Cloud e IA: Claves para la predicción de presión en una planta energética
Telefónica implementa una innovadora solución basada en Inteligencia Artificial y Google Cloud para predecir los cambios de presión del gas en una planta de energía, lo que permite mejorar la seguridad y anticiparse a incidencias.
Caso de Éxito
Importante empresa energética
Ficha técnica
Sector
Soluciones
Contexto
En un momento donde las plataformas en la nube ya están siendo utilizadas de forma habitual por las empresas y en el que además se empieza a utilizar la IA en los negocios, una empresa energética de renombre decide aprovechar estas tecnologías para obtener mejoras en su negocio y para adaptarse a las exigencias regulatorias de la industria europea de la energía.
La idea era utilizar una plataforma escalable, segura y resiliente, capaz de preservar los datos y las medidas. Algo imprescindible para conseguir realizar predicciones en los cambios de presión del gas en una planta energética como la suya.
Objetivos y retos
Predecir los cambios de presión del gas
Esta importante empresa buscaba realizar predicciones en los cambios de presión del gas en una planta de energía.
El reto al que se enfrentaba es que partía de una arquitectura heredada y necesitaba realizar el análisis de un gran volumen de datos cada minuto, así como logs asociados a los dispositivos. Un volumen de datos que crece constantemente de forma exponencial.
Resultados
Adaptación a las exigencias regulatorias y nuevos desarrollos
Con la implementación de una innovadora solución en la nube, la empresa ha logrado no solo cumplir con la normativa de la industria energética europea, sino también evolucionar hacia un modelo más inteligente y conectado. Gracias a la integración de Inteligencia Artificial, ha sido posible desarrollar avanzados protocolos de comunicación en entornos IoT, optimizando la eficiencia operativa y garantizando una gestión más segura y precisa de los recursos energéticos.
Mejoras en el negocio
La solución les proporciona una toma de decisiones más ágil y precisa, minimiza riesgos operativos y refuerza la seguridad para los clientes. Además, contribuye a la reducción de incidencias y optimiza costes, permitiendo una gestión más eficiente y sostenible de los recursos.
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