Reducir las emisiones de CO2 es un imperativo comercial en toda la cadena de valor, e incluso las industrias más intensivas en energía, como la fabricación de productos químicos, deben equilibrar los esfuerzos de sostenibilidad con la mejora de la rentabilidad y la productividad.
Los crecientes requisitos de información ambiental, social y de gobernanza (ESG) y las regulaciones gubernamentales y de la industria locales y nacionales están agregando presión para las empresas, particularmente para aquellas en los sectores de petróleo y gas, puertos, minería y manufactura. Reducir las emisiones de CO2 es un imperativo comercial en toda la cadena de valor, e incluso las industrias más intensivas en energía, como la fabricación de productos químicos, deben equilibrar los esfuerzos de sostenibilidad con la mejora de la rentabilidad y la productividad.
Al mejorar la eficiencia operativa, las industrias pueden reducir su consumo de energía, reducir el desperdicio y desbloquear nuevas ventajas competitivas. Sin embargo, para hacerlo, deben encontrar formas de acceder a datos precisos para comparar su impacto ambiental actual, identificar áreas de mejora y realizar un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo. Para muchos, esto puede estar lleno de dificultades, con limitaciones técnicas que crean obstáculos. En 2023, IBM informó que el 41% de los ejecutivos citó datos inadecuados como una barrera superior para el progreso de ESG.
El desafío de acceder a datos de sostenibilidad operativa
Las industrias enfrentarán muchos desafíos en torno a los informes de ESG, que incluyen:
- Métodos de recolección de datos: Las empresas que intentan monitorear las operaciones y recopilar datos manualmente encontrarán que están en una batalla perdida. Esto lleva tiempo, lo que significa que los datos son antiguos antes de que puedan usarse, e inevitablemente el error humano puede sesgar los resultados.
- Diversidad de datos: Muchas empresas operan en entornos brownfield, dependiendo de los sistemas y tecnologías heredados que presentan datos en diversos formatos, y el procesamiento a menudo se administra en silos. Eso requiere una agregación manual que nuevamente está plagada de errores y lleva tiempo. Las cifras de KPMG muestran que el 47% de las empresas administran sus datos ESG manualmente a través de hojas de cálculo.
- Datos incorrectos/incompletos: Los sistemas heredados, no diseñados teniendo en cuenta el análisis y el monitoreo más amplios de hoy en día, a menudo no proporcionan la información requerida para los informes ESG y la excelencia operativa basada en datos.
Las empresas pueden visualizar su progreso o las mejoras de sostenibilidad que podrían capitalizar. Los informes transparentes con las partes interesadas clave, el cumplimiento normativo y la reputación pública pueden ponerse en riesgo. En un mundo donde hacer un progreso sostenible es clave – estas prácticas son completamente insostenibles. Entonces, ¿cuál es la respuesta?
La digitalización es la clave
Para mejorar la visibilidad y obtener información más profunda sobre el rendimiento operativo y de sostenibilidad, muchas industrias están recurriendo a la digitalización. Statista espera que el gasto en transformación digital alcance $3.9 billones en 2027, frente a $2.5 billones en 2024. A través de la digitalización de sus operaciones, las empresas industriales pueden acceder:
- Datos más completos, a medida que se recopilan datos operativos adicionales, y se desglosan los silos de datos.
- Datos más precisos y relevantes, a través de la recopilación automatizada de datos en tiempo real, reduciendo el tiempo y los errores asociados con las actividades manuales.
- Información operativa en tiempo real a través de un monitoreo continuo, para implementar la toma de decisiones basada en datos y lograr los objetivos de sostenibilidad, eficiencia y seguridad de los trabajadores.
Las herramientas digitales permiten la sostenibilidad basada en datos
Un estudio reciente realizado por GlobalData y Nokia encontró que el 79% de las empresas lograron una reducción de más del 10% en las emisiones después de implementar soluciones de digitalización, y el 78% vio un ROI positivo en los primeros seis meses de implementación de tecnologías inalámbricas y de digitalización privadas.
Para lograr la transparencia de los datos operativos a través de la digitalización, las industrias deben implementar cuatro componentes clave:
- Dispositivos industriales: Routers inalámbricos, dongles, dispositivos de usuario, PPE inteligente, drones, sensores IoT y más, conectando personas, máquinas, vehículos y cualquier otro equipo y sistema – incluso en entornos brownfield – para obtener acceso más amplio, automatizado y en tiempo real a todos los datos de sostenibilidad operativa.
