Aplicaciones de la IA en la gestión energética

La inteligencia artificial tiene cada vez más aplicaciones, y por sus múltiples ventajas, se está integrando en todos los sectores. En el campo de la gestión energética, se utiliza para optimizar el consumo a partir del análisis de datos en tiempo real. Con esta información, se reducen los costes, se mejora el rendimiento de las instalaciones y se pueden tomar decisiones con una base detrás. Hoy veremos las aplicaciones de la IA en la gestión energética, tanto en entornos industriales como en edificios complejos. 

¿Qué aporta la IA a la eficiencia energética empresarial?

En la actualidad, las empresas utilizan la inteligencia artificial para mejorar la precisión de la eficiencia energética de sus modelos, con el respaldo de datos y no de estimaciones verificadas. Es decir, que el consumo se puede ir analizando de manera constante para identificar patrones que se repiten, detectar ineficiencias y hacer propuestas de ajustes automáticos a partir de las medidas anteriores. De este modo, se optimiza el uso de los recursos. 

Una de las principales aportaciones de la IA en la gestión energética es la capacidad de anticiparse. Esto se debe a que la IA no solo analiza lo que ya ha ocurrido, sino que es capaz de hacer predicciones sobre comportamientos futuros. Por tanto, resulta más sencillo tomar decisiones estratégicas porque se reduce la incertidumbre. En aquellos entornos en los que el consumo energético varía según la producción, la climatología o la ocupación resulta de gran utilidad. 

Además, se pueden integrar diferentes sistemas energéticos en una única plataforma, para centralizar la información y facilitar su gestión. Es un complemento de las principales estrategias para una gestión energética eficiente, en las que es importante tener una visión general de los consumos. 

Otro aporte de la IA que no se puede pasar por alto es la automatización. Esto es, que los equipos, la temperatura o la iluminación se pueden ajustar sin que haya intervención humana. No solo se reducen errores, sino que se ahorra tiempo y se mejora la eficiencia operativa de manera constante.

IA para el mantenimiento predictivo en instalaciones energéticas

Una de las aplicaciones más útiles de la IA en la gestión energética es el mantenimiento predictivo. Este se diferencia del tradicional en que en lugar de actuar cuando ya se ha producido una avería, lo que pretende es adelantarse a los posibles fallos que se puedan producir. Para ello, realiza un análisis de datos en tiempo real.

La IA recoge información procedente de sensores que se instalan en los equipos. Por ejemplo, calderas, sistemas de climatización, redes eléctricas o maquinaria industrial. A partir de estos datos, identifica anomalías o comportamientos fuera de lo habitual y que podrían indicar un problema en el futuro. También se puede usar para establecer los momentos de las revisiones y no esperar a que los fallos aparezcan.

De esta forma, se puede intervenir antes de que las averías se produzcan y así evitar que la maquinaria se detenga. No solo se reducen los costes de la reparación, sino que además se mantiene la actividad. Por otra parte, alarga la vida útil de los equipos, ya que se actúa en el momento adecuado y no cuando el daño ya es mayor.

Otro beneficio importante es la planificación. Las empresas pueden organizar mejor los recursos con los que cuentan, programar las intervenciones para que afecten lo menor posible a la actividad que se realiza y optimizar el uso de sus instalaciones. En sectores con un alto consumo energético, la anticipación evita pérdidas de rendimiento y consumos innecesarios derivados de fallos técnicos.

Edificios inteligentes y gestión energética con inteligencia artificial

Cuando la inteligencia artificial se integra en los edificios inteligentes se mejora el consumo energético de las empresas. Estos sistemas pueden adaptar el funcionamiento de las instalaciones en tiempo real, ya que tienen en cuenta diferentes variables, como la ocupación, la temperatura exterior o los hábitos de uso.

La IA actúa como si fuera el cerebro del edificio. Es decir, que coordina diferentes sistemas para optimizar el consumo y evitar picos de consumo innecesarios y mantener el equilibrio entre eficiencia y rendimiento. Pero siempre sin afectar al confort de los usuarios.

