Las organizaciones se enfrentan a una presión cada vez mayor para reducir las emisiones de carbono y cumplir la normativa. El análisis predictivo ofrece una solución, permitiendo a las empresas reducir el consumo de energía en 12-15% y las emisiones en hasta 40%. Las principales ventajas son:
- Costes más bajos: Las herramientas predictivas ahorran millones al año (por ejemplo, $3,2M para una empresa petroquímica).
- Seguimiento preciso de las emisiones: Los sistemas asistidos por IA mejoran la precisión de los datos a 87%, reduciendo los errores de los métodos manuales.
- Eficiencia operativa: La supervisión proactiva prolonga la vida útil de los equipos y reduce el tiempo de inactividad en 25-30%.
- Cumplimiento de la normativa: Los informes automatizados simplifican el cumplimiento de los requisitos ESG y de la UE.
Actual Gestión de activos Desafíos
A medida que más organizaciones recurren a la gestión predictiva de activos, es importante abordar los retos a los que se enfrentan. Por ejemplo, sólo 9% de las empresas miden completamente sus emisiones [2].
Reunión Reducción del carbono Requisitos
Las expectativas de los inversores y una normativa más estricta empujan a las empresas a reducir sus emisiones. En junio de 2021, 457 inversores, que gestionan más de $41 billones en activos, firmaron la Declaración Mundial de los Inversores sobre la Crisis Climática. [1].
Entre los principales retos figuran:
- Requisitos reglamentarios más estrictos
- Información clara sobre ASG para satisfacer las expectativas de los inversores
- Equilibrar la reducción de emisiones con los objetivos operativos
- Mostrar avances que satisfagan a las partes interesadas
Estas presiones se ven agravadas por prácticas anticuadas en materia de datos, lo que dificulta a las empresas satisfacer estas demandas.
Gestión de los datos sobre el carbono
Los estudios revelan que 81% de las empresas omiten algunas emisiones internas, 66% no informan de las emisiones externas y 86% siguen utilizando hojas de cálculo manuales. [2].
"Cuando las empresas no son capaces de entender sus niveles de referencia de emisiones, ¿cómo pueden esperar hacer un seguimiento de sus emisiones y fijar los objetivos adecuados?"."
Los errores en los datos de emisiones pueden alcanzar 30-40% [2], que demuestran la necesidad de mejores soluciones basadas en datos.
Más allá de los métodos reactivos
Confiar en métodos reactivos, como la recopilación manual de datos y la elaboración de informes a posteriori, retrasa la comprensión y limita el impacto. Muchas empresas se centran en mejorar las puntuaciones ASG sin vincular los esfuerzos a la creación de valor real. [3].
| Enfoque reactivo | Impacto en los objetivos de sostenibilidad |
|---|---|
| Recogida manual de datos | Errores y retrasos elevados |
| Seguimiento basado en hojas de cálculo | Análisis limitado |
| Informes posteriores | Oportunidades perdidas |
| Iniciativas aisladas | Eficacia reducida |
Estas deficiencias ponen de manifiesto el potencial de las herramientas de IA, que pueden reducir las emisiones hasta 40%. Como explica Charlotte Degot:
"Las nuevas herramientas apoyadas en IA pueden desempeñar un papel crucial para llevar a las empresas al siguiente nivel de medición e información y, en última instancia, a reducciones significativas. De hecho, nuestra experiencia nos demuestra que la IA puede permitir directamente reducir las emisiones de las empresas hasta en 40% mediante la identificación de las mejores iniciativas, el seguimiento de los resultados y la optimización de las operaciones de la empresa.’ [2]
Para que las empresas tengan éxito, deben ir más allá del cumplimiento y adoptar planteamientos predictivos basados en datos que reduzcan las emisiones y mejoren las operaciones.
