Cómo la IA está transformando la planificación financiera y la contabilidad
La IA en planificación financiera está permitiendo a las empresas automatizar tareas, mejorar la precisión en previsiones y optimizar la gestión contable. En este post exploramos cómo la IA transforma la gestión financiera y cómo aggity ayuda a implementarla. Descubre cómo la IA mejora la planificación financiera con automatización y análisis predictivo. La gran novedad de la IA en planificación financiera es su capacidad para transformar los procesos tradicionales del departamento de contabilidad. Gracias a al uso de la Inteligencia Artificial en finanzas, estos departamentos son más ágiles y eficientes. Conceptos como la predicción financiera con IA, el uso de Machine Learning en planificación financiera o ejecutar tareas de automatización en contabilidad, son sólo algunas de las funcionalidades que están cambiando por completo esta división tan importante de las organizaciones. Es decir, la IA no sólo optimizando los procesos existentes, sino que también abre nuevas posibilidades para la toma de decisiones estratégicas y la gestión del riesgo. ¿Cómo impacta la IA en la planificación financiera? Aunque cada vez menos, son todavía numerosas las empresas que siguen llevando la planificación financiera de una forma manual con el uso de interminables hojas de cálculo o con otro tipo de software más antiguo que no permite acelerar los procesos y que provoca que los empleados pierdan mucho tiempo en labores poco eficientes y productivas y, por tanto, con un nulo impacto en los objetivos de negocio. Estas herramientas han sido fundamentales hasta ahora en los departamentos de finanzas, pero en la actualidad tienen limitaciones importantes, sobre todo cuando se trata de procesar grandes cantidades de datos. Con el uso de la IA en planificación financiera desaparecen estos problemas y se produce, además, una importante reducción de errores en contabilidad. Esta transformación digital en finanzas que se está produciendo en los departamentos de contabilidad gracias al empleo de la Inteligencia Artificial, tiene un impacto muy importante en lo que se refiere a la optimización de la gestión financiera de las empresas. Esta revolución viene provocada porque la IA en planificación financiera permite a las empresas conseguir una gestión financiera más ágil y eficiente al automatizar la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos financieros procedentes desde distintas diversas fuentes. Y es que las distintas soluciones de IA pueden integrar información de balances, cuentas de resultados, flujos de efectivo, datos de mercado y otras fuentes relevantes en tiempo real. De esta forma, los departamentos financieros tienen una visión global y actualizada de la salud financiera de la organización, lo que facilita la identificación de tendencias, anomalías y oportunidades que podrían pasar desapercibidas para el análisis humano. Además, la Inteligencia Artificial tiene un papel protagonista en aspectos clave de un departamento financiero como la optimización de presupuestos con IA, la gestión de activos y pasivos o la planificación fiscal. Asimismo, el uso de IA para análisis de riesgos, en combinación con algoritmos de aprendizaje automático, permite a los departamentos de finanzas analizar patrones históricos y variables del mercado para predecir las necesidades futuras de efectivo o para optimizar las estrategias de inversión y asegurar el cumplimiento normativo de manera más eficiente. Es en la previsión financiera donde la Inteligencia Artificial juega también un rol muy importante. El empleo de software financiero con IA permite que las empresas tengan acceso a previsiones más precisas y detalladas. Esto es posible porque los modelos de IA están alimentados por grandes conjuntos de datos históricos, de tal forma que pueden identificar correlaciones complejas y patrones sutiles que influyen en el rendimiento financiero futuro. Es decir, la Inteligencia Artificial no sólo permite acelerar procesos y eliminar tareas tediosas y de poco valor, sino que, con ella, las empresas pueden anticipar escenarios futuros con mayor confianza. En este contexto de finanzas inteligentes con IA, las organizaciones están generando previsiones de ingresos, gastos, flujos de efectivo y otros indicadores de rendimiento (KPIs) con una gran precisión. Además, puede simular diferentes escenarios económicos y de mercado, lo que ayuda a las empresas a comprender mejor los riesgos y oportunidades potenciales y a desarrollar planes de contingencia más robustos. Beneficios de la IA en finanzas Aunque los beneficios de la IA en planificación financiera son numerosos, hay tres elementos que son los que más han impactado en el trabajo habitual de los departamentos contables. Automatización de procesos, eliminación de errores y mejora de la capacidad predictiva son los puntos más importantes por los que las empresas están implementando la Inteligencia Artificial en finanzas. La automatización es quizá el beneficio más destacable de todos ya que permite que tareas repetitivas y monótonas sean ejecutadas por sistemas automatizados, permitiendo que los empleados puedan dedicarse a tareas de mayor valor para el negocio. Procesos como la conciliación de cuentas, la gestión de facturas, la elaboración de informes financieros o la optimización de presupuestos con IA, que antes requerían horas de dedicación, gracias a los sistemas automatizados con IA se completan en minutos y con una eficiencia mucho mayor de la que pudiera conseguir cualquier ser humano. De esta forma no solo se consigue que el departamento financiero sea mucho más eficiente, también se produce una reducción de los costes operativos al disminuir la necesidad de mano de obra para tareas repetitivas y minimizar los errores que pueden generar gastos adicionales. La reducción de errores es otro de los beneficios de implementar la IA en planificación financiera. Emplear la Inteligencia Artificial en finanzas permite a los departamentos contables ser mucho más precisos y detectar inconsistencias en los datos, lo que permite que los responsables de estos puedan descubrir anomalías antes de que se conviertan en problemas. Esa capacidad de revisar miles de transacciones en cuestión de segundos y de identificar patrones inusuales permite que los errores no se produzcan y que las empresas tengan sus cuentas en orden, lo que se traduce en una reducción de sanciones y multas. Pero el beneficio más novedoso se encuentra en la predicción financiera con IA. El análisis predictivo, impulsado por el machine learning en planificación financiera y el procesamiento de
