Orbitae - AI by SDG Group: How AI Transforms Modern Utilities

Orbitae - AI by SDG Group: la IA como motor de las operaciones de servicios públicos de próxima generación

Contexto:

Las empresas de servicios públicos (que abarcan la electricidad, el gas, el agua y la gestión de residuos) están generando volúmenes de datos sin precedentes procedentes de sensores, contadores, sistemas SCADA, dispositivos IoT, recursos energéticos distribuidos y operaciones sobre el terreno. Sin embargo, muchas organizaciones siguen dependiendo de herramientas tradicionales, procesos manuales y la toma de decisiones basada en reglas.

La IA se ha convertido en el factor clave para:

• Pase de operaciones reactivas a predictivas.
• Convierte los datos en inteligencia procesable.
• Automatiza decisiones complejas en tiempo real.
• Coordina la infraestructura con mayor eficiencia y menor coste.

Orbitae - AI by SDG Group proporciona al sector de los servicios públicos capacidades avanzadas de inteligencia artificial adaptadas a cada parte de la cadena de valor. Nuestros servicios y soluciones integran modelos de aprendizaje automático, copilotos LLM, motores de detección de anomalías, algoritmos de optimización y flujos de trabajo autónomos, lo que permite a su empresa modernizar la forma de gestionar los activos, las redes, los clientes y la sostenibilidad.

Principales retos del sector de los servicios públicos: dónde más se necesita la IA

1. Baja previsibilidad en sistemas complejos

Las empresas de servicios públicos operan sistemas muy variables que se ven afectados por las condiciones meteorológicas, la intermitencia de la generación, el envejecimiento de los activos y las fluctuaciones en el consumo. Las herramientas de previsión tradicionales y las reglas fijas no pueden anticipar estas complejidades.

2. Fallos de activos y mantenimiento reactivo

Las interrupciones imprevistas, el deterioro de los equipos y los retrasos en el mantenimiento reducen la fiabilidad y aumentan los gastos operativos, costes que la IA puede reducir mediante la detección temprana y la orientación prescriptiva.

3. Pérdidas operativas e ineficiencias

Las fugas de agua, las pérdidas eléctricas no técnicas, el bombeo subóptimo, las ineficiencias en el tratamiento y la contaminación de los residuos persisten debido a la visibilidad limitada. La IA resuelve estos problemas con la detección y optimización en tiempo real.

4. ESG y carga normativa

Los informes medioambientales, el seguimiento de emisiones y los procesos de cumplimiento normativo exigen una escala de datos y una automatización que solo los sistemas basados en inteligencia artificial pueden gestionar de forma fiable.

5. Expansión de la infraestructura bajo restricciones de gastos de capital

Las empresas de servicios públicos deben maximizar la capacidad de la infraestructura existente sin incurrir en gastos excesivos, lo que requiere modelos de IA que simulen escenarios, optimicen la topología y orienten las inversiones.

Cómo ayuda Orbitae: un análisis en profundidad de sus capacidades de IA para empresas de servicios públicos

1. Mantenimiento predictivo y prescriptivo basado en inteligencia artificial

Orbitae utiliza modelos de aprendizaje automático para detectar señales de alerta temprana de degradación de activos en los ámbitos de la generación, transmisión, distribución y tratamiento de agua.

Las capacidades de IA incluyen:

• Predicciones de vida útil restante (RUL)
• Clasificación automática de fallos
• Detección de anomalías basada en sensores
• Inferencia de la causa raíz impulsada por LLM
• Acciones prescriptivas (momento óptimo, necesidades de repuestos, restricciones de seguridad)

Esto ayuda a las empresas de servicios públicos a pasar de un mantenimiento a intervalos fijos a programas dinámicos basados en el riesgo, lo que reduce las interrupciones del servicio y los costes de mantenimiento.

2. Previsión inteligente de la demanda y los recursos

La demanda de servicios públicos se ve ahora condicionada por patrones climáticos volátiles, la integración de recursos energéticos distribuidos (DER), la recarga de vehículos eléctricos, las variaciones estacionales y los hábitos de consumo.

