A lo largo de la cadena de suministro de energía, desde la generación hasta el consumidor, podemos ver que la tendencia hacia la inversión en energía renovable se ha acelerado a medida que ha crecido la demanda de que las empresas de energía busquen activamente inversiones en energías con poco o ningún impacto ambiental en la búsqueda de la descarbonización. McKinsey estima que para 2035, el 50% de la energía será eólica y photo voltaic.
El cambio hacia la energía renovable tiene un impacto claro y significativo en la generación y distribución de energía que debe gestionarse con cuidado. Por lo tanto, el uso eficiente de los datos será elementary para mejorar la competitividad y la productividad de los activos, tanto de generación tradicional como renovable.
Eficiencia de datos en renovables
Desde la perspectiva de la generación de energía a partir de fuentes renovables, existen varios desafíos que las empresas deben abordar. La naturaleza variable que alimenta la generación renovable hace que la producción sea menos predecible. En ese sentido, el acceso a la subasta es más conservador y puede generar ineficiencias en el uso de los activos, ya que parte de la energía producida puede desecharse si no es vendible en el mercado intradiario.
El uso eficaz de los datos puede tener un impacto directo en el flujo de efectivo de las empresas de generación eólica y photo voltaic en áreas como la toma de decisiones en tiempo actual. Con los conocimientos adecuados, la producción de energía a partir de activos renovables se puede optimizar y predecir mejor el futuro de la oferta y la demanda. Además, utilizar bien los datos puede permitir tomar mejores decisiones, como la posibilidad de saltarse el mercado diario y pasar directamente al mercado intradiario y tener una mejor rentabilidad por vatio generado.
Las organizaciones que trabajan en la generación de energía tradicional tendrán que ajustar costos mejorando la eficiencia de estas plantas. En este sentido, varios estudios proyectan que un uso adecuado de la analítica avanzada implica un ahorro de entre 5% y 7,5%. Esto se debe a una mejora en el tiempo de actividad de la planta, respaldada por aplicaciones de mantenimiento predictivo, junto con la optimización del consumo de flamable que alimenta estas plantas, así como un monitoreo de rendimiento detallado que elimina la sobreproducción.
Esta necesidad de mejorar los costes de producción en las plantas más tradicionales cobra cada vez más importancia si añadimos que cada vez son más los particulares que inyectan energía al sistema a partir de paneles solares. Estos actores están en ambos extremos de la cadena, ya que producen y consumen al mismo tiempo. Este escenario sugiere que en un futuro no muy lejano habrá una gran “cola larga” de productores que habrá que tener en cuenta para cualquier modelo de previsión de producción. Por ello, la necesidad de contar con una plataforma de datos que permita un análisis y predicción afinados de la oferta y la demanda se convierte en una herramienta necesaria para operar el negocio de una manera más eficiente y rentable.
Gestión de pink inteligente
Todo esto introduce una nueva cuestión: la gestión de la pink. El negocio de transmisión y distribución de energía ha experimentado pocos cambios en los últimos años, pero puede verse afectado por una serie de factores. Comúnmente es la incorporación de un gran número de pequeños productores repartidos por todo el territorio, y el aumento en el auge de los vehículos eléctricos lo que está provocando esta tensión.
Esto último impulsará cambios en los hábitos de consumo, como la carga de vehículos eléctricos en el hogar y la inyección de energía de paneles solares en los techos, lo que provocará picos de energía al mediodía y creará patrones de demanda diarios más volátiles. Para hacer frente a estos cambios en la demanda y evitar sobrecargas, las distribuidoras deberán invertir en la optimización de la pink, lo que puede poner presión sobre la rentabilidad y los flujos de caja.
La inversión es inevitable, por lo que la pregunta se convierte en una inversión inteligente. ¿Cómo preparan las empresas sus activos para el futuro y cómo se preparan para el futuro?
Ahí es donde entran los datos. McKinsey estima que el uso de tecnologías basadas en datos puede generar ahorros en costos operativos y de mantenimiento de más del 12 %. Por ejemplo, el mantenimiento predictivo, basado en el aprendizaje automático, permitirá a las empresas de servicios públicos tomar medidas preventivas que eviten cortes de energía y costos a gran escala. Hoy en día, los costos de los sensores, la captura de datos y el almacenamiento de información han disminuido significativamente y son una décima parte de lo que eran hace 10 años, lo que lleva a la proliferación de datos que permiten eficiencias impulsadas por análisis avanzados.