Cómo la IA puede ayudar a reducir la huella de carbono en las empresas
Utilizar la IA para reducir la huella de carbono tiene un papel cada vez más relevante. Gracias al análisis de datos y la optimización de procesos, la IA permite mejorar la eficiencia energética, reducir desperdicios y tomar decisiones estratégicas basadas en sostenibilidad. Descubre cómo la IA permite reducir la huella de carbono optimizando procesos y eficiencia energética. El uso de la IA para reducir la huella de carbono reside en la capacidad que tiene para analizar grandes volúmenes de datos, automatizar procesos complejos y optimizar recursos lo que está contribuyendo a que las empresas y los entornos industriales la estén empleando cada vez más para afrontar este desafío. Forzadas por la legislación, el impacto que puede tener en la reputación de la empresa no aplicar prácticas sostenibles o por la reducción de costes, las organizaciones son cada vez más conscientes de la necesidad de mitigar la huella de carbono. El desarrollo de estrategias verdes con IA ofrece soluciones sofisticadas para optimizar el uso de recursos, minimizar las emisiones y, en última instancia, allanar el camino hacia un futuro más verde. ¿Qué impacto tiene la IA para reducir la huella de carbono? Aplicar la Inteligencia Artificial en sostenibilidad permite reducir la huella de carbono de forma importante. Pero ese objetivo sólo se puede conseguir si la IA puede trabajar, no sólo sobre una gran cantidad de datos, sino si también esa información es de calidad. De esta forma, la Inteligencia Artificial puede poner a trabajar a los algoritmos para reducción de huella ambiental, identificar patrones complejos y tomar decisiones optimizadas en tiempo real. Con ello, las empresas pueden ir más allá de las estrategias tradicionales de sostenibilidad, desbloqueando eficiencias significativas en diversas áreas operativas. Gracias a todas estas funcionalidades, las empresas consiguen, por ejemplo, una mejor optimización de los recursos. Sin ir más lejos, la eficiencia energética con puede ajustar de manera automática sistemas de climatización, iluminación y maquinaria en función de la demanda real, evitando el desperdicio energético. Asimismo, en la agricultura la IA permite un uso más eficiente de agua, fertilizantes y pesticidas, reduciendo tanto el consumo de recursos. En lo que respecta a la reducción de emisiones con IA son distintos los sectores que ya la están empleando para mitigar la huella de carbono. El uso más notable es en el transporte con el desarrollo de vehículos autónomos y sistemas de gestión de tráfico inteligentes que disminuyen la congestión y optimizan el consumo de combustible. Por su parte, el sector industrial está centrado en la optimización de procesos con IA para reducir las emisiones directas e indirectas asociadas a los procesos productivos. Finalmente, el análisis de datos para huella de carbono también está impactando de forma positiva en la reducción de la huella de carbono. Y es que, el uso de la Inteligencia Artificial permite medir con precisión la huella de procesos, productos y cadenas de suministro, identificando los puntos críticos donde se pueden implementar mejoras. Además, con el empleo de modelos predictivos pueden anticiparse escenarios de consumo y producción, lo que facilita la toma de decisiones para mejorar la sostenibilidad. Beneficios de la IA en sostenibilidad Desde hace tiempo, digitalización y sostenibilidad empresarial son dos conceptos que van de la mano: fabricantes desarrollando productos más eficientes, empresas utilizando diferentes tipos de software para reducir consumos, apuesta creciente por la economía circular… Los ejemplos son múltiples. Sin embargo, la irrupción y el uso de la Inteligencia Artificial promete acelerar las estrategias de sostenibilidad de las organizaciones. El uso de la IA para reducir la huella de carbono es, como hemos visto, uno de los grandes beneficios, pero las ventajas no se quedan sólo en el empleo de la IA en la gestión de carbono. De hecho, son ya numerosas empresas las que están utilizando técnicas como el Machine Learning en sostenibilidad para adaptar la producción a las previsiones de la demanda o sistemas inteligentes gestionados por IA para monitorizar y ajustar en tiempo real el consumo energético de edificios, fábricas y centros de datos, asegurando que solo se utilice la energía necesaria en cada momento. Otro de los grandes beneficios tiene que ver con los residuos. Estos suponen, además de un impacto negativo para el entorno y el medioambiente, un sobrecoste para las empresas. De hecho, en algunos sectores como el de la alimentación y el de la restauración, los residuos pueden suponer una importante merma en la cuenta de resultados. Por eso, son muchos los negocios que ya están empleando algoritmos para reducción de huella ambiental. A supermercados y restaurantes les permite ajustar sus pedidos de alimentos en función de la demanda real, evitando la sobreproducción y el desperdicio de productos perecederos. Asimismo, la industria manufacturera está empleando distintas aplicaciones para lograr una mayor optimización de procesos con IA para minimizar los residuos y maximizar el aprovechamiento de materiales. Esa optimización, no obstante, no es exclusiva de la gestión de residuos. Las ventajas tampoco se reducen al uso de la IA para reducir la huella de carbono, sino que abarca un amplio espectro como su utilización para la creación de productos y materiales más