Además, puesto que, como hemos visto, estos sistemas recopilan datos de forma continua, se va analizando el comportamiento energético del edificio y se detectan oportunidades de mejora. Si se trata de un espacio grande o con alta rotación de personas y el consumo va variando con creces a lo largo del día, la IA consigue optimizarlo.

En lo que respecta a sus aplicaciones, las más habituales son las siguientes; todas ellas reducen el consumo. Pero también mejoran la experiencia dentro del edificio, facilitan el mantenimiento de las instalaciones y consiguen aumentar la eficiencia energética y estratégica a largo plazo.

    • Climatización inteligente. Se utiliza para ajustar la temperatura automáticamente según la ocupación o el uso de los espacios. Evita que haya consumos en zonas vacías. 

    • Iluminación automatizada. Regula la intensidad o el encendido en función de la luz natural y de si hay o no personas en el espacio. Mejora el confort y reduce el gasto. 

    • Gestión de energía renovable. Optimiza el uso de fuentes como la domótica solar, ya que se aprovecha mejor la producción energética y se reduce la dependencia de la red. 

    • Control centralizado. Los sistemas se pueden supervisar y gestionar desde una única plataforma y así facilitar las decisiones que se toman.

Casos de uso de la IA en empresas para el ahorro energético

Puesto que la inteligencia artificial sigue avanzando y ofreciendo más aplicaciones, su uso para la gestión energética también ha aumentado y son múltiples las empresas que apuestan por ella. En el sector industrial, por ejemplo, se utiliza para ajustar el consumo energético en función de la demanda real y así optimizar los procesos productivos.

En las oficinas y los espacios corporativos, la IA se adapta automáticamente a la ocupación en aquellos y reduce el gasto en climatización e iluminación. Cadenas como Walmart controlan estos últimos para reducir su huella de carbono. Se puede evitar que haya consumos fuera del horario laboral o en zonas que no se suelen usar.

También es habitual en el sector logístico, porque mejora la eficiencia de almacenes y centros de distribución al ajustar el consumo energético según la actividad. Google, por ejemplo, ha aplicado la IA en la gestión energética de sus centros de datos con sistemas que ajustan la temperatura y que reducen el consumo destinado a la refrigeración.

Y en empresas con múltiples sedes, la IA centraliza la gestión y compara los datos entre ubicaciones para identificar oportunidades de mejora. Así se pueden escoger modelos más sostenibles sin que el rendimiento del negocio se vea afectado.

Ventajas de integrar la IA en la gestión energética

Integrar la IA en la gestión energética reduce el consumo, pero no es la única ventaja que ofrece. También mejora la eficiencia operativa y la toma de decisiones en la empresa. Vamos a ver estos beneficios en detalle. 

Reduce los costes

Cuando se optimiza el consumo energético se reducen los costes, porque la IA identifica dónde se está desperdiciando energía y ajusta los sistemas para evitarlo. Por tanto, hay un ahorro constante en el tiempo.

Mejora la toma de decisiones

El análisis de datos en tiempo real da información que sirve para ajustar las estrategias de consumo siempre que sea necesario. Pero también para detectar problemas antes de que se compliquen y para aplicar mejoras continuas. 

Automatiza los procesos

Si los procesos se automatizan, se reduce la participación humana y con ello el número de errores. Al mismo tiempo, aumenta la eficiencia de los sistemas. Gracias a esto, se liberan recursos y la productividad mejora. 

Sostenibilidad y cumplimiento normativo

El uso eficiente de la energía reduce la huella ambiental de la empresa, como es el caso de Walmart que mencionamos. También se cumple con las normativas actuales, que buscan aumentar la eficiencia energética y la sostenibilidad.

Escalabilidad y adaptación

Las soluciones que se basan en IA se adaptan al crecimiento de la empresa. Es decir, que se pueden ampliar, integrarse con sistemas nuevos e ir evolucionando según las necesidades. Por tanto, es una inversión a largo plazo.

La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para las empresas que nunca antes habíamos contemplado. Ahora, se puede mejorar con facilidad la gestión de la energía y la eficiencia operativa. Y por tanto, acercarnos a modelos sostenibles y competitivos que no solo benefician a las  organizaciones y quienes se encuentran en sus espacios, sino también al medioambiente.