Cómo la creciente demanda de optimización energética en tiempo real duplicó la inversión en sistemas de energía inteligentes

Para facilitar una transformación estructurada y consciente del riesgo, implementamos nuestro modelo ENERCON personalizado, que significa Evaluar, Normalizar, Integrar, Reasignar, Conectar, Optimizar, Navegar, diseñado para escalar sin problemas en todas las operaciones sofisticadas.

• Análisis de la preparación del mercado y los puntos de presión del cliente: Mediante un exhaustivo análisis comparativo de la competencia, modelos de comportamiento del cliente y análisis macroeconómico, detectamos una tendencia de crecimiento interanual del 41 % en el gasto en energía inteligente en automatización industrial. Dividimos los puntos débiles energéticos por región, sector y tamaño de las instalaciones para ayudar a nuestro cliente a identificar los clústeres con alto potencial de inversión.
• Normalización de datos internos para diagnóstico energético: Guiamos a la empresa en la combinación de sus datos energéticos de más de 80 instalaciones. Al representar gráficamente las métricas a nivel de máquina con los cronogramas de producción, los picos de carga y el tiempo de inactividad, ayudamos a normalizar datos dispersos para crear una base sólida para la optimización.
• Integración de redes de sensores IoT con modelos de pronóstico basados ​​en IA: En colaboración con el equipo de ingeniería del cliente, desarrollamos e implementamos redes de sensores IoT en tres importantes centros de fabricación. Estos sensores recopilaron datos de alta frecuencia sobre consumo de energía, temperaturas de las máquinas y estados de inactividad, alimentando modelos de IA que pronosticaron aumentos de uso y sugirieron modificaciones en tiempo real.
• Reasignación de capital de sistemas heredados a SEMS: Una auditoría detallada de costo-beneficio reveló que el 28% del gasto anual se destinaba al mantenimiento de sistemas de control obsoletos. Recomendamos una estrategia de reasignación de capital gradual, es decir, retirar activos energéticos no productivos y reinvertir en infraestructura SEMS. En un plazo de dos años, esto ayudó a nuestro cliente a duplicar su inversión en SEMS sin aumentar el presupuesto total.
• Conectar equipos multifuncionales para la toma de decisiones energéticas: Ayudamos a romper los silos entre los departamentos de TI, operaciones y sostenibilidad del cliente. Mediante paneles centralizados e indicadores clave de rendimiento (KPI) compartidos, los equipos multifuncionales pudieron armonizar el rendimiento energético con los objetivos financieros, operativos y ESG.
• Optimización con bucles de retroalimentación constantes: Los datos en tiempo real se incorporaron a modelos de aprendizaje automático adaptativo. Estos modelos proyectaron tendencias de consumo, detectaron ineficiencias y automatizaron decisiones de ahorro energético, como apagar líneas inactivas, trasladar cargas a horas valle o ajustar la velocidad de los motores.
• Navegar por entornos de políticas e incentivos: Nuestros asesores de políticas colaboraron con el cliente para identificar y solicitar incentivos regionales de energía limpia, programas de compensación de carbono y subvenciones para infraestructura digital. Esto mejoró los plazos de recuperación entre un 20 % y un 25 % en las implementaciones piloto.