Caso de éxito · Food & Beverages

La fábrica que puso inteligencia artificial a cada kilovatio

Sensores en tiempo real, IA que anticipa las averías y modelos que optimizan la eficiencia. Menos coste, menos paradas y una huella de carbono por fin medible.

Mantenimiento predictivo con IA

Analítica energética en tiempo real (IoT)

Sostenibilidad medible (ESG)

El punto de partida

Producía su propia energía, pero la operaba a ciegas y a base de averías

Una industria alimentaria de gran consumo produce a gran escala (frío, cocción, procesado) y la energía es una de sus mayores partidas de coste. Para reducir esa dependencia, genera parte de su propia energía mediante cogeneración, que abastece de electricidad, calor, frío, vapor y aire a la planta.

Pero esa cogeneración funcionaba como una caja negra: el rendimiento de cada flujo vivía disperso y se revisaba tarde. Las averías de los motores llegaban por sorpresa, con paradas no planificadas que disparaban el coste. Y la huella de carbono, cada vez más exigida, era casi imposible de calcular con rigor.

En un contexto de energía cara y volátil, y con la sostenibilidad ya en la agenda regulatoria, operar a ciegas había dejado de ser una opción.

El reto

Datos de cogeneración dispersos y revisados tarde, sin visión en tiempo real del rendimiento.

Averías de los motores por sorpresa: paradas no planificadas (downtime) y coste disparado.

Eficiencia energética gestionada por intuición, sin previsión ni optimización.

Coste energético difícil de atribuir a cada proceso en un mercado de precios volátiles (€/kWh).

Huella de carbono y objetivos ESG imposibles de medir y demostrar con datos consolidados.

Lo que propusimos

Conectar la sensórica de las plantas a una plataforma de datos moderna que lo unifica todo en tiempo real. Sobre ella, IA de mantenimiento predictivo que anticipa las averías antes de que paren la producción (con detección de anomalías en los motores), y modelos predictivos y prescriptivos que no solo miden la eficiencia, sino que recomiendan cómo operar para maximizarla. Y, encima, un reporting de sostenibilidad que convierte la huella de carbono en un dato fiable y auditable.

El cambio

De reaccionar a las averías a anticiparlas con IA

Lo que antes se sufría (paradas por sorpresa, energía a ciegas, sostenibilidad sin datos) pasa a anticiparse. La IA no se queda en lo que ha pasado: predice lo que va a pasar y recomienda qué hacer.

Antes

Rendimiento de la cogeneración revisado tarde y a ciegas

Averías por sorpresa, con paradas no planificadas

Eficiencia gestionada por intuición, sin optimización

Huella de carbono imposible de medir con rigor

Ahora

Rendimiento de cada flujo de energía en tiempo real, dato a dato

IA que anticipa las averías antes de que paren la producción

Modelos que prescriben el punto óptimo de operación

Huella de carbono medida, auditable y lista para el reporting ESG

flujos de energía en una plataforma

monitorización en tiempo real

1 %

huella de carbono auditable (ESG)

El valor generado

Qué cambia cuando la energía se vuelve inteligente

Menos paradas, más producción

El mantenimiento predictivo anticipa las averías antes de que detengan la planta: más disponibilidad.

Eficiencia optimizada, no solo medida

Los modelos prescriptivos recomiendan cómo operar para exprimir cada kilovatio.

Energía en tiempo real

El rendimiento de cada flujo se ve al instante, con la sensórica conectada a la plataforma.

Coste bajo control

Cada proceso conoce su consumo y su coste (€/kWh), incluso con precios volátiles.

Sostenibilidad demostrable

La huella de carbono se mide y se audita, lista para el reporting ESG (CSRD).

Replicable y escalable

El mismo enfoque sirve para cualquier planta o industria intensiva en energía.

Lo que dice el cliente

Antes esperábamos a que un motor fallara para reaccionar. Ahora la IA nos avisa antes, operamos en el punto óptimo y medimos nuestra huella con datos. Es otra forma de dirigir la planta.

Dirección Industrial

Industria alimentaria / Food & Beverages

Dudas habituales

Preguntas frecuentes

¿Qué es el mantenimiento predictivo con IA?

Es el uso de modelos de IA sobre los datos de los equipos para anticipar una avería antes de que ocurra. En lugar de reparar cuando algo se rompe, se actúa antes, evitando paradas no planificadas. En BertIA, consultora de IA y datos en Barcelona, lo aplicamos en industria alimentaria, donde una parada de la cogeneración es coste directo.

¿Qué diferencia hay entre monitorizar y prescribir?

Monitorizar es ver qué pasa; predecir es saber qué va a pasar; prescribir es recomendar qué hacer. Los modelos prescriptivos van más allá de mostrar la eficiencia: recomiendan el punto de operación que la maximiza.

¿Ayuda con la normativa de sostenibilidad?

Sí. Medir la huella de carbono con datos consolidados y auditables es la base del reporting ESG que ya exige la regulación europea (CSRD). Convierte una obligación en un dato fiable y en una ventaja de gestión.

¿Hay que instalar maquinaria nueva?

No. La solución se apoya en las plantas y la sensórica existentes, conectando sus datos a una plataforma moderna sin obra nueva ni parar la producción.

¿Es replicable en otras industrias?

Totalmente. Unificar los datos de energía en tiempo real, aplicar IA predictiva y optimizar el rendimiento es replicable en cualquier industria intensiva en energía, dentro y fuera de la alimentación.