La digitalización de las redes eléctricas está modificando la forma en que las empresas de infraestructura gestionan sus activos, al pasar de modelos enfocados en reaccionar ante fallas hacia esquemas capaces de identificar riesgos, anticipar mantenimientos y tomar decisiones con información en tiempo real.
Esta transformación cobra relevancia en México ante el crecimiento de la demanda eléctrica asociado con la relocalización de cadenas productivas, la digitalización de la economía y la expansión de sectores intensivos en energía, como los centros de datos y la manufactura avanzada.
El reto para el sistema eléctrico no se limita a incrementar la capacidad de generación. También implica operar redes cada vez más complejas con mayores niveles de eficiencia, resiliencia y visibilidad sobre sus activos.
Un caso de esta evolución es la Comisión Federal de Electricidad (CFE), que incorporó soluciones digitales para centralizar la supervisión de más de 180 estaciones de transmisión y subtransmisión en el noroeste del país, mediante la integración de sistemas SCADA, plataformas de gestión de activos y herramientas para los equipos de trabajo en campo.
La iniciativa, desarrollada con tecnología de AVEVA, permitió integrar información proveniente de diferentes sistemas dentro de una arquitectura digital común, con el objetivo de facilitar el monitoreo de la infraestructura y mejorar la capacidad de respuesta de los operadores.
La integración de datos permite anticipar riesgos en la red eléctrica
Uno de los principales desafíos de las empresas de infraestructura es la dispersión de la información entre sistemas de operación, mantenimiento, activos y personal que, en muchos casos, no están conectados entre sí.
La integración de estos datos permite generar una visión más amplia del estado de la red y detectar anomalías con mayor anticipación. En el caso de la CFE, la plataforma permitió compartir información en tiempo real con equipos de campo, desarrollar modelos dinámicos de transmisión eléctrica, estandarizar la gestión de subestaciones y utilizar información histórica para monitorear las condiciones de los activos.
El objetivo, de acuerdo con AVEVA, no consiste únicamente en digitalizar procesos, sino en transformar grandes volúmenes de datos operativos en información útil para tomar decisiones con mayor rapidez.
Gary Wong, líder global del segmento de Energía, Servicios Públicos e Infraestructura de AVEVA, señaló que la transformación digital de infraestructura crítica requiere conectar los datos provenientes de diferentes fuentes para generar una visión integral de la operación.
“La transformación digital de la infraestructura crítica ya no depende únicamente de incorporar más sensores o generar más datos. El verdadero diferencial está en conectar toda esa información para ofrecer una visión única de la operación, capaz de anticipar riesgos y apoyar mejores decisiones en tiempo real”.
El cambio hacia modelos de inteligencia operacional adquiere especial importancia en sectores donde una interrupción puede generar efectos simultáneos sobre la continuidad de las operaciones, los costos y la calidad del servicio.
Al integrar sistemas de control, operaciones de campo, mantenimiento y gestión de activos, las empresas pueden convertir la información distribuida en distintas plataformas en una herramienta para la gestión continua de la infraestructura.
La digitalización de CFE puede generar retornos de hasta 10 dólares por cada dólar invertido
Según AVEVA, la experiencia de la CFE muestra que la inteligencia operacional también puede traducirse en beneficios económicos. La empresa señaló que el acceso a información en tiempo real permitió fortalecer la toma de decisiones predictivas, reducir riesgos y disminuir costos operativos.
La compañía estima que la iniciativa puede alcanzar un retorno de inversión de hasta 10 dólares por cada dólar invertido, lo que coloca a la digitalización de la infraestructura no sólo como una herramienta tecnológica, sino como un componente de eficiencia operativa.
Este tipo de soluciones también comienza a extenderse hacia otros sectores industriales, como manufactura, minería, agua, petróleo y gas e infraestructura urbana, donde las empresas enfrentan la necesidad de administrar activos críticos y responder a condiciones operativas cambiantes.
En estos sectores, el objetivo es avanzar de esquemas predominantemente reactivos hacia modelos predictivos capaces de anticipar eventos, optimizar recursos y reducir los impactos asociados con fallas o interrupciones.
Para México, esta capacidad adquiere mayor relevancia conforme aumenta la presión sobre la infraestructura energética por el crecimiento de la demanda, la incorporación de fuentes renovables y la expansión de actividades industriales intensivas en electricidad.
