Sustainable Operations & Decarbonation

Las misiones de Operaciones Sostenibles y Descarbonización en la industria requieren una colaboración estrecha con los equipos de Datos e IA. La reducción de la huella de carbono, la optimización de recursos y la transición hacia operaciones sostenibles exigen una medición precisa de los fenómenos industriales (recolección de datos fiables, análisis en tiempo real) y una comprensión profunda de las palancas de acción (explicación de impactos, predicción de escenarios y prescripción de soluciones operativas). Esto implica el uso de herramientas avanzadas: ciencia de datos, machine learning, IA y simulación digital.

Responsabilidades principales

a. Gobernanza y recolección de datos industriales y ambientales

Centralización de datos: Recuperación, limpieza, estructuración y gobernanza de datos provenientes de operaciones industriales (sensores IoT, SCADA, ERP, MES) y fuentes externas (bases de datos de carbono, normativas, proveedores de energía, etc.).
Definición de indicadores clave: Identificación y seguimiento de KPIs relacionados con la descarbonización (ej.: intensidad de carbono por unidad producida, eficiencia energética, tasa de reciclaje de residuos, consumo de agua) y operaciones sostenibles (ej.: OEE – Overall Equipment Effectiveness – ajustado a criterios ESG).

b. Informes y visualización para la toma de decisiones

Diseño de cuadros de mando operativos: Creación de herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Grafana, Python) para hacer accesibles los datos de desempeño ambiental y operativo a los equipos industriales y a la dirección.
Automatización de informes: Uso de IA para generar informes de descarbonización conformes a normas sectoriales (ej.: Protocolo GHG, ISO 50001, regulaciones locales) y expectativas de las partes interesadas (inversores, reguladores, clientes).

c. Modelado y optimización de operaciones sostenibles

Desarrollo de modelos:
- Modelos explicativos: Analizar correlaciones entre procesos industriales y su impacto en carbono (ej.: relación entre la velocidad de producción y el consumo energético).
- Modelos predictivos: Anticipar emisiones futuras en función de escenarios de producción, mezclas energéticas o cambios normativos.
- Modelos prescriptivos: Proponer acciones concretas para reducir la huella de carbono (ej.: optimización de horarios de producción, sustitución de materias primas, mejora de la eficiencia energética).
Simulación y gemelos digitales (Digital Twins): Modelado de líneas de producción o plantas completas para probar escenarios de descarbonización (ej.: impacto de la electrificación de procesos, integración de energías renovables).
Uso de IA y machine learning:
- Detección de anomalías en consumos energéticos o emisiones (ej.: fugas de gas, sobreconsumo de electricidad).
- Optimización dinámica de parámetros de producción para minimizar la huella de carbono sin sacrificar la productividad.

d. Colaboración transversal y transformación operativa

Interfaz con equipos industriales: Trabajo conjunto con equipos de producción, mantenimiento, compras y energía para integrar datos de sostenibilidad en los procesos operativos (ej.: selección de proveedores bajos en carbono, mantenimiento predictivo para reducir desperdicios).
Vigilancia tecnológica y normativa: Seguimiento de innovaciones en descarbonización (ej.: hidrógeno verde, captura de carbono) y cambios regulatorios (ej.: taxonomía europea, mecanismo de ajuste en frontera por carbono).
Acompañamiento al cambio: Formación de equipos industriales en el uso de herramientas de datos/IA y sensibilización sobre los desafíos de la descarbonización.

Ejemplos de proyectos concretos

Optimización energética de una planta: Uso de IA para ajustar en tiempo real parámetros de producción (temperatura, presión, velocidad) y reducir el consumo energético en un 15% sin afectar el rendimiento.
Implementación de un gemelo digital para la descarbonización: Modelado de una línea de producción para simular el impacto de sustituir gas natural por hidrógeno verde e identificar cuellos de botella.
Detección automatizada de desperdicios: Implementación de algoritmos de machine learning para identificar fuentes de sobreconsumo energético o de materias primas en cadenas de producción.
Plan de transición baja en carbono: Elaboración de una hoja de ruta para electrificar el 30% de los procesos térmicos para 2030, basada en escenarios de costos y emisiones modelados.
Trazabilidad de emisiones de Alcance 3: Desarrollo de una herramienta para mapear y reducir emisiones indirectas en la cadena de suministro, en colaboración con proveedores.

Entorno y desafíos

Datos industriales complejos: Los datos provienen de fuentes heterogéneas (sensores, ERP, informes manuales) y suelen ser ruidosos o incompletos. Se requiere rigor para limpiarlos y cruzarlos.
Equilibrio entre desempeño y sostenibilidad: Las soluciones deben conciliar reducción de emisiones, control de costos y mantenimiento de la productividad.
Innovación bajo restricciones: Las tecnologías de descarbonización (ej.: hornos de hidrógeno, captura de CO₂) suelen ser inmaduras o costosas. El desafío es identificar oportunidades realistas y escalables.