Estas eficiencias se logran a través de soluciones de inspección remota, evitando desplazamientos del private y acortando los tiempos de resolución. Además, gracias al mantenimiento predictivo y la optimización de la eficiencia en la gestión de activos, se mejoran aspectos como la pérdida de energía y el aumento del tiempo de servicio de las plantas transformadoras.
Esto es posible gracias a la implantación de soluciones IoT impulsadas por la introducción de mejoras en las comunicaciones como el 5G o la futura tecnología 6G, que tendrá una velocidad de transmisión de 1.000 Gbp/s, frente a los 600 Mbp/s del 5G. A través de estas tecnologías, las empresas energéticas podrán recopilar datos y analizarlos en tiempo actual, lo que les permitirá optimizar los costos operativos, incluso definiendo políticas de mantenimiento predictivo que garanticen el nivel de servicio y el ahorro.
Hacia una mejor experiencia del cliente
Por último, examinamos las empresas minoristas, las comercializadoras de energía. La demanda de energía en el mercado minorista se ha mantenido prácticamente plana en los últimos años. Además, estamos en un segmento de la cadena de valor donde existe una competencia feroz y los nuevos competidores son más digitales y ágiles.
La autoridad y la lucha por retener o captar clientes se ha convertido en el precedente de estas empresas, donde conocer al detalle la experiencia del cliente y buscar maximizar su satisfacción ha de ser la prioridad. en este empeño—el uso de datos, perfiles de clientes 360°—es imperativo, ya que con la liberalización del mercado se han observado tasas de abandono de clientes de hasta un 25% según analistas.
En este contexto, las empresas de reciente creación tienen la ventaja de haber nacido digitales, pero sin embargo con menos músculo financiero y con el reto de encontrar la escala que las haga viables a medio y largo plazo. Por otro lado, las empresas tradicionales más grandes tienen enormes estructuras de costos, son menos ágiles y necesitan digitalización para competir. Soluciones como la analítica de voz automatizada en name facilities, la integración de estas analíticas con sistemas de comunicación como aplicaciones móviles o la net corporativa, así como el análisis automático de consumo y precio de la energía permitirán a las empresas tener un mejor conocimiento de los clientes, aumentando el valor de vida y reduciendo la rotación.
Otros aspectos que pueden mejorar la eficiencia de las empresas minoristas son una mejor evaluación de la solvencia de los clientes y la variación del consumo, minimizando los incumplimientos y evitando el fraude. El impacto del uso de diferentes técnicas analíticas en este campo aumenta la rentabilidad de estas empresas entre un 5% y un 10%, al mismo tiempo que aumenta el valor de la marca al aumentar la satisfacción del cliente.
Se habla menos del uso de analítica avanzada en los centros corporativos y tiene un retorno estimado de entre un 8% y un 9% de reducción de costos operativos. Dentro de este grupo podemos encontrar aspectos como la mejora en la gestión e investigación de los accidentes de trabajo así como su prevención, u otros aspectos como lo que se denomina “folks analytics” en referencia al uso de herramientas de análisis de datos para la gestión y toma de decisiones en la gestión de personas en la empresa. Estos incluyen el reclutamiento, la capacitación, la gestión del desempeño y la retención de empleados.
Entrando en aspectos más tecnológicos, las plataformas de datos que deben soportar esta toma de decisiones deben poder operar en un entorno híbrido en el que exista integración con las aplicaciones que residen en los propios centros de datos de la empresa, así como la posibilidad de trabajar en entornos de nube pública.
El gobierno de datos es otro aspecto clave para solucionar estos problemas, ya que el ciclo de vida de los datos es complejo y diverso desde la captura de la información cuando se genera, hasta que se devour en un sistema que explota la información closing. Si tenemos en cuenta estos dos puntos—hibridación y gobernanza—la gestión unificada de datos puede ser un desafío si no se cuenta con la tecnología adecuada.
En definitiva, hemos visto cómo el uso de aspectos analíticos y de gestión de datos tiene un impacto directo en toda la cadena de valor del negocio energético. En un entorno cambiante como el que vivimos actualmente, con disaster y picos de demanda, la agilidad y adaptabilidad de las empresas energéticas será un aspecto diferenciador que se verá reflejado en rentabilidad, cuota de mercado y valor para el accionista.
Estamos ante un cambio de paradigma donde la analítica de datos en el uso de la energía puede ser un issue diferencial para obtener una mayor rentabilidad, con menores costes de producción, un gran aumento de la eficiencia en la generación, distribución y transmisión y, por supuesto, una mejora en la fidelización de el cliente closing que además puede beneficiarse del ahorro en su factura y de la eficiencia en su consumo.
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