Modelos de Orbitae:

• Previsión del consumo de electricidad, gas o agua con una antelación de entre 15 minutos y 7 días.
• Predecir la generación distribuida
• Estimar la disponibilidad de agua utilizando datos meteorológicos e hidrológicos.
• Previsión de presión, carga y picos de uso en todas las redes.
• Simular escenarios de demanda neta afectados por la penetración de DER/EV.

Estas previsiones basadas en inteligencia artificial mejoran la planificación de la red, las decisiones de compra y la estabilidad operativa.

3. Operaciones de red optimizadas con IA

La IA permite a las empresas de servicios públicos operar más allá de los límites del juicio humano o las reglas estáticas.

Redes eléctricas:

• Las redes neuronales gráficas (GNN) optimizan la topología de la red en tiempo real.
• La IA reduce la restricción de las energías renovables mediante el redireccionamiento dinámico de la energía.
• El aprendizaje automático estabiliza el voltaje y equilibra las cargas entre los alimentadores.
• Los modelos de previsión identifican la congestión antes de que se produzca.

Redes de agua:

• Optimización dinámica de la presión guiada por el riesgo predictivo de fugas
• Los algoritmos de programación de bombas minimizan los costes energéticos
• La IA mejora los modelos hidráulicos con datos de sensores en tiempo real

Aqualia

Descubre cómo Aqualia transformó sus operaciones de agua gracias a los datos y a la IA

 

Historia de éxito

4. Detección de anomalías y reducción de pérdidas en tiempo real mediante IA

Análisis continuo de datos de sensores de alta frecuencia para detectar anomalías invisibles para los operadores humanos.

La IA detecta:

• Fugas y roturas de tuberías.
• Patrones anormales de caudal o presión.
• Ineficiencias en la dosificación de productos químicos en las plantas de tratamiento.
• Pérdidas de electricidad no técnicas.
• Irregularidades en los contadores y anomalías en el consumo.
• Indicadores tempranos de contaminación en el procesamiento de residuos.

Esto permite a las empresas de servicios públicos intervenir antes, reducir las pérdidas de ingresos y proteger la fiabilidad del servicio.

5. IA generativa para operaciones, trabajo de campo y gestión del conocimiento

Las soluciones de Orbitae integran copilotos basados en LLM para reforzar los equipos de toda la organización.

Casos de uso:

• Asistencia técnica: soluciones paso a paso, orientación sobre seguridad y recuperación de casos anteriores.
• Copilotos para operadores: información en tiempo real sobre la red y explicación de incidentes.
• Asistentes virtuales para clientes y ciudadanos para facturación, consumo y alertas.
• Ingesta automatizada de documentación y extracción de conocimientos.
• Paneles de control conversacionales para la generación de informes bajo demanda.

Estas capacidades reducen la carga de trabajo, aceleran la respuesta y democratizan la información entre las unidades de negocio.

6. IA para la optimización del agua, los residuos y la economía circular

Las soluciones de Orbitae pueden mejorar la sostenibilidad y la eficiencia de los recursos con soluciones de IA específicas:

En el agua:

• Previsión de la abstracción de recursos basada en IA.
• Optimización de la dosificación química.
• Detección de anomalías en la calidad del agua.
• Análisis de patrones de consumo.
• Predicción automatizada del riesgo de fugas.

En la gestión de residuos:

• Visión artificial para detectar y clasificar la contaminación.
• Algoritmos de optimización de rutas para la recogida diaria.
• Mantenimiento predictivo para equipos de procesamiento.
• Previsión de precios de materias primas para materiales reciclables.
• Optimización de la combustión de residuos para la generación de energía.

Esto ayuda a las empresas de servicios públicos a reducir el impacto medioambiental y mejorar la rentabilidad.

7. Motores de decisión autónomos y modelos de optimización

Nuestros servicios incorporan algoritmos de optimización que determinan de forma autónoma el escenario operativo más eficiente.

