El pasado 12 de julio, Ibon Salbidegoitia, director de I+D de BigDa Solutions, participó en una jornada informativa organizada por Enpresa Digitala, una iniciativa de la SPRI en colaboración con el BIC Araba.

El objetivo principal de esta jornada era analizar el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en el ahorro energético, y más concretamente, cómo la IA combinada con otras tecnologías como el IoT, el big data y la analítica avanzada tiene la capacidad de generar modelos predictivos que ayuden a las empresas a conocer su futuro consumo energético.

Para las empresas, estos modelos predictivos sirven como roadmap de su comportamiento energético al otorgarles la capacidad de saber detalladamente y de antemano, cuánta energía van a necesitar para activar su fuerza productiva. Así, la IA ofrece una herramienta que permite a la industria planificar cuánto van a consumir, cuándo y dónde antes de que estos consumos se produzcan.

Asimismo, Ibon resaltó los principales puntos a considerar a la hora de desplegar un proyecto de predicción energética para el sector industrial:

1. Desarrollar un modelo predictivo basado en machine learning con series temporales para lograr la precisión necesaria: BigDa Solutions trabaja con modelos predictivos que permiten a través de un gemelo digital, en este caso nuestra plataforma BEMP, simular y comparar múltiples variables en tiempo real a partir de datos históricos.
2. La digitalización es el primer paso en la modelización de la predicción energética: Los modelos predictivos de consumo energético se deben alimentar de datos, y para ello, tecnologías de comunicación inalámbrica como el IoT son aliados indispensables para la captación de datos.
3. Soluciones no code para crear variables y parámetros a medida: Los modelos predictivos que desarrollamos en BigDa Solutions permiten a través de soluciones no code crear a las empresas sus propias variables para anticipar su consumo energético justo cuándo y cómo lo necesiten con opciones de visualización múltiples.
4. Más que predicciones: La IA también nos permite analizar las operaciones gracias a los datos del consumo histórico con el fin de detectar anomalías o sobreconsumos. Esta otra aplicación de la IA nos permite desde BigDa Solutions ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia energética al divisar posibles ahorros de consumo.
5. Simulación para ir un paso más allá: Nuestra plataforma BEMP permite también realizar simulaciones sobre cómo cambios en las operaciones de la empresa pueden alterar el consumo. Esta información se convierte en una gran herramienta para prever el impacto energético de los posibles cambios, y dar la capacidad así de reducir el consumo de una empresa.

En resumen, anticipar el consumo energético es una gran ventaja competitiva que permite a las empresas adaptarse y organizar su producción de una manera enfocada a mejorar su eficiencia energética. Así, la IA suma a sus innumerables usos, una solución para el sector energético que permitirá acelerar la transición energética de la industria vasca y española, a un modelo cada vez más descarbonizado y eficiente.

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