Las pymes industriales no encuentran la tecla algorítmica de la eficiencia

El estudio 'EnergIA by Smarkia: expectativas, penetración y contribución de la Inteligencia Artificial en la gestión de la energía en grandes empresas', elaborado por la consultora GFK, revela que solamente el 9% de las empresas usa IA para la optimización de consumos y la mejora de su eficiencia energética. De este puñado de compañías, el 98% muestran su satisfacción.

Aunque el desconocimiento del potencial de la IA en la gestión energética parece instalado en la industria, el estudio señala que el 75% cree interesante contratar alguna solución de este tipo. Por subsectores, las empresas de la industria productiva y de fabricación (61%) son, junto a las del sector turístico (70%) y las de la industria de la alimentación, el gran consumo y el retail (61%), las que exhiben mayor conocimiento de las posibilidades de la IA.

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Reseña la investigación la 'contribución' de la crisis energética en la decisión de las compañías de buscar medidas que limiten el consumo energético, con un doble propósito: reducir costes y limitar el impacto ambiental.

La utilización de la IA para conseguir la eficiencia energética y la reducción de costes es una asignatura pendiente de la industria, pero Jorge Pereira, director de Industria y Gran Consumo de Softtek, matiza esta afirmación: «En general se puede convenir que es así, pero no en las empresas grandes, donde el coste del consumo energético puede llegar a ser del 30% de la producción, más todavía en la siderurgia, donde alcanza la mitad. Por eso llevan ya un tiempo con soluciones de IA para rebajar el gasto. Luego hay un montón de industrias, pequeñas o medianas o que no conocen muy bien la tecnología o que calculan que no va suponer un ahorro interesante. Algunas empresas están como esperando que venga un Microsoft de la IA energética, que se lo implanten por poco dinero y se lo pongan en marcha».

Softtek es una compañía con sede en Madrid que implementa soluciones tecnológicas en la industria para reducir consumo de energía gracias a la IA. «Ofrecemos recursos de monitorización y de optimización –explica–. Algunos son de optimización energética específicamente, por ejemplo, de equipos industriales o de equipos de generación, y otras, aplicaciones de algoritmos de optimización para un proceso industrial en concreto».

La cuantificación del ahorro depende del subsector e incluso de las características de cada instalación particular, aunque sea de la misma empresa, sostiene Pereira: «Aunque lo normal es un porcentaje entre el 10 y el 15%, que ya es mucho. Pero también se consigue la reducción de tiempo de algunos procesos».

Otra empresa que aporta soluciones para lograr la eficiencia energética en la industria mediante la IA es Smarkia, radicada en León y de cuyo accionariado forma parte Repsol. Compañías lácteas, alimentarias, químicas, farmacéuticas se benefician de sus propuestas.

Nuria del Río, su directora de Soporte, expone que «utilizan la IA desde el inicio del proceso para mejorar la calidad del dato y detectar anomalías y desviaciones». «También la utilizamos para el uso eficiente de los recursos, porque las industrias son las grandes consumidoras. La algoritmia y los patrones hacen posible el ahorro sin tener incluso que hacer cambios en el hardware. Hemos llegado en ocasiones al 30%, aunque no tienen las mismas posibilidades las empresas con maquinaria de los años setenta que las más modernas», apunta.

El modelo predictivo actúa como guía de la toma de decisiones, detalla la directora de Soporte de Smarkia: «Se pueden realizar previsiones y cálculos que ayudan al cliente a ponerse en un futuro a corto o medio plazo y adelantarse a futuros problemas y evitar paradas de producción, que generan pérdidas importantes de dinero». Una de las herramientas de la compañía es FlexIA, un sistema basado en IA que automatiza todo el ciclo energético, desde la optimización del consumo hasta la participación en mercados energéticos.

Los procesos que aplica la IA difieren en cuanto al subsector o la factoría en concreto, aclara Nuria del Río: «Hay empresas que requieren muchísimo calor, otras vapor, otras frío, a las que les impactan mucho las temperaturas exteriores y precisan aislamiento. La IA permite que no tengas que estar categorizando uno a uno cada proceso, sino que ella va a ir aprendiendo».

El impacto en la sostenibilidad de los ahorros de costes es siempre positivo. El uso eficiente de los recursos reduce la huella de carbono, medición que también realiza Smarkia para sus clientes. «La industria, ahora mismo, tiene el foco sobre la sostenibilidad. Cualquier mejora que se realice, se nota», indica.

BigDa Solutions nace como una especie de spin-off en 2016 de Orbea Meteo For Energy, empresa fundada en 2013 por Ibon Salbidegoitia y Amaia Acha-Orbea en Álava, que hacía modelos predictivos meteorológicos en la generación de energías renovables. BigDa Solutions propone soluciones basadas en la IA para compañías fabricantes de automóviles, como Mercedes Benz (gestión de los consumos energéticos) o Volkswagen (calderas y climatización); la siderúrgica Sidenor; o la química Bilbaína de Alquitranes. Amaia Acha-Orbea, cofundadora de BigDa Solutions y responsable de Desarrollo y Negocio, compara el examen de la situación previa de cada empresa con los análisis de sangre: «¿Cuánto se puede ahorrar? Existen compañías que no conocen sus consumos. Hay que poner contadores, empezar a analizar para saber cuáles son los problemas y diagnosticar que mejoría se puede tener en cada proceso».

Estima que «es factible un ahorro entre el 5 y el 20%». «Nuestra generación de modelos predictivos –dice– tiene en cuenta los consumos a pasado, cómo se han comportado en diferentes circunstancias, para así optimizar procesos y ver qué mejoras pueda haber. Y a futuro, para tiempo real se crean alarmas en función de los parámetros para detectar los desvíos de consumos».

Las variables que deben considerarse difieren en cada proceso industrial, comenta: «La temperatura ambiente, la humedad relativa, el consumo de la materia prima al introducirla en una máquina… el cliente nos informa de los parámetros que pueden influir».

El modelo de IA aplicada para la eficiencia energética de cada instalación se configura para cada empresa de manera particular, afirma Acha-Orbea: «Hemos montado un sistema que ayudamos a poner en marcha, pero luego los empleados de esa industria pueden desarrollar, sin ningún conocimiento de código, modelos predictivos. Lo que queremos es dar el poder a los propios técnicos y que según distintos parámetros compruebe cómo afecta al consumo energético».