Optimizar la gestión energética en instalaciones industriales es un desafío complejo que implica gestionar la demanda de producción y los recursos de energía distribuidos. Sin embargo, las últimas tecnologías de inteligencia artificial (IA) están transformando esta complejidad en una ventaja competitiva.
En el contexto de la transición energética, surge la pregunta: ¿podría la IA ser la solución a los principales desafíos de las industrias? Una encuesta realizada por ABB a los responsables de la toma de decisiones en electrificación europea ha destacado las dificultades en la gestión energética, como la combinación de energía de múltiples fuentes y la previsión y gestión de la demanda.
Las soluciones de gestión energética basadas en IA abordan un entramado complejo de variables interconectadas tanto dentro como fuera de las instalaciones industriales. Las herramientas analíticas actuales pueden predecir desde la demanda energética de producción y los precios de la energía hasta el clima y la generación de energías renovables. «Las empresas que utilizan herramientas analíticas de IA obtendrán los mejores resultados en resiliencia, costos operativos y descarbonización», afirma un portavoz de ABB Electrification.
Gestión de la demanda: eficiencia y ahorro de costes
El primer paso hacia el ahorro energético es comprender cuándo y cómo se utiliza la energía. Las soluciones basadas en IA ayudan a las instalaciones industriales a entender mejor este proceso, reduciendo el consumo y gestionando eficazmente los picos de demanda. Por ejemplo, ABB Electrification colabora con Ndustrial, una startup cuya solución de gestión energética basada en IA ofrece a los clientes industriales una visibilidad precisa de la intensidad energética de su producción.
La gestión energética impulsada por IA ayuda a las industrias a superarse
Al integrar datos sobre el clima, las tarifas del mercado, el rendimiento de los equipos y los resultados de los procesos industriales, las empresas pueden analizar, optimizar y predecir su consumo energético y sus costes de producción. Esto permite tomar decisiones en tiempo real y automatizar los controles específicos de la industria, la instalación o la línea de producción que se está optimizando.
Por su parte, Genan, la mayor empresa de reciclaje de neumáticos mecánicos del mundo, ahorró cientos de miles de dólares gracias a la respuesta automatizada de Ndustrial a los precios de la energía. Genan pudo detener rápidamente la producción cuando los precios de la energía superaron un umbral establecido.
Transformando la gestión energética con IA
Las plantas industriales enfrentan numerosas decisiones al abastecer sus operaciones: cómo utilizar la energía generada por renovables, cuándo cargar o descargar el almacenamiento de baterías y cuándo comprar o vender electricidad a la red. Con la estrategia adecuada, las empresas pueden ahorrar costes energéticos e incluso generar ingresos.
Las soluciones basadas en IA aplican modelos de predicción del clima, los precios del mercado energético y las necesidades de producción para diseñar estrategias en tiempo real para la gestión del suministro energético. Un ejemplo es la inversión de ABB Electrification en la plataforma basada en IA de GridBeyond.
Se espera que las ventajas de la gestión energética basada en IA aumenten a medida que se siga adoptando y los modelos de predicción se beneficien de un mayor número de datos.