sostenibles, mejorar las rutas de transporte o gestionar de forma inteligente los almacenes para mejorar la clasificación y el reciclaje favoreciendo la economía circular. Casos de uso Como hemos ido viendo a lo largo de este post, la aplicación de la IA para reducir la huella de carbono y abordar los desafíos de la sostenibilidad ya está generando resultados tangibles en diversos sectores. Uno de los casos más importantes podría haber beneficiado a España. De haberse utilizado la IA, posiblemente el apagón generalizado del pasado 28 abril no se habría producido. Y es que el mercado actual se caracteriza por una diversificación de fuentes de energía muy variada. Tenemos cada vez más hogares con paneles solares, extraemos energía limpia desde diferentes fuentes (solar, viento, mareas, hidráulica…) que se conjuga con fuentes de energía tradicionales. Todo ello hace que el sistema energético sea cada vez más complejo. Con el uso de algoritmos inteligentes
Sostenibilidad basada en datos, eficiencia y reducción del impacto ambiental
La sostenibilidad basada en datos es básica para que las empresas gestionen su impacto ambiental. A través del análisis avanzado de datos, las compañías pueden identificar oportunidades de reducción de emisiones, optimizar el consumo energético o mejorar la eficiencia en sus procesos. Descubre cómo los datos optimizan la sostenibilidad y ayudan a reducir el impacto ambiental en las empresas. Desde hace varios años, la sostenibilidad se ha convertido en uno de los elementos esenciales en las estrategias corporativas. Aspectos como el cambio climático, la escasez de recursos o la presión regulatoria, con el incremento de leyes para proteger el medioambiente, han provocado que las empresas hayan tenido que repensar sus modelos de negocio y adoptar estrategias más responsables. En este contexto, la sostenibilidad basada en datos se ha consolidado como un pilar fundamental para que las organizaciones puedan reducir su impacto ambiental y mejorar su eficiencia operativa. En este desarrollo se produce una recopilación y análisis de datos para eficiencia ambiental, de tal forma que puedan tomarse decisiones informadas que guíen prácticas responsables y medibles en materia ambiental, social y económica. A diferencia de las estrategias tradicionales, la sostenibilidad basada en datos permite identificar oportunidades de mejora en tiempo real, facilitando la adaptación a las distintas regulaciones cada vez más estrictas y a las demandas de consumidores e inversores comprometidos con el desarrollo sostenible. ¿Qué es la sostenibilidad basada en datos? La sostenibilidad basada en datos es una estrategia que utiliza la recopilación, el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de datos y que tiene por objetivo mejorar la gestión medioambiental de las empresas y la reducción de emisiones con datos. Para que la estrategia sea exitosa se digitalizan procesos y se implantan sistemas inteligentes de monitorización, para que las empresas puedan obtener datos precisos sobre su consumo de energía, agua, materias primas, generación de residuos y emisiones contaminantes. Gracias al uso de ese big data en sostenibilidad se identifican patrones de consumo, ineficiencias y se anticipan riesgos ambientales. Con la sostenibilidad basada en datos, además de facilitar la toma de decisiones, pueden definirse objetivos claros y medibles. De esta forma, las empresas pueden establecer indicadores clave de desempeño (KPIs) ambientales, como la huella de carbono por unidad producida o el porcentaje de materiales reciclados, y realizar un seguimiento continuo de su evolución. También se mejora la eficiencia operativa, se cumple con las distintas normativas ambientales y se mejora la reputación de la empresa. Beneficios del uso de datos en sostenibilidad Transformación digital y medio ambiente son dos conceptos que van de la mano. En este sentido, las empresas llevan incorporando diferentes soluciones tecnológicas para reducir su impacto ambiental y una de ellas es la aplicación de una estrategia de sostenibilidad basada en datos por la gran cantidad de beneficios que conlleva. Uno de los principales retos ambientales a los que se enfrentan las empresas es la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero. La gestión ambiental con tecnología es una innovación cada vez más presente en las organizaciones y, para que ésta sea efectiva, el uso de datos les permite identificar cuáles son las principales fuentes de emisión y diseñar acciones específicas para minimizarlas. Con una estrategia de sostenibilidad basada en datos pueden detectarse procesos ineficientes y sustituirlos por tecnologías más limpias. Otro de los beneficios más importantes es el de la mejora de la eficiencia energética. Y es que, la optimización energética con datos alcanza otro nivel gracias a la monitorización en tiempo real, al uso de la Inteligencia Artificial en sostenibilidad y al análisis detallado de los patrones de consumo. Al conocer los datos de consumo en detalle, las empresas pueden identificar áreas de derroche y dónde pueden producirse ahorros energéticos. Esto puede incluir la optimización de los sistemas de climatización e iluminación en edificios, la mejora de la eficiencia de los procesos productivos o la implementación de sistemas de gestión energética inteligentes que se adapten a las necesidades reales. Con ello, las empresas pueden optimizar el uso de la energía, reducir pérdidas energéticas y ajustar la producción a la demanda real. Asimismo, la optimización de recursos es otra de las grandes ventajas ya que, con la sostenibilidad basada en datos, las empresas pueden maximizar el aprovechamiento de los recursos disponibles, reducir desperdicios y mejorar la gestión de residuos. Al rastrear el uso de materias primas, agua y otros recursos naturales a lo largo de la cadena de valor, las organizaciones pueden identificar oportunidades para reducir el consumo y minimizar los residuos. Además, impacta directamente en otros apartados. Sin ir más lejos, economía circular y datos, dos elementos íntimamente