Durante el 6º Congreso APD de CIOs, en el marco de un nuevo Diálogo Directivo, José Basagoiti, Chief Commercial Officer de Bluetree, e Iñaki Pertusa, Socio de Decidata, presentaron el proyecto de aplicación de IA y energías renovables al mantenimiento predictivo de activos que Bluetree está desarrollando con el apoyo técnico de Decidata en inteligencia artificial y modelización algorítmica. Este modelo busca optimizar la eficiencia operativa, anticiparse a los fallos técnicos y responder a los desafíos clave de la transición energética.
La conversación se centró en una arquitectura de machine learning capaz de detectar en tiempo real desviaciones en aerogeneradores, inversores o módulos solares.
Moderado por Jon Macías, Director Comercial de Edison Next, la conversación se centró en una arquitectura de machine learning capaz de detectar en tiempo real desviaciones en aerogeneradores, inversores o módulos solares. El sistema aprende de forma continua el comportamiento habitual de cada componente y emite alertas ante cualquier anomalía que pudiera afectar a la eficiencia o provocar fallos.
Frente al protagonismo mediático de la IAG, Bluetree y Decidata apuestan por una IA industrial con foco en resolver retos concretos del sector energético. La combinación de IA y energías renovables permite pasar de un modelo reactivo a uno predictivo, como señala Basagoiti: “El sistema identifica patrones normales y detecta desviaciones que puedan implicar una incidencia. Eso nos permite actuar antes de que se materialice el fallo”.
Este enfoque no solo mejora la disponibilidad de los activos, sino que reduce los tiempos de parada, minimiza los costes operativos y mejora la rentabilidad de los proyectos renovables.
Diálogo Directivo Bluetree-Decidata – 6 Congreso APD de CIOS (Recursos)
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La alianza entre Bluetree y Decidata nace de la complementariedad: Bluetree impulsa esta solución como parte de su compromiso con la optimización y gestión avanzada de activos renovables. Para su desarrollo, ha contado con el soporte especializado de Decidata, que contribuye con el diseño algorítmico, la integración de la solución y el entrenamiento del modelo. Basagoiti resume la filosofía del proyecto: “El objetivo no es solo innovar técnicamente, sino crear algo útil y realmente operativo”.
El corazón del sistema es un modelo de machine learning que aprende el funcionamiento normal de los equipos. Cuando detecta un patrón que se aleja de lo habitual, lanza alertas que permiten actuar con antelación.
Bluetree impulsa esta solución como parte de su compromiso con la optimización y gestión avanzada de activos renovables. Para su desarrollo, ha contado con el soporte especializado de Decidata
“La clave está en los datos”, explica Pertusa. Todo empieza con la homogeneización de datos heterogéneos para su posterior normalización. A partir de ahí, se seleccionan las variables más relevantes y se entrena el modelo con series temporales completas, de al menos un año. Gracias a este aprendizaje, el sistema puede detectar desviaciones en tiempo real y optimizar la operación.
El proyecto, denominado ‘CASANDRA.knowledge: Detección de anomalías’, cuenta con el impulso de los fondos europeos NextGenerationEU –distribuidos por el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR) y canalizados a través de la Comunidad de Madrid-, lo que ha permitido acelerar tanto la fase de investigación como el desarrollo técnico y la implementación en campo.
El proyecto, denominado ‘CASANDRA.knowledge: Detección de anomalías’, cuenta con el impulso de los fondos europeos NextGenerationEU
Estos fondos apoyan proyectos que promuevan la transformación digital y verde, facilitando el acceso de las pymes a iniciativas de alta complejidad tecnológica. La combinación de IA y energías renovables, como propone este proyecto, encaja perfectamente con los objetivos del programa.
Según Basagoiti, “el respaldo institucional es clave para que pymes como las nuestras puedan liderar desarrollos tecnológicos complejos. Sin ese apoyo, todo iría más lento”.
Durante el diálogo también se abordó una reflexión estratégica: la digitalización ya no es opcional en el ámbito de las energías limpias, sino una condición necesaria para su desarrollo y escalabilidad. Más allá de la instalación de paneles, turbinas o baterías, la gestión inteligente de los datos marcará la diferencia.
“La IA permite maximizar el rendimiento de las plantas, reducir ineficiencias y tomar mejores decisiones operativas”, afirma Pertusa. Y Basagoiti añade: “La tecnología ya está madura. Lo que falta es voluntad y cultura organizativa. La IA no es un lujo: es una necesidad”.
Para que esta integración se generalice, ambos destacan la necesidad de avanzar en interoperabilidad entre fabricantes, estandarización de protocolos, gobierno del dato y formación continua de los equipos técnicos.
