ABB impulsa la revolución energética industrial con inteligencia artificial

En el entorno industrial actual, gestionar eficientemente el consumo energético es una tarea compleja que requiere equilibrar la demanda de producción con el uso de fuentes de energía distribuidas. Las más recientes innovaciones en inteligencia artificial (IA) están transformando esa complejidad en una oportunidad estratégica para las empresas industriales.

En plena transición energética, muchas organizaciones se preguntan si la IA puede ser la clave para superar los principales retos del sector.

Una encuesta realizada por ABB entre responsables europeos de electrificación pone de manifiesto las dificultades en la gestión de la energía, especialmente al integrar múltiples fuentes energéticas y anticipar la demanda. Las soluciones actuales basadas en IA están diseñadas para resolver este tipo de desafíos, procesando un entramado de variables tanto internas como externas a las instalaciones industriales.

Estas herramientas inteligentes permiten predecir variables clave como la demanda energética, el precio de la electricidad, el comportamiento del clima o la producción de energía renovable.

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

Con el objetivo de acelerar el despliegue de estas tecnologías, ABB Electrification colabora activamente con startups tecnológicas especializadas en soluciones de gestión energética inteligente.

Eficiencia energética y ahorro de costes gracias a la IA

Comprender cuándo y cómo se consume la energía es el primer paso para lograr un ahorro energético significativo. Las soluciones apoyadas en IA permiten a las industrias obtener un análisis preciso de su consumo, reduciendo costes y optimizando los picos de demanda.

En esta línea, ABB se ha asociado con Ndustrial, una startup que ha desarrollado una innovadora plataforma de monitorización energética industrial basada en IA, capaz de ofrecer una visión detallada de la intensidad energética en cada fase de 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”.

Gracias a la combinación de datos meteorológicos, tarifas de mercado, eficiencia de equipos y rendimiento de procesos, las empresas pueden optimizar en tiempo real su consumo energético y automatizar decisiones estratégicas.

Un caso de éxito destacado es el de Genan, la mayor empresa mundial de reciclaje de neumáticos por medios mecánicos. Con la solución de Ndustrial, la compañía logró ahorros de cientos de miles de dólares, al automatizar la respuesta de su producción ante los precios energéticos: cuando estos superaban un límite fijado, el sistema interrumpía la actividad de forma inmediata.

Convertir el suministro energético en una oportunidad de negocio

Además de gestionar la demanda, las industrias deben decidir cómo emplear la energía generada por fuentes renovables, cuándo utilizar el almacenamiento en baterías, y en qué momento es más rentable comprar o vender energía a la red eléctrica. Con una estrategia adecuada, estas decisiones no solo pueden reducir costes, sino también generar ingresos adicionales.

Las soluciones IA avanzadas combinan datos climáticos, precios de mercado y necesidades operativas para diseñar estrategias de suministro energético en tiempo real. Un ejemplo destacado es la colaboración de ABB con GridBeyond, empresa especializada en software de distribución energética inteligente.

“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”.

El valor de estas soluciones crecerá exponencialmente a medida que se adopten de forma más generalizada, ya que los modelos predictivos se perfeccionan con el tiempo al disponer de mayores volúmenes de datos.