relacionados que permiten implementar sistemas de reutilización y reciclaje más eficientes o adoptar modelos de negocio basados en la durabilidad y la reparabilidad de los productos y la maquinaria. Herramientas clave La sostenibilidad basada en datos se apoya en un conjunto de herramientas y soluciones que permiten recopilar, procesar y analizar información de manera eficiente y segura. Entre las más relevantes se encuentran el big data en sostenibilidad, el IoT, la Inteligencia Artificial y los sistemas avanzados de monitorización ambiental. El big data, por ejemplo, permite gestionar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes, como sensores, dispositivos móviles, redes sociales o sistemas de gestión empresarial. Con su utilización, las organizaciones pueden integrar y analizar toda esta información para obtener una visión holística de su desempeño ambiental. Se trata de una de las soluciones más importantes en las estrategias de sostenibilidad basadas en datos ya que es la que permite la recopilación, el procesamiento y el análisis de una cantidad ingente de información para comprender y abordar los complejos desafíos ambientales. Con su empleo pueden detectarse problemas incipientes, rastrear la contaminación, evaluar la salud de los ecosistemas y medir el progreso de las iniciativas de sostenibilidad de manera mucho más efectiva. Por ejemplo, una empresa de transporte puede combinar datos de consumo de combustible, rutas recorridas y condiciones del tráfico para optimizar la logística y reducir las emisiones de CO2. Por su parte, la
Cómo la analítica avanzada mejora la gestión de la cadena de suministro
La analítica en la cadena de suministro está suponiendo una auténtica revolución ya que permite a las empresas puedan mejorar la planificación, optimizar costes y reducir riesgos. En este post exploraremos su impacto y cómo aggity ayuda en la transformación digital de la cadena de suministro. Descubre cómo la analítica avanzada mejora la eficiencia y reduce costos en la cadena de suministro Con los diferentes avances tecnológicos que se están produciendo de forma acelerada, las empresas han visto cómo gestionar la cadena de suministro de forma tradicional es insuficiente para mantener la eficiencia. En este sentido, el empleo de la analítica en la cadena de suministro es uno de los factores más importantes en la transformación de este tipo de organizaciones. Gracias a ella, las empresas pueden equilibrar la eficiencia operativa con la capacidad de respuesta, optimizar costes sin sacrificar la calidad y anticipar la demanda que se puede producir en distintos contextos. ¿Qué es la analítica en la cadena de suministro? La analítica en la cadena de suministro se refiere al proceso de examinar un amplio y diverso conjunto de datos relacionados con todas las etapas que conforman el flujo de productos y servicios, desde la adquisición de materias primas hasta la entrega al cliente final. Su objetivo principal es extraer información valiosa, identificar patrones, predecir tendencias y generar recomendaciones que permitan a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas. Gracias a ella se produce una mejora de eficiencia con analítica avanzada,así como una reducción de costes logísticos. La gran ventaja de aplicar la analítica en la cadena de suministro es que, a diferencia de los métodos tradicionales que habitualmente se basan en hojas de cálculo y análisis descriptivos retrospectivos, la analítica avanzada emplea técnicas sofisticadas para ir más allá de la simple visualización de datos históricos. Gracias a que incorpora tecnologías como la Inteligencia Artificial en logística o el Big Data en la cadena de suministro, su uso permite que las empresas puedan pronosticar la demanda futura, identificar posibles interrupciones y evaluar el impacto de diferentes escenarios. Además, la analítica prescriptiva da un paso más allá, sugiriendo acciones concretas y optimizadas para alcanzar objetivos específicos, como la minimización de costes de transporte o la optimización de los niveles de inventario. Sin ir más lejos, aplicar la analítica transforma de forma radical la logística ya que las empresas pueden optimizar rutas, reducir los tiempos de entrega, mejorar la utilización de la flota y los almacenes, y minimizar los costes asociados. Asimismo, juega un papel esencial en la planificación al proporciona una visión mucho más precisa y granular de la demanda. Al integrar datos históricos de ventas, tendencias del mercado, factores estacionales y hasta información de redes sociales, los modelos predictivos pueden generar pronósticos de demanda mucho más fiables que los obtenidos con los métodos tradicionales. Beneficios de la analítica avanzada en supply chain Incorporar técnicas y tecnologías de análisis predictivo en supply chain proporciona a las empresas ventajas importantes como la reducción de costes, la optimización de los inventarios y la mejora de la planificación. Todos estos beneficios han provocado que las empresas apuesten por incorporar este tipo de soluciones en sus procesos de digitalización de la cadena de suministro. La reducción de los costes es sin duda, el principal de los elementos de atracción para incorporar soluciones de data analytics en operaciones de la cadena de suministro. Y es que, gracias al análisis de grandes volúmenes de datos y a la aplicación de modelos predictivos, las compañías pueden identificar ineficiencias en procesos como el transporte, el almacenamiento y la gestión de pedidos. Por ejemplo, con el uso de algoritmos de optimización de rutas, es posible reducir los kilómetros recorridos por los vehículos de reparto, lo que se traduce en un ahorro directo de combustible y en una disminución de los costes asociados al mantenimiento de la flota. Además, la analítica avanzada permite detectar cuellos de botella y anticipar posibles incidencias, lo que facilita una toma de decisiones proactiva y la asignación eficiente de recursos. La optimización de inventarios con datos es otro de los beneficios más destacados. Uno de los