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 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.

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.