Uso del análisis predictivo para reducir las emisiones de carbono
El análisis predictivo está cambiando la forma en que las empresas gestionan las emisiones, permitiéndoles identificar y abordar con antelación los focos de carbono. Este método basado en datos transforma la forma en que las empresas gestionan sus esfuerzos de reducción de carbono al permitir estrategias proactivas.
Modelos predictivos para el control de emisiones
Los modelos predictivos utilizan datos históricos de emisiones, variables operativas y factores ambientales para prever tendencias futuras. Estos modelos permiten a las organizaciones:
- Predecir emisiones con hasta Precisión 87%
- Señalar los periodos de estrés ambiental
- Simule diferentes escenarios operativos para tomar decisiones con conocimiento de causa
Por ejemplo, una empresa europea de petróleo y gas adoptó un sistema de predicción y acción basado en el aprendizaje automático y obtuvo los siguientes resultados:
- Reducción de las emisiones de carbono en 1-1.5%, corte 3.500-5.500 toneladas anualmente
- Guardado entre $5-10 millones
- Logrado un Tasa de éxito 80% en la identificación de anomalías en las emisiones [4]
Estas capacidades ponen de relieve la marcada diferencia entre los métodos predictivos y los enfoques manuales tradicionales.
Métodos basados en datos frente a métodos manuales
Las ventajas de los análisis predictivos se hacen evidentes cuando se comparan con los antiguos métodos manuales:
| Aspecto | Métodos tradicionales | Análisis predictivo |
|---|---|---|
| Precisión de los datos | Menor debido al seguimiento manual | Hasta Precisión 87% |
| Ahorro de costes | Conocimiento limitado de los costes | Ahorro entre $5-10M a $40M |
| Reducción de emisiones | Análisis posterior | Reducciones mensurables (por ejemplo, 1-1.5% a 3%), con ganancias potenciales de hasta 5-10% [4] |
| Toma de decisiones | Reactivo, posterior al suceso | Previsión en tiempo real |
Un fabricante mundial de acero demuestra estas ventajas. Mediante el uso de controles de procesos basados en IA, recopilan miles de millones de puntos de datos procedentes de miles de sensores. Este sistema permite un seguimiento preciso de la energía y la reducción de residuos, lo que conduce a:
- A Reducción de 230.000 toneladas anuales de CO₂.
- A 3% disminución en emisiones totales de carbono
- Ahorro de costes de unos $40 millones [4]
Este nivel de precisión no sólo reduce las emisiones, sino que también contribuye a mejorar la calidad del aire. gestión de activos a largo plazo.
Para mantener la eficacia de los sistemas, las organizaciones deben centrarse en el tratamiento estructurado de los datos y en su actualización periódica. Los pasos clave incluyen:
- Instalación de contadores inteligentes para un seguimiento preciso de la energía
- Utilización de plataformas de análisis de datos para profundizar
- Control del rendimiento mediante cuadros de mando en tiempo real y actualizar constantemente los modelos predictivos
La investigación sugiere que la integración de la IA en los esfuerzos de sostenibilidad corporativa podría desbloquear entre $1,3 y $2,6 billones en valor mediante ingresos adicionales y ahorro de costes de aquí a 2030. [4].
sbb-itb-5be7949
Características principales de Oxand
Oxand ofrece una serie de herramientas diseñadas para que el análisis predictivo sea práctico y práctico.
Planificación del ciclo de vida de los activos
Las herramientas de Oxand ayudan a integrar los objetivos de sostenibilidad en la planificación operativa. Se centra en tres áreas principales:
| Componente | Propósito | Impacto |
|---|---|---|
| Alineación estratégica | Vincula las inversiones en activos a los objetivos de reducción de carbono | Mejor asignación de recursos |
| Evaluación de riesgos | Evalúa el impacto medioambiental | Minimiza los costes imprevistos |
| Seguimiento del rendimiento | Mide la eficiencia de los activos | Apoya las decisiones basadas en datos |
Estas herramientas garantizan que cada decisión se evalúe en función de sus resultados cuantificables.