retos de las empresas es conseguir unos niveles óptimos de inventario. Tener un exceso de productos o materias genera costes de almacenamiento, mientras que una escasez puede provocar pérdidas de ventas y dañar la reputación. Tradicionalmente, las empresas solían mantener grandes volúmenes de stock lo que suponía afrontar elevados costes de almacenamiento y el riesgo de obsolescencia de productos. Sin embargo, gracias a la analítica avanzada y al uso de herramientas como el machine learning o la Inteligencia Artificial, es posible realizar una predicción de demanda con IA de manera precisa y ajustar los niveles de inventario para reducir los costes de almacenamiento, minimizar el riesgo de obsolescencia y garantizar la disponibilidad de los productos cuando los clientes los necesitan. Además, la mejora en la planificación es otro de los grandes beneficios que aporta la analítica en la cadena de suministro. Con la ayuda de modelos prescriptivos y simulaciones, las empresas pueden anticipar escenarios futuros y tomar decisiones informadas sobre compras, producción y distribución. Por ejemplo, ante una posible disrupción en el suministro de materias primas, los sistemas de analítica avanzada pueden sugerir alternativas de proveedores o rutas logísticas, minimizando el impacto en la cadena de suministro. Además, la integración de datos en tiempo real permite una visibilidad completa de toda la cadena, lo que facilita la coordinación entre los diferentes eslabones y mejora la capacidad de respuesta ante cambios inesperados en la demanda o en las condiciones del mercado. Todos estos beneficios permiten que las empresas puedan realizar entregas más rápidas y fiables, una mayor disponibilidad de productos y una mejor capacidad de respuesta a las necesidades de los clientes, lo que se traduce en niveles elevados de satisfacción del cliente. Herramientas clave La analítica en la cadena de suministro se ha consolidado como un elemento esencial para la gestión eficiente de la cadena de suministro, y su éxito depende en gran medida de la
aggity México impulsa la transformación cloud con Hypercon Cloud Services
Recientemente hemos celebrado las iniciativa de nuestro equipo aggity Mexis, que sigue liderando la transformación digital en Latinoamérica a través de soluciones avanzadas como Hypercon Cloud Services. La última de estas iniciativas ha sido la organización de un webinar especializado, centrado en ayudar a las empresas a optimizar su paso a la nube de forma segura, eficiente y personalizada. Un paso más hacia la eficiencia empresarial El pasado 10 de abril, aggity México celebró el webinar «Descubre las claves para optimizar tus servicios con Hypercon Cloud», en el que se compartieron recomendaciones clave para modernizar infraestructuras IT con el respaldo de un equipo experto y servicios cloud 100% gestionados. Valor añadido para los asistentes Como parte de esta acción, los asistentes al evento recibieron una promoción exclusiva que incluía: Una estrategia global con impacto local Este tipo de iniciativas reafirman el compromiso de aggity con sus clientes en todo el mundo, facilitando el acceso a tecnologías avanzadas que permiten reducir la complejidad operativa, aumentar la seguridad y ganar flexibilidad. Hypercon Cloud es una de las apuestas más sólidas del grupo para impulsar la competitividad de las organizaciones a través de soluciones cloud escalables y gestionadas.
Estrategias para la eficiencia energética en la industria con EMS
Un Sistema de Gestión Energética (EMS) permite a las empresas monitorizar, analizar y optimizar su consumo de energía en tiempo real. Con herramientas avanzadas, la industria puede mejorar la eficiencia, reducir costes y minimizar su impacto ambiental. Descubre cómo un EMS ayuda a mejorar la eficiencia energética y reducir costos en la industria. La adopción de un EMS en eficiencia energética es un elemento estratégico en los entornos industriales para reducir el impacto económico de los consumos de energía y mejorar la sostenibilidad. Pero un Energy Management System no es simplemente una herramienta tecnológica, sino que se trata de un enfoque integral para gestionar y mejorar el rendimiento energético en toda la empresa y que permite optimizar el consumo, reducir costes y alinear las operaciones con estándares globales. ¿Qué es un EMS en eficiencia energética? Un EMS en eficiencia energética, además de una plataforma tecnológica que combina hardware y software para monitorizar, analizar y optimizar el uso de energía en las organizaciones industriales, es también un marco organizativo integral que incluye enfoques para establecer, implementar, mantener y mejorar de forma continua el desempeño energético de una organización. Ampliamente asentado en los entornos de Industria 4.0, el EMS industrial establece el compromiso de una empresa con la eficiencia y la mejora del rendimiento energético. Un EMS en eficiencia energética se articula en torno a la política energética de la empresa, en la que están definidos los objetivos con la mejora continua del rendimiento energético. Para alinear el EMS industrial con esa meta, las empresas llevan a cabo una primera fase de planificación en la que se identifican los usos que se hacen de la energía, se establecen los KPIs de rendimiento energético y se elaboran planes de acción detallados para alcanzar los propósitos energéticos que se quieren alcanzar. En ese momento cuando empiezan a implementarse las herramientas y tecnologías, que suelen incluir soluciones de monitorización de consumo energético, software de eficiencia energética y sistemas para la automatización en la gestión energética. Tras la adopción de este tipo de soluciones, las empresas empiezan a realizar análisis de los consumos energéticos y auditorías internas para comprobar que el EMS industrial cumple con los requerimientos planteados. Así se identifican oportunidades de mejora continua de manera que puedan desarrollarse actuaciones que corrijan y optimicen el rendimiento energético de la organización. Beneficios de un EMS en la industria Las