La gestión energética impulsada por IA, una aliada para la industria

Ante los escollos con los que se encuentra la gestión energética en la industria, como la combinación de energía de múltiples fuentes y la previsión y gestión de la demanda, las últimas tecnologías de inteligencia artificial emergen como aliadas para transformar esta complejidad en una ventaja competitiva. En las siguientes líneas, ABB desarrolla cómo las soluciones de gestión energética basadas en IA resuelven un complejo entramado de variables interconectadas dentro y fuera de las instalaciones industriales.

En instalaciones industriales, optimizar el uso de la energía puede ser complejo e implica gestionar la demanda de producción y los recursos energéticos distribuidos. Las últimas tecnologías de inteligencia artificial (IA) para la gestión energética pueden transformar esta complejidad en una ventaja competitiva.

A medida que avanza la transición energética, ¿podría la IA ser la solución a los principales desafíos de las industrias?

Esta encuesta de ABB a los responsables de la toma de decisiones en electrificación europea destacó las dificultades de 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 resuelven un complejo entramado de variables interconectadas dentro y fuera de las instalaciones industriales. Las herramientas analíticas actuales pronostican todo, 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”.

ABB Electrification se asocia con startups para acelerar la implementación de soluciones de gestión energética basadas en IA que permitan gestionar tanto la demanda como la oferta energética.

Gestión de la demanda: mejora de la eficiencia y el ahorro de costes

El camino hacia el ahorro energético comienza por comprender cuándo y cómo se utiliza la energía. Las soluciones basadas en IA ayudan a las instalaciones industriales a comprender mejor este proceso para reducir el consumo y gestionar eficazmente los picos de demanda.

Las herramientas analíticas actuales pronostican todo, desde la demanda energética de producción y los precios de la energía hasta el clima y la generación de energías renovables

Por ejemplo, ABB Electrification se asocia con Ndustrial, una startup cuya exclusiva solución de gestión energética basada en IA ofrece a los clientes industriales una visibilidad precisa de la intensidad energética de su producción. “Ndustrial se integra con los sistemas de toda una planta industrial para convertir los costes energéticos en información tangible”, afirmó Wise. “Los clientes obtienen una visibilidad precisa de la cantidad de electricidad utilizada por cada unidad que sale de la línea de producción”.

Al integrar datos sobre el clima, las tarifas del mercado, el rendimiento de los equipos, los resultados de los procesos industriales y más, 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.

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.

Convirtiendo el suministro energético en una ventaja

A la hora de abastecer las operaciones, las plantas industriales se enfrentan a numerosas decisiones: 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 y, posiblemente, generar ingresos.

Las empresas que utilizan herramientas analíticas de IA obtendrán los mejores resultados en resiliencia, costos operativos y descarbonización

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.

“Al asociarnos con GridBeyond, ofrecemos soluciones que combinan nuestro hardware y servicios de mantenimiento con su plataforma de software de distribución de energía y su capacidad de comercialización de energía”, afirmó Wise. “Es una colaboración muy simbiótica que ayuda a los clientes a reducir los costes energéticos o incluso a obtener beneficios mediante la comercialización de energía a la red”.

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.