En la planta de Envases de Álava, cada bote de aluminio que sale de la línea de producción ahora cuenta una historia de innovación y sostenibilidad. Gracias al proyecto AI4Energy, desarrollado junto a TECNALIA, la empresa ha conseguido que la inteligencia artificial deje de ser solo un concepto futurista para convertirse en una herramienta concreta que controla el consumo de gas y electricidad, detecta anomalías antes de que se conviertan en problemas y calcula la huella de carbono de cada producto.
Lo que antes se gestionaba de forma manual y reactiva, hoy se analiza en tiempo real, permitiendo tomar decisiones más precisas, reducir costes operativos y avanzar hacia una producción más responsable con el medio ambiente. Una revolución silenciosa, pero decisiva, en el corazón de la industria del aluminio.
Antes de la colaboración con TECNALIA, Envases de Álava gestionaba el consumo de gas y electricidad de manera manual y reactiva, basándose principalmente en facturas mensuales y estimaciones generales.
AI4Energy demuestra que la inteligencia artificial puede impulsar una industria más eficiente, sostenible y preparada para el futuro
Como explica Ainara Bengoa, responsable de Calidad y Medio Ambiente, “no disponíamos de herramientas de monitorización, lo que dificultaba la identificación de patrones de consumo, picos inesperados o posibles ineficiencias”.
Además, la empresa no podía medir el consumo energético por órdenes de fabricación ni asignar la huella de carbono a cada producto, lo que limitaba su capacidad para tomar decisiones estratégicas, optimizar costes y responder a las exigencias de sus clientes en materia de sostenibilidad.
Para dar respuesta a estas necesidades, TECNALIA desarrolló la plataforma AI4Energy, que integra datos de consumo de gas y electricidad con la información de producción de la planta. Roberto Trueba, responsable del proyecto en TECNALIA, explica que se instalaron contadores de gas y analizadores de red eléctrica para recopilar información detallada en cada fase del proceso productivo –como calcinado, litografía, prensado y secado– y se integró todo en un sistema en la nube.
Ahora, gracias a la inteligencia artificial, la plataforma analiza en tiempo real estos datos, detecta consumos anómalos y calcula la huella de carbono de cada bote, permitiendo identificar ineficiencias y optimizar la operación sin reemplazar la experiencia de los operarios, sino complementándola.
IMPLANTACIÓN
Desde su implantación, la plataforma ha transformado la manera de gestionar la energía en la planta. Según Ainara Bengoa, “ahora contamos con datos objetivos y herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial, lo que nos permite tener una visión más clara del consumo y detectar pequeñas ineficiencias”.
Esta información no solo facilita la optimización de los procesos diarios, sino que también permite planificar inversiones estratégicas, como la actualización de equipos que han perdido eficiencia, y avanzar hacia una producción más sostenible y alineada con los objetivos medioambientales de la empresa.
La inteligencia artificial convierte los datos en eficiencia y sostenibilidad para la industria del aluminio
El proyecto AI4Energy también ha generado un impacto económico y social significativo.
Desde el punto de vista económico, la monitorización y detección temprana de consumos anómalos permite corregir problemas en los equipos, mejorar la eficiencia operativa y planificar estrategias de descarbonización a largo plazo, reduciendo costes.
En términos sociales y ambientales, la cuantificación de las emisiones de gases de efecto invernadero por producto permite comprender y reducir la contribución de la planta al cambio climático, reforzando el compromiso de Envases de Álava con la sostenibilidad y asegurando el cumplimiento de las expectativas de clientes y regulaciones.
PRIMEROS PASOS
“Desde la implantación del sistema, hemos empezado a dar los primeros pasos hacia una gestión energética más eficiente en planta. Ahora contamos con datos objetivos y herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial, lo que nos permite tener una visión más clara del consumo y detectar pequeñas ineficiencias”, explica Ainara Bengoa.
Añade también: “Es un primer paso importante hacia una operación más optimizada y sostenible. También nos permitirá tomar mejores decisiones de inversión al conocer con mayor detalle desviaciones de consumo que justifiquen la actualización de equipos que han ido perdiendo eficiencia”.
““La IA nos permite tener una visión más clara del consumo y detectar ineficiencias” Ainara Bengoa Responsable de Calidad en Envases
El proyecto ha marcado un punto de reflexión dentro de la estrategia energética y medioambiental de Envases de Álava. Gracias a una visión más precisa y dinámica del consumo energético, la empresa puede tomar decisiones estratégicas basadas en sostenibilidad y descarbonización, identificando oportunidades de ahorro y reducción de emisiones. Además, el conocimiento detallado y fiable de los consumos de todas las instalaciones permite prever la sustitución o mejora de equipos, un paso clave para avanzar hacia una industria más eficiente y descarbonizada.
TECNALIA
Desde el punto de vista técnico, Roberto Trueba, responsable del proyecto en TECNALIA, explica que el desarrollo de AI4Energy se centró en crear un sistema predictivo capaz de detectar consumos energéticos anómalos por orden de fabricación y correlacionar el impacto ambiental con la eficiencia operativa.
“Con este proyecto podemos anticiparnos a desviaciones y optimizar nuestros procesos energéticos”
Para ello, se instalaron nuevos contadores de gas y analizadores de red eléctrica que alimentan una plataforma en la nube, donde la inteligencia artificial analiza los datos de producción en tiempo real. Estos modelos de machine learning aprenden del comportamiento histórico de la planta y emiten alertas cuando se detectan desviaciones o sobreconsumos. “La IA no sustituye la experiencia humana –destaca– la potencia, permitiendo actuar de forma preventiva, evitar mermas y optimizar el trabajo de los operarios”.
RETOS
Uno de los principales retos, explica Trueba, fue implementar la plataforma en una planta industrial en pleno rendimiento, donde cualquier intervención debía planificarse cuidadosamente para no afectar la producción. Además, el equipo tuvo que desarrollar modelos robustos y adaptativos, capaces de identificar anomalías en contextos cambiantes y con alta variabilidad en los procesos.
El aprendizaje obtenido, añade, demuestra que combinar datos de producción y consumo energético no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también permite reducir la huella de carbono, un enfoque transferible a muchas otras industrias con alto consumo energético.
“La IA no sustituye la experiencia humana,permite actuar de forma preventiva” Roberto Trueba Responsable del proyecto AI4Energy
Como explica Roberto Trueba, muchos proyectos de I+D se han orientado tradicionalmente a mejorar la eficiencia operativa y la productividad de las plantas, mientras que otros han buscado desarrollar nuevas fuentes de energía verdes para reducir emisiones. Sin embargo, AI4Energy ha logrado integrar ambos enfoques, combinando datos de producción y consumo energético para detectar de forma anticipada anomalías que impactan tanto en la eficiencia como en la huella de carbono.