Resultados reales en todos los sectores
Resultados de los equipos de activos
Los equipos de gestión de activos están obteniendo beneficios cuantificables con el análisis predictivo. Por ejemplo, mantenimiento predictivo ha demostrado reducir los costes entre un 25 y un 30%. Esto es muy importante si se tiene en cuenta que los tiempos de inactividad imprevistos cuestan a las empresas alrededor de $50 mil millones al año. [8].
| Área de mejora | Resultados medios |
|---|---|
| Costes de mantenimiento | Reducción 25-30% |
Resultados de los equipos ESG
Después de que los equipos de activos mejoren las operaciones, los equipos de ESG se benefician de automatización de los informes de sostenibilidad mediante el análisis predictivo. Esto es lo que ganan:
- Ahorro de costes: Lograr una reducción de al menos 5% en los costes totales instalados. [9].
- Confianza de los consumidores: Casi la mitad (46%) de los consumidores prefieren productos sostenibles y están dispuestos a pagar 9,7% más por ellos. [11].
- Confianza de los inversores: Un significativo 77% de los inversores mundiales busca activamente oportunidades de inversión sostenible [11].
Estas mejoras no sólo contribuyen al cumplimiento de la normativa, sino que también aumentan la confianza de las partes interesadas. [10].
Resultados de Liderazgo
Los equipos directivos llevan estos beneficios más allá utilizando los datos para orientar inversiones estratégicas y sostenibles. Mikako Suzuki, Directora Corporativa de Ricoh que supervisa la gestión ESG y de riesgos, hace hincapié en este punto:
"El cambio climático es uno de los retos más inevitables y acuciantes a los que se enfrenta el mundo. El compromiso de Ricoh de lograr cero emisiones de GEI de Alcance 1 y 2 para 2040 y reforzar nuestros esfuerzos de reducción de Alcance 3 no solo consiste en acelerar nuestro propio viaje hacia la sostenibilidad." [13]
Con estrategias basadas en datos, los ejecutivos pueden:
- Tome decisiones de inversión más inteligentes basadas en parámetros de sostenibilidad.
- Mostrar un progreso claro hacia los objetivos de reducción del carbono.
- Fortalecer las relaciones con las partes interesadas mediante informes transparentes.
Además, las organizaciones utilizan simulaciones de escenarios para evaluar el impacto ambiental, lo que les ayuda a tomar mejores decisiones sobre la gestión del ciclo de vida de los activos [12].
Pasos para informar sobre el cumplimiento
El panel de análisis predictivo de Oxand ofrece un proceso racionalizado para abordar el cumplimiento de la normativa:
- Evaluación de la cartera de activos
Evalúe el rendimiento energético de su cartera para establecer valores de referencia e identificar las áreas que requieren mejoras. - Control del rendimiento
Seguimiento continuo del uso de la energía y las emisiones. El sistema señala los edificios que no cumplen las normas mínimas, lo que permite intervenir a tiempo. - Planificación estratégica
Utilice conocimientos predictivos para planificar actualizaciones de equipos, integrar energías renovables y llevar a cabo renovaciones energéticamente eficientes. - Generación de documentación
Cree automáticamente documentos de conformidad en formatos legibles por máquina y alineados con las normas ESEF. [15].
"Es vital que los Estados miembros muestren un compromiso claro y adopten medidas concretas en su planificación a largo plazo. Esto incluye facilitar el acceso a herramientas financieras, mostrar a los inversores que se da prioridad a las renovaciones de eficiencia energética y permitir a las autoridades públicas invertir en edificios de buen rendimiento" [14].
Seguimiento del progreso
El seguimiento del progreso garantiza que los esfuerzos de sostenibilidad se traduzcan en resultados cuantificables mediante la combinación de conocimientos predictivos con características operativas clave.