empresas industriales que quieren ser sostenibles e incorporan un EMS en eficiencia energética obtienen un conjunto claro de beneficios que abarca desde la reducción de los costes operativos hasta la mejora de la sostenibilidad y la garantía de cumplimiento normativo. Una de las ventajas más inmediatas y tangibles es que al incorporar un EMS industrial se produce una reducción muy importante de los costes relacionados con la energía. Esta característica viene provocada por el detallado análisis de datos para reducción de consumo que llevan aparejadas estas soluciones, así como por la monitorización de consumo energético en tiempo real, que permite identificar ineficiencias, consumos fantasma y picos de demanda que pueden ser gestionados o eliminados. Este ahorro de costes no sólo viene generado porque, al poder llevar a cabo un control energético en tiempo real, se reducen de forma sensible los gastos dedicados a los consumos energéticos. Este tipo de soluciones también permiten identificar dónde se encuentran las ineficiencias en los procesos productivos, lo que sirve de basa para optimizar los flujos de trabajo, disminuir los tiempos de producción y reducir el desperdicio de materiales. Asimismo, los sistemas EMS en eficiencia energética permiten monitorizar de manera constante el rendimiento de cada máquina de una fábrica, lo que hace posible anticiparse a los problemas que pudieran aparecer y llevar a cabo un mantenimiento preventivo más eficiente, con la consiguiente reducción de los costes de reparación y los tiempos de inactividad. Además del ahorro económico, un EMS industrial contribuye de manera decisiva a mejorar la eficiencia operativa. Al proporcionar información precisa y en tiempo real sobre el consumo energético de cada área, línea de producción o equipo, los responsables pueden tomar decisiones informadas que redundan en una mejor planificación de la producción, ya que es posible ajustar los turnos o la secuencia de operaciones para evitar sobrecargas o ineficiencias. Igualmente, la analítica de datos de los Energy Management System es capaz de revelar patrones de consumo, identificar áreas de ineficiencia y detectar oportunidades para implementar mejoras y optimizar el uso de la energía. La optimización general de los procesos impacta directamente en la productividad de una organización industrial al mejorar el rendimiento de los equipos y de la maquinaria. Finalmente, en un contexto en el que la sostenibilidad es cada vez más relevante en las estrategias de las empresas, un sistema EMS también tiene impacto positivo en este ámbito. Al optimizar el uso de la energía y reducir el consumo innecesario, se logra una reducción de la huella de carbono de la empresa. Por tanto, un EMS contribuye directamente al cumplimiento de las distintas normativas ambientales. Al mismo tiempo, al adoptar un EMS en eficiencia energética se fomenta una cultura de mejora continua y de innovación dentro de la organización. Al involucrar a todos los niveles, desde la dirección hasta los operarios, en la gestión eficiente de la energía, se promueve la identificación constante de nuevas oportunidades de ahorro y optimización. Además, el acceso a datos históricos y a herramientas de análisis avanzado permite comparar el desempeño energético entre diferentes periodos, plantas o líneas de producción. Características clave En la búsqueda de una energía inteligente en la industria, los sistemas MES son fundamentales, pero es necesario que la solución cuente con una serie de características que aseguren su utilidad, adaptabilidad y valor estratégico. Estas son las principales: Esto implica la capacidad de recopilar datos en tiempo real de múltiples fuentes, como sensores, máquinas, líneas de producción y operarios, permitiendo un seguimiento detallado de cada actividad y la identificación inmediata de desviaciones o incidencias. Esta monitorización continua facilita la detección de cuellos de botella, la reducción de tiempos muertos y
Estrategias para una gestión energética eficiente en la industria
La gestión energética en la industria es clave para reducir costes, minimizar el impacto ambiental y mejorar la sostenibilidad. Con estrategias bien definidas de eficiencia energética se puede optimizar el consumo, mejorar el rendimiento de los equipos y cumplir con regulaciones. Descubre cómo optimizar el consumo de energía en la industria con estrategias eficientes y tecnología. La gestión energética en la industria debe ser un pilar protagonista en la estrategia empresarial ya que permite a las organizaciones industriales mejorar la competitividad, reducir los consumos y desarrollar prácticas más sostenibles. En un contexto en el que los recursos son cada vez más limitados y la conciencia ambiental crece, optimizar el consumo energético con soluciones digitales para eficiencia energética permite limitar los costes y obtener una reducción de huella de carbono en la industria. A lo largo de este post descubriremos cómo conseguir una mejora de la eficiencia energética industrial. ¿Qué es la gestión energética industrial? La gestión energética en la industria es un conjunto de estrategias y procesos que permiten a los entornos de Industria 4.0 y energía optimizar el consumo energético de los procesos productivos. Esto implica realizar un análisis detallado de los flujos de energía, identificar las áreas de mejora e implementar tecnologías y soluciones que permitan reducir el consumo y aumentar la eficiencia. Las empresas optimizan el consumo energético con la implementación de sistemas de monitoreo energético y de control, la mejora de la eficiencia de los equipos y procesos, la adopción de fuentes de energía renovable y la implementación de prácticas de gestión energética eficientes. El objetivo principal de la gestión energética en la industria no sólo es el de lograr una mayor eficiencia operativa que se traduzca en una reducción del consumo energético, sino hacerlo sin que se vea comprometida la calidad de los productos fabricados. Entre las fórmulas más habituales para conseguirlo las empresas