- Conectividad del campus crítica y pervasiva: Las redes inalámbricas privadas de alto rendimiento, que aprovechan 4.9G/LTE o 5G para admitir aplicaciones críticas y Wi-Fi 6/6E industrial para aplicaciones no críticas para el negocio, garantizan que todos los datos se capturen y transmitan en tiempo real desde miles de dispositivos y sensores, incluso en vastos sitios industriales.
- En las instalaciones borde industrial: Nuestro robusto, confiable y seguro MX Industrial Edge local permite el procesamiento de datos de alta capacidad y descompone los silos de datos. Con todos los datos de sostenibilidad operativa centralizados en un solo centro de datos, las aplicaciones existentes y nuevas de la Industria 4.0 pueden acceder a lo que necesitan, cuando lo necesitan, en tiempo real, al tiempo que conservan la gobernanza, la soberanía y la seguridad de los datos. Las ventajas de este centro de datos centralizado en tiempo real van más allá de la sostenibilidad y benefician a otros casos de uso, como el mantenimiento predictivo, los gemelos digitales y las aplicaciones de IA.
- Aplicaciones: Las empresas deben poder implementar aplicaciones que permitan armonizar y visualizar los datos operativos desde diferentes sistemas aprovechando diferentes protocolos industriales para obtener información en tiempo real y transparencia para lograr sus objetivos más rápido. Con una visión holística de un solo panel de vidrio de todos los datos críticos de sostenibilidad operativa, las empresas están facultadas para simplificar y racionalizar el análisis y la presentación de informes y optimizar los procesos operativos. Aplicaciones como Nokia Integrated Operations Center, Litmus Edge y Crosser Node proporcionan a las empresas esas potentes capacidades de datos, que van desde la recopilación y armonización de datos hasta la visualización de datos en una sola vista de panel – que permite monitoreo unificado en tiempo real, análisis avanzados, información predictiva y automatización inteligente de procesos y flujos de trabajo. Con Litmus Edge,proporcionamos un tablero dedicado y prediseñado específicamente para el monitoreo y control avanzado de sistemas de energía.
Hoy está surgiendo un quinto componente: Inteligencia Artificial (IA) permite a las empresas aprovechar los grandes modelos de idiomas (LLM) y el aprendizaje automático (ML). Para que AI cumpla con sus promesas de transformar las operaciones industriales, necesita acceso a grandes cantidades de datos precisos en tiempo real. Con una ventaja local, las empresas tienen un centro de datos unificado en tiempo real que se puede utilizar para implementar y escalar casos de uso de IA en la vida real, lo que permite una visibilidad integral de los datos, información procesable, automatización avanzada y una mejor conciencia situacional.
Las formas en que la IA puede avanzar en el análisis de datos y el monitoreo de informes y avances de sostenibilidad incluyen:
- Detectar patrones en el consumo de energía para predecir tendencias en el comportamiento de activos como vehículos y otras máquinas y abordar problemas antes de que afecten la eficiencia y la sostenibilidad.
- Identificar el desgaste en la maquinaria para informar las actividades de mantenimiento predictivo y extender la longevidad de los activos.
- El uso de análisis de video basados en IA, por ejemplo, en una línea de fabricación, para identificar anomalías más rápido y reducir el desperdicio y los costos asociados cuando los problemas de control de calidad no se descubren.
Al implementar casos de uso impulsados por IA, es importante tener en cuenta las altas demandas de procesamiento de datos de las aplicaciones de IA, que pueden afectar significativamente el consumo de energía y la huella ambiental. Optar por una infraestructura de cómputo local con capacidad de IA puede reducir el impacto de la sostenibilidad en comparación con el procesamiento basado en la nube. Sin embargo, es esencial equilibrar los beneficios de las aplicaciones de IA con su impacto ambiental para garantizar un resultado neto positivo.
El viaje a Net Zero está respaldado por datos y digitalización
Las empresas que adoptan su viaje de digitalización hoy acelerarán sus objetivos de sostenibilidad y transformarán los procesos para mejorar la eficiencia operativa, la seguridad y la rentabilidad. Los datos completos y en tiempo real obtenidos de las operaciones de digitalización serán fundamentales para informar su viaje al cero neto, proporcionando una visibilidad y transparencia profundas, apoyando los informes ESG y permitiendo la toma de decisiones informada para mejorar las operaciones. Además, los nuevos casos de uso habilitados por la digitalización generan valor que se extiende más allá de simplemente respaldar los requisitos de informes, lo que le permite reducir el consumo de combustible, desperdicio y energía en sus operaciones. NOKIA Blog. S. D. Traducido al español
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