner tecnológico elegido por esa empresa para la generación de una solución de IA en la que han intervenido modelos matemáticos que trabajaban en varias direcciones:
Modelos predictivos avanzados:
- Previsión de precios: orientados a obtener una previsión de los precios del mercado eléctrico
- Previsión de la demanda: orientados a conocer la posible demanda de producto con alto nivel de precisión.
Modelos de optimización que maximizan las cantidades producidas de gas minimizando el consumo energético para cada hora del mes. Eligiendo en cada caso el régimen de funcionamiento adecuado.
El resultado final consiste en una reducción del consumo eléctrico que medible en términos de la reducción de la factura eléctrica del entorno de los 300k – 500k al mes por cada planta en la que se implantó la solución. Simplificando además procesos y apoyando la toma de decisiones.
La IA Optimizativa y el impacto en la sostenibilidad
En definitiva, la IA se ha convertido en una herramienta muy poderosa para gestionar de manera más inteligente y eficiente los recursos energéticos. Su capacidad de adaptación permite que su uso se extienda a prácticamente todos los ámbitos, ofreciendo soluciones innovadoras y sostenibles que pueden transformar significativamente la eficiencia energética.
Contar con un equipo de expertos que ayude en todas las etapas del proceso es clave. En baobab podemos brindarte toda la información que necesitas para empezar este camino y acompañarte hacia un futuro más eficiente.