suelen implementar diferentes estrategias, como auditorías energéticas, actualización de los equipos obsoletos por tecnologías para ahorro energético más eficientes o el uso de sistemas de gestión energética (SGE). Estos sistemas recopilan datos en tiempo real sobre el uso energético, lo que permite a las empresas ajustar procesos y evitar consumos innecesarios. Además, muchas organizaciones están adoptando prácticas como el autoconsumo renovable o el uso de fuentes de energía sostenible en la industria. Beneficios de una gestión eficiente Desarrollar una eficiente gestión energética en la industria proporciona a las empresas del sector industrial numerosos beneficios, entre los que destacan la reducción de costes, la sostenibilidad y el cumplimiento normativo, como veremos a continuación: Aunque estas tres son las principales ventajas, no conviene olvidar otros beneficios como la mejora de la competitividad ya que las empresas que implementan prácticas de gestión energética en la industria suelen ser más competitivas. Asimismo, la optimización de los procesos y la mejora de la eficiencia energética pueden conducir a un aumento de la productividad ya que se reducen los tiempos de inactividad y se mejora el rendimiento de los trabajadores. Estrategias clave Para conseguir una gestión energética en la industria que sea eficaz es necesario implementar distintas estrategias que permitan una optimización del consumo de energía. Estas estrategias permitirán identificar las áreas de mejora para que se puedan implementar soluciones proactivas que contribuyan a mejorar la sostenibilidad, producir una reducción del consumo energético y cumplir con las normativas y legislaciones vigentes. En este sentido, una de las estrategias más habituales pasa por la adopción de sistemas de monitoreo energético para conocer en tiempo real los consumos de energía. Estas herramientas recopilan de forma permanente multitud de datos sobre el uso de energía en los diferentes procesos industriales, lo que permite a las empresas tener una visión clara y precisa de cómo se está utilizando la energía en sus instalaciones. l monitoreo en tiempo real facilita la identificación de patrones de consumo, puntos críticos donde se producen desperdicios y oportunidades para optimizar el uso de los recursos. Gracias a estos sistemas, las empresas pueden reaccionar de forma inmediata ante situaciones imprevistas, como picos de demanda energética o fallos en los equipos, evitando interrupciones en la producción y garantizando un uso más racionalizado de la energía. Otra las estrategias que es necesario abordar en la gestión energética en la industria es la incorporación de tecnologías de automatización y control energético que puedan integrar sistemas inteligentes para gestionar de forma automática el consumo energético en función de las necesidades específicas de cada proceso. La automatización permite ajustar parámetros como la iluminación, la climatización y el funcionamiento de maquinaria de acuerdo con variables como la ocupación del espacio, las condiciones climáticas externas o los horarios de operación. La automatización también incluye tecnologías avanzadas como sistemas SCADA que permiten supervisar y controlar procesos industriales desde una plataforma centralizada, optimizando el rendimiento energético en tiempo real. Finalmente, una gestión energética en la industria no puede considerarse tal sin tener en cuenta la optimización del consumo energético. Para que sea exitosa es necesario realizar un análisis detallado de los procesos productivos y ajustarlos para maximizar su eficiencia energética. Una forma común de optimización es programar las operaciones industriales para aprovechar los períodos con tarifas energéticas más bajas, lo que puede generar ahorros significativos en los costes operativos. También se pueden realizar auditorías energéticas periódicas para identificar áreas donde se puede mejorar el rendimiento energético, como reemplazar equipos obsoletos por tecnología más eficiente o implementar prácticas como el mantenimiento preventivo para garantizar que los equipos funcionen siempre bajo condiciones óptimas. Además, la optimización puede incluir cambios estructurales en los procesos productivos, como el rediseño de líneas de producción para reducir el consumo energético o la adopción de fuentes de energía renovables. Tecnologías aplicadas Además de los enfoques y estrategias para conseguir una eficaz gestión energética en la industria hay distintas tecnologías para ahorro energético que permiten conseguir los objetivos propuestos de reducción del consumo energético o de mejora de la gestión de energía en fábricas. Entre las más destacadas se encuentran los sensores IoT que permiten recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento
Así hemos vivido Advanced Factories 2025: IA práctica, digitalización real y mucha inspiración
Advanced Factories 2025 ha sido, un año más, el punto de encuentro de la industria con la innovación. Durante tres días, aggity ha estado presente con un stand lleno de ideas, tecnología y conversaciones que miran al futuro. Este año, hemos presentado en primicia nuestros Industry Agents, un portal securizado de chatbots especializados por departamento, diseñados para asistir a equipos de planificación, producción, mantenimiento y más. Se trata de una aplicación tangible de la inteligencia artificial generativa al entorno industrial, centrada en aportar valor real desde el primer día. Además, reforzamos nuestro compromiso con la digitalización industrial con nuestras soluciones APS, MES y GMAO, que siguen ayudando a más empresas a optimizar sus procesos, reducir costes y mejorar la toma de decisiones en tiempo real. Gracias a todas las personas que os acercasteis, compartisteis inquietudes, descubristeis nuevas funcionalidades o simplemente pasasteis a saludar. Seguimos construyendo juntos la industria del mañana. ¿Te perdiste el evento o quieres saber más? Te invitamos a ponerte en contacto con nosotros para seguir acompañándoos en vuestro proceso de digitalización.