Establecer métricas de éxito
Es esencial alinear los indicadores clave de rendimiento con el impacto medioambiental y los objetivos empresariales. Para las emisiones, normalice las mediciones utilizando CO2e [16].
| Tipo métrico | Qué medir | Cómo hacer un seguimiento |
|---|---|---|
| Emisiones directas | Consumo de combustible in situ | Facturas mensuales de servicios públicos |
| Uso de la energía | Consumo eléctrico del edificio | Lecturas de contadores inteligentes |
| Eficiencia de los recursos | Gestión del agua y los residuos | Informes trimestrales de consumo |
| Impacto financiero | Ahorro de costes gracias a las iniciativas | Informes anuales de sostenibilidad |
Definir claramente estos parámetros permite un seguimiento preciso y coherente a lo largo del tiempo.
Medición de resultados
La recopilación y el análisis de datos deben seguir un enfoque estructurado, con el apoyo de análisis predictivos. Las herramientas modernas pueden automatizar la recopilación y el análisis de datos de múltiples activos, haciendo que el proceso sea más eficiente.
Los pasos clave incluyen:
- Establecimiento de bases de referencia
- Documentación de métodos
- Validación periódica de los datos
- Seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo
Informar a las partes interesadas
La recopilación de datos precisos es la base de una información transparente. El sitio Iniciativa Mundial de Presentación de Informes (GRI), adoptada por 73% de las 250 mayores empresas del mundo, ofrece un marco fiable para la elaboración de informes de sostenibilidad. [17].
Comunicar eficazmente los progresos:
- Adapte los informes a las necesidades de los distintos públicos.
- Utilice imágenes claras para que los datos sean más accesibles.
- Proporcionar actualizaciones trimestrales.
Las herramientas de análisis predictivo también pueden generar documentación preparada para el cumplimiento en formatos legibles por máquina, lo que ayuda a garantizar tanto la precisión como la transparencia en las comunicaciones con las partes interesadas.
Conclusión
Las organizaciones utilizan cada vez más estrategias basadas en datos para minimizar su impacto ambiental sin perder eficiencia. Herramientas como el análisis predictivo avanzado y los informes automatizados simplifican retos complejos, convirtiéndolos en resultados cuantificables.
Los resultados hablan por sí solos. Por ejemplo, UPS ORION ahorra 10 millones de litros de combustible al año y reduce las emisiones de carbono en 100.000 toneladas métricas. Esto equivale a retirar de la circulación más de 20.000 coches al año. [19].
Las herramientas predictivas ofrecen claras ventajas, como:
- Reducción de los costes de mantenimiento en 10-15% mediante la optimización basada en el riesgo
- Elaborar informes de sostenibilidad listos para la auditoría que cumplan la normativa
- Convertir los datos medioambientales en información práctica para los responsables de la toma de decisiones
Los líderes del sector ya están notando el impacto:
"Estamos muy contentos de utilizar estos informes para seguir trabajando en la reducción de la huella de carbono de nuestra empresa y aumentar las emisiones evitadas de nuestros productos. También nos complace poder comunicar mejor esta importante labor a todas nuestras partes interesadas"." [18].
El futuro de gestión sostenible de activos combina la experiencia humana con las tecnologías predictivas. Mediante la adopción de soluciones inteligentes basadas en datos, las organizaciones pueden cumplir los objetivos medioambientales al tiempo que destacan desde el punto de vista operativo y cumplen la normativa. El 91% de las empresas reconoce la importancia de las decisiones basadas en datos. [20], Estas herramientas son esenciales para lograr el éxito tanto medioambiental como empresarial.
Entradas de blog relacionadas
- 7 métricas clave para el seguimiento del rendimiento de los activos inmobiliarios
- El mantenimiento predictivo para la gestión de activos (infraestructuras y bienes inmuebles) es fundamental - utilice el sitio web el sitio web:https://theiam.org
- Cómo el mantenimiento predictivo (sin IoT ni tiempo real) aporta valor a los propietarios de infraestructuras y activos de edificios
- Envejecimiento de las infraestructuras y gestión del ciclo de vida