Fabricante componentes para el sector de la automoción, con múltiples plantas en España y una facturación de 220 M€. Como proveedor Tier 1 de tres grandes OEMs europeos, opera bajo contratos de suministro con márgenes ajustados y presión creciente para cumplir compromisos de descarbonización donde sus clientes empezaron a exigir en 2023 reportes verificados de huella de carbono por pieza producida.

La planta principal, con 520 empleados y capacidad para 18 millones de piezas anuales consumía aproximadamente 15.400 MWh al año en sus procesos de estampación, soldadura, tratamiento superficial y aire comprimido. La energía representaba el 5,8% de los costes totales de fabricación, una proporción que había crecido un 34% en dos años por el encarecimiento del precio eléctrico industrial en España.

La dirección conocía el problema. Tenía los contadores, tenía los recibos, tenía incluso un sistema de monitorización básica instalado tres años antes. Lo que no tenían era la capacidad de relacionar el consumo con los procesos que lo generaban, ni de anticipar los picos que disparaban los costes de potencia. Los datos energéticos y los datos de producción se alojaban en sistemas separados que no se comunicaban entre sí.

El diagnóstico inicial tardó cuatro semanas y fue, en palabras del equipo de proyecto, "sorprendente". No porque la planta consumiera más de lo esperado, sino porque la mayor parte del consumo excesivo ocurría exactamente cuando nadie lo estaba mirando: en los turnos de noche, en los períodos entre producción y en las fases de espera de las prensas.

El análisis cruzado de datos energéticos y de producción reveló que el 31% del consumo eléctrico de la planta se producía fuera de los momentos de producción activa. Las prensas de estampación permanecían en modo caliente durante los cambios de útil, consumiendo entre el 40% y el 60% de su potencia nominal sin generar ninguna pieza. El sistema de aire comprimido que era el mayor consumidor individual de la planta, con el 28% del total presentaba fugas acumuladas equivalentes al 18% del caudal generado.

El hallazgo más relevante fue otro. Los contratos de suministro eléctrico de la empresa incluían penalizaciones por superar la potencia contratada en determinadas franjas horarias. El análisis mostró que la planta incurría en estas penalizaciones en una media de 18 veces al mes, simplemente porque el arranque simultáneo de varios equipos pesados no estaba coordinado. Nadie había diseñado esa coordinación, ni calculado el coste de la falta de coordinación.

• La empresa estableció como condición no negociable que la solución operara sobre los sistemas existentes sin requerir paradas de producción ni sustitución de equipos. La integración se articuló sobre las siguientes capacidades:
• Medición y sensórica: acceso a los contadores energéticos y sensores de proceso ya instalados en planta, sin necesidad de nueva instrumentación.
• Sistemas de producción: integración con el MES y el ERP para correlacionar el consumo energético con las órdenes de fabricación y los estados de máquina en tiempo real.
• Histórico de consumo: disponibilidad de al menos 18 meses de datos energéticos y de producción para identificar patrones estacionales y entrenar los modelos de predicción.
• Despliegue y acceso: arquitectura local en planta para operación en tiempo real, con panel de control accesible para operarios, ingeniería de procesos y dirección

La integración técnica se completó en 9 semanas. Antes de iniciar el despliegue los operarios dedicaron dos semanas adicionales a validar la calidad de los datos históricos disponibles, un paso que resultó determinante para la fiabilidad posterior de los modelos.

La plataforma se desplegó en tres módulos, cada uno activado cuando el anterior había demostrado resultados estables. La secuencia no fue casualidad: empezar por lo más visible las ineficiencias más fáciles de cuantificar permitiendo construir la confianza interna necesaria para abordar los cambios operativos más complejos.

• ·Módulo 01- Visibilidad y detección de ineficiencias: correlación automática entre consumo energético y estado de producción. Identificación de consumos ociosos, fugas y equipos fuera de rango.
• ·Módulo 02 -Optimización de demanda en tiempo real: gestión inteligente de arranques y secuencias de equipos para eliminar picos de potencia y reducir penalizaciones en el contrato eléctrico.
• ·Módulo 03- Predicción y reporte de huella de carbono: cálculo automático del consumo energético por pieza producida y generación del reporte de huella de carbono en los Scope 1 y Scope 2 exigido por los OEMs clientes.

Doce meses después del arranque en producción, la empresa cerró el ejercicio con los mejores indicadores energéticos de su historia. El ahorro no procedió de una única gran acción, sino de la suma de decenas de pequeñas correcciones sostenidas en el tiempo, algo que solo es posible cuando existe un sistema que monitoriza, aprende y alerta de forma continua. Destacamos los siguientes indicadores obtenidos:

• −16,2% reducción del consumo eléctrico total en 12 meses
•  −91% reducción de penalizaciones por exceso de potencia
•  −22% reducción de la huella de carbono por pieza producida

El impacto más inesperado no fue económico, sino comercial. Los tres OEMs clientes del fabricante Tier 1 renovaron sus contratos de suministro con una cláusula explícita que reconocía el cumplimiento de los objetivos de descarbonización acordados. La plataforma de IA había convertido un problema de costes internos en una ventaja competitiva visible para el mercado.

A lo largo del primer año de operación, cuatro aplicaciones concentraron el 80% del ahorro total obtenido por el fabricante Tier 1 y marcaron el camino para la extensión del proyecto a las otras dos plantas del grupo que son los siguientes:

• Consumo ocioso en prensas de estampación: protocolos automáticos de reducción durante cambios de útil. Resultado: reducción del el 38% del ahorro total del proyecto.       
• Detección de fugas en aire comprimido: 47 puntos de fuga identificados y reparados. Las pérdidas cayeron del 18% al 4%, traduciendosé en ahorros anuales en compresores.
• Coordinación de arranques y picos de potencia: secuenciación inteligente de equipos pesados. Las penalizaciones por exceso de potencia bajaron en 90%.
• Reporte automático de huella de carbono: cálculo en tiempo real de emisiones Scope 1 y Scope 2 por pieza.