El papel de la IA en la economía circular y la reducción de residuos
La utilización de la IA en la economía circular está mejorando la gestión de residuos, optimizando el uso de recursos y promoviendo modelos más sostenibles. Gracias a esta tecnología, las empresas pueden identificar patrones en el consumo de materiales y mejorar los procesos de reciclaje. Descubre cómo la IA contribuye en la economía circular reduciendo residuos y optimizando recursos. La sostenibilidad es un elemento con cada vez mayor relevancia en las estrategias de las empresas. En este sentido, la economía circular es esencial en las políticas de responsabilidad social corporativa (RSC) ya que permite combatir los desafíos ambientales y económicos asociados con el modelo tradicional de extraer, producir y desecha. Este cambio de paradigma busca maximizar el valor de los recursos al mantenerlos en uso durante el mayor tiempo posible, reduciendo así la generación de residuos y la dependencia de materias primas vírgenes. En este contexto, la IA en la economía circular se convierte en una tecnología capaz de acelerar la transición hacia modelos económicos más sostenibles. ¿Qué es la IA en la economía circular? Dada la importancia creciente que la sostenibilidad está adquiriendo en las estrategias empresariales, las organizaciones están buscando metodologías y herramientas que les ayuden a cumplir con sus objetivos medioambientales. En este escenario, la IA en la economía circular está adquiriendo una importancia más que relevante en la consecución de ese propósito. Gracias al empleo de la Inteligencia Artificial, las empresas pueden hacer uso de tecnologías avanzadas como el machine learning en sostenibilidad, o el análisis predictivo para llevar a cabo una optimización de recursos con IA, una mejora en el reciclaje de productos y materiales, así como una reducción de residuos con tecnología. La sostenibilidad con IA se ve de esta forma mejorada ya que las empresas pueden tomar decisiones más informadas y precisas a partir del análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que es determinante para optimizar los flujos materiales y minimizar el impacto ambiental. El impacto en las estrategias empresariales de aunar economía circular y digitalización lleva mucho tiempo siendo importante, pero con la introducción de la IA el efecto se multiplica. Sin ir más lejos, en el ámbito del reciclaje, tecnologías como la visión artificial permiten identificar y clasificar materiales con mucha más precisión que los métodos tradicionales, lo que incrementa las tasas de reciclaje y reduce los costes asociados a errores humanos o procesos ineficientes. El uso de la inteligencia artificial en la gestión de residuos permite planificar la logística de los materiales que se han de reciclar y es especialmente importante en aquellos entornos industriales en los que hay que tratar con residuos complejos y contaminantes. En definitiva, la IA en la economía circular permite mejorar el reciclaje o el tratamiento de residuos, de tal forma que las empresas pueden elevar la eficacia de sus estrategias para reducir el desperdicio y maximizar el uso de los recursos con los que cuenta una organización. Beneficios de la IA en la gestión de residuos Como hemos visto, el uso de la IA en la economía circular genera múltiples beneficios a las empresas. No solo les permite mejorar sus políticas de sostenibilidad, sino que tiene un impacto positivo en el negocio principal de la empresa. Esto es debido a que, con la gestión de residuos más eficiente, los costes se reducen de forma sensible y, a la par, se amplía el ciclo de vida de los productos y máquinas que se utilizan en el desarrollo de la actividad de la empresa. Los beneficios de la IA en la gestión de residuos son mucho más numerosos. Uno de los más importante tiene que ver con la reducción del desperdicio, ya que los sistemas inteligentes pueden analizar datos históricos y actuales para predecir dónde se generan mayores cantidades de residuos y proponer soluciones para minimizarlos. Esto es una aplicación cada vez más extendida en entornos de Industria 4.0 donde, en la actualidad, ya se están optimizando las líneas de producción para reducir al máximo la cantidad de materiales sobrantes. De esta forma, se consigue una reducción de los costes y también se generan menos desechos industriales. Otro beneficio clave del empleo de la IA en la economía circular es la mejora en la eficiencia en los procesos. En este sentido uno de los casos de uso más generalizados en las empresas es implementar soluciones de automatización en la economía circular, lo que permite reducir el uso de mano de obra en tareas, a menudo peligrosas, como la clasificación y separación de materiales reciclables. Estas soluciones, además de trabajar más rápido que los empleados, se encargan de identificar materiales complejos como plásticos compuestos o residuos electrónicos con una precisión casi perfecta. IA y reciclaje son dos conceptos que van a ir de la mano de manera cada vez más frecuente, pero los beneficios de emplear la IA en la economía circular son mayores. Por ejemplo, dentro de las soluciones IA para empresas sostenibles destacan las enfocadas en la mejora de la trazabilidad, que permiten realizar un seguimiento detallado de materiales y productos a lo largo de toda la cadena de valor. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y en combinación con otras tecnologías como blockchain, la inteligencia artificial puede identificar patrones y anomalías para optimizar la gestión de inventarios y reducir pérdidas. Esto facilita la identificación del origen de los productos, su recorrido y su destino final, lo que es crucial para garantizar la calidad de los productos y la seguridad de los materiales con los que se fabrican. Otra de las ventajas de la IA en la economía circular se encuentra en la optimización de recursos con IA ya que los algoritmos pueden analizar todo el ciclo de vida de un producto para identificar oportunidades para reutilizar o reciclar materiales. Por ejemplo, mediante el uso de gemelos digitales, las empresas pueden modelar diferentes escenarios para maximizar el aprovechamiento de recursos, antes incluso de la fabricación de un producto. No obstante, el uso de la IA en la economía
30 años de APCE: aggity presenta las últimas innovaciones en IA para el sector MICE
Recientemente en aggity, hemos tenido el placer de poder participar en el 30 Aniversario de la Asociación Palacios de Congresos España APCE, donde pudimos compartir casos prácticos y aplicaciones innovadoras de Inteligencia Artificial en el sector MICE. Entre las soluciones que están transformando el sector destacamos el uso de visión por ordenador para el control de acceso mediante reconocimiento facial y el conteo de personas, lo que permite optimizar la gestión y el uso de los espacios. También exploramos la generación de música, con la capacidad de crear melodías y canciones multidioma libres de derechos en cuestión de segundos. Otra innovación clave son los avatares virtuales, que ofrecen una capacidad conversacional avanzada para la atención al cliente y la gestión de transacciones, proporcionando información en múltiples idiomas. Además, la traducción simultánea mediante subtitulación en tiempo real está facilitando la accesibilidad en sesiones presenciales, híbridas y virtuales. En aggity, estamos comprometidos con la innovación y la excelencia, y estos avances son solo el comienzo de lo que la IA puede hacer por nuestros clientes y el sector. ¡Gracias a la APCE por esta oportunidad, a Toni Parada por mostrar de una manera tan acertada nuestra visión sobre el futuro de la Inteligencia Artificial y a todos los profesionales con quienes compartimos el evento.