Energía
Murcia · Operadores energéticos y utilities en España
Predicciones de carga basadas en históricos simples sin incorporar temperatura, festividades, eventos o señales de demanda flexible. Error que se paga en reservas de capacidad o en desequilibrios.
Transformadores, líneas y equipos de subestación que se mantienen por calendario o que fallan antes de que llegue el ciclo. El coste del paro no planificado multiplica al del mantenimiento preventivo adelantado.
Diferencia entre energía inyectada y facturada que vive en el apartado "pérdidas" sin diagnóstico de causa ni zona. Fraude, derivaciones ilegales o errores de medida que se asumen como coste estructural.
Centro de control que actúa sobre alarmas — reactivo por diseño. La capacidad de anticipar sobretensiones, sobrecargas o condiciones de riesgo en activos está en los datos pero no en los sistemas.
01
Modelos que combinan histórico de consumo, temperatura, festivos, previsión meteorológica y señales de demanda flexible para predecir carga por zona o nodo con horizonte horario y diario. El despacho ajusta reservas y programación antes de que ocurra el desequilibrio.
Lo que cambia
Error de forecasting reducido entre 20-35%. Reservas de capacidad optimizadas. Menos desequilibrios en tiempo real que resolver a coste marginal alto.
02
Modelos sobre datos de telemetría de transformadores, interruptores y líneas críticas que estiman probabilidad de fallo en una ventana de tiempo. Mantenimiento se programa antes del fallo — no después.
Lo que cambia
Tiempo de paro no planificado reducido 25-40% en activos monitorizados. Coste total de mantenimiento baja al eliminar emergencias y optimizar el calendario preventivo.
03
Análisis continuo de diferencias entre inyección y facturación por zona, correlacionado con variables de consumo histórico, patrones de medida y comportamiento de contadores. El sistema señala zonas y clientes candidatos a inspección con scoring de prioridad.
Lo que cambia
Recuperación de ingresos por pérdidas no técnicas localizadas. Inspecciones dirigidas con tasa de éxito 3-5x superior a las aleatorias.
04
Monitorización continua de medidas de SCADA para detectar comportamientos fuera de rango: sobrecargas incipientes, asimetrías de tensión, degradación de aislamiento. Alertas priorizadas al centro de control antes de que se conviertan en alarma o fallo.
Lo que cambia
Tiempo de respuesta ante incidencias reducido. Fallos en cadena evitados por actuación temprana. Centro de control con menos ruido de alarmas y más información accionable.
05
Asistente que gestiona comunicaciones de clientes sobre interrupciones, lecturas y facturación: informa del estado de la avería en tiempo real, abre incidencias, solicita datos y transfiere al técnico cuando hace falta. Sin esperas en un call center saturado cuando hay corte masivo.
Lo que cambia
Reducción del 60-70% de llamadas repetitivas al call center en situaciones de incidencia. Tiempo medio de gestión de reclamaciones baja. NPS del cliente en cortes mejora por información proactiva.
3-4 semanas
Auditoría de datos disponibles (SCADA, contadores, mantenimiento, facturación) y procesos críticos. Identificamos los 2-3 casos con mejor ROI para tu tipo de activo y zona de operación.
10-16 semanas
Implementación de forecasting, mantenimiento predictivo o detección de pérdidas sobre un perímetro acotado (zona geográfica, parque de activos o tipo de cliente).
6-10 meses
Para utilities que quieren una capa IA sobre toda la operación: forecasting, mantenimiento, pérdidas y atención al cliente sobre arquitectura común.
No. Trabajamos en modo lectura sobre los datos que ya salen de la red (SCADA, contadores, registros de mantenimiento). Los modelos generan recomendaciones — la decisión de actuar sobre la red la toma siempre el operador humano. La arquitectura respeta la segregación OT/IT por diseño.
Depende del caso. Forecasting con estacionalidad anual: idealmente 2-3 años de series horarias. Mantenimiento predictivo: histórico de averías más telemetría (con 12-18 meses suele ser suficiente para empezar). Pérdidas no técnicas: facturación y lecturas de los últimos 24 meses. Lo concretamos en el AI Readiness.
Los modelos de predicción y análisis son herramientas de soporte operativo, no sistemas de control regulados. La integración con sistemas de reporting regulatorio (RAT, SIOS) es parte del alcance si aplica — y se documenta para cualquier auditoría del regulador.
AI Readiness: 8.000-15.000€. Piloto sobre un proceso: 40.000-90.000€ dependiendo del perímetro. Plataforma operativa: 120.000-250.000€+ con varios meses. El ROI en mantenimiento evitado o pérdidas recuperadas tiene métricas claras y medibles desde el primer mes post-go-live.
Tomada como restricción dura. Trabajamos con arquitecturas de datos que no exponen sistemas OT directamente, despliegues en infraestructura propia del operador cuando se requiere, y sin canales de escritura hacia sistemas de control. El equipo de ciberseguridad industrial del cliente participa en el diseño desde la fase de diagnóstico.