Ejemplos:

• Asignación y distribución de plantas (logística)
• Reconfiguración de redes bajo restricciones
• Gestión óptima del almacenamiento y los embalses
• Equilibrio entre generación y distribución
• Simulaciones de inversión en múltiples escenarios

Estos motores permiten a las empresas de servicios públicos tomar decisiones estratégicas más rápidas y precisas.

8. Informes ESG mejorados con IA y automatización del cumplimiento normativo

Permite automatizar la elaboración de informes medioambientales y de sostenibilidad mediante la recopilación de datos de sistemas IoT, ERP, plantas de tratamiento, medidores y registros operativos.

Capacidades de la IA:

• Cálculos automatizados de emisiones.
• Detección de anomalías medioambientales.
• Predicción de tendencias en la calidad del agua.
• Modelización de métricas de circularidad.
• Generación automatizada de informes normativos.

Esto reduce el esfuerzo manual, mejora la precisión y aumenta la preparación normativa.

9. Optimización de las compras impulsada por la inteligencia artificial para empresas de servicios públicos

Las compras en el sector de los servicios públicos se enfrentan a una complejidad cada vez mayor debido a la volatilidad de los costes de los materiales, las interrupciones en la cadena de suministro y la necesidad de ajustar las compras a los planes de infraestructura plurianuales. Orbitae mejora este proceso con previsiones basadas en inteligencia artificial, flujos de trabajo colaborativos y análisis integrados, convirtiendo las compras en una función estratégica basada en datos.

Capacidades clave de IA:

• Previsión mediante IA de las necesidades de aprovisionamiento
  Los modelos de aprendizaje automático anticipan las necesidades de materiales, repuestos y servicios basándose en planes de mantenimiento, patrones históricos y previsiones operativas, lo que reduce el aprovisionamiento de emergencia y la incertidumbre en los costes.
  
  
• Flujos de trabajo colaborativos e integrados
  Las unidades operativas envían sus necesidades, el departamento de compras las consolida y el departamento financiero valida los presupuestos dentro de un flujo de trabajo unificado, lo que mejora la visibilidad y la coordinación en toda la organización.
  
  
• Simulación de escenarios y abastecimiento estratégico
  La IA evalúa planes de compra con múltiples escenarios basados en la demanda, las variaciones de precios, el riesgo de los proveedores y el impacto presupuestario, lo que permite tomar decisiones de abastecimiento más inteligentes.
  
  
• Análisis de procesos y detección de cuellos de botella
  Los análisis automatizados identifican retrasos, picos de carga de trabajo e ineficiencias, lo que permite orientar las mejoras específicas y las oportunidades de automatización.
  
  

Ventajas para las empresas de servicios públicos:

• Planificación de compras más precisa y proactiva.
• Mayor alineación entre las áreas de compras, operaciones y finanzas.
• Mejores economías de escala.
• Mayor visibilidad del gasto y del rendimiento de la planificación.

Orbitae permite a las empresas de servicios públicos crear una función de compras predecible, eficiente y estratégicamente optimizada que favorece la estabilidad operativa y el control de costes.

Conclusión

El sector de los servicios públicos se encuentra en el centro de los esfuerzos mundiales en materia de sostenibilidad, descarbonización y transformación digital. Para alcanzar la excelencia operativa, la resiliencia de las redes, la eficiencia de los recursos y la responsabilidad medioambiental se necesita algo más que las herramientas de datos tradicionales: se necesita inteligencia artificial a gran escala.

Orbitae - AI by SDG Group permite a las empresas de servicios públicos:

• Predecir en lugar de reaccionar.
• Optimizar en lugar de construir en exceso.
• Automatizar en lugar de depender de reglas manuales.
• Aprender continuamente de las operaciones.
• Prestar servicios más sostenibles y eficientes.

La IA se convierte no solo en una mejora tecnológica, sino en la base de las empresas de servicios públicos modernas: predictivas, eficientes, basadas en datos y preparadas para los retos del futuro.

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