Por Redaccion Gustavo Brito, vicepresidente global de Stefanini Manufacturing, explica cómo el monitoreo de datos, los sensores y la inteligencia artificial permiten que la productividad, la sostenibilidad y la seguridad avancen en la misma dirección dentro de las operaciones industriales
Durante mucho tiempo, hablar de ESG significaba discutir compromisos, metas e indicadores que, con frecuencia, parecían lejanos a la operación de las empresas. En la industria, sin embargo, esa realidad está cambiando. Las dimensiones ambiental y social del ESG, en particular, están cada vez más conectadas a la forma en que las empresas monitorean sus procesos, utilizan sus recursos y toman decisiones.
Agua, energía, desperdicio y producción responsable son temas que están en el centro del debate de esta agenda. En ese contexto, la tecnología puede ayudar a transformar los objetivos ambientales y sociales en acciones concretas, medibles e integradas a la operación.
Hacia una nueva perspectiva en la gestión industrial
Este cambio exige una nueva perspectiva sobre la gestión industrial. Hoy, la búsqueda de eficiencia demuestra que la productividad, la sostenibilidad y la seguridad pueden avanzar en la misma dirección: una operación que aprovecha mejor sus recursos y evita el desperdicio tiende a ser no solo más eficiente, sino también más segura y ambientalmente responsable.
Un ejemplo es el control de la estabilidad operativa. Cuanto mayor es la oscilación de un proceso, más difícil resulta mantener bajo control el consumo de energía, agua y materias primas. Al identificar estas variaciones y actuar sobre sus causas, la industria logra reducir la variabilidad, aumentar la seguridad y la productividad, disminuir los desperdicios y utilizar sus recursos de manera más eficiente.
El valor del monitoreo y la analítica de datos
El monitoreo de variables ambientales es otro camino importante. Los sensores, el Internet de las Cosas Industrial (IIoT) y los sistemas integrados permiten reunir información sobre distintos aspectos de una operación en una misma base de datos. A partir de ahí, los modelos analíticos estadísticos pueden identificar cambios, señalar desviaciones y apoyar una actuación más rápida ante situaciones que puedan generar impactos ambientales y productivos.
Los resultados ya muestran el potencial de este enfoque. En una operación siderúrgica, por ejemplo, un modelo que integra técnicas de machine learning con control avanzado aplicado a los procesos logró reducir las paradas y los eventos inesperados en un 13 %, disminuir el consumo de energía en un 4 % y aumentar la productividad en un 9 %. El caso ilustra cómo una misma iniciativa basada en datos puede actuar simultáneamente sobre diferentes dimensiones del negocio: disponibilidad operativa, uso de recursos, productividad y seguridad.
Este tipo de aplicaciones ayuda a cambiar la manera en que la industria ve los datos. Además de registrar lo que ocurrió, los datos pueden revelar relaciones entre diferentes variables de la operación e indicar dónde están las oportunidades de mejora. Cuando esta inteligencia se incorpora a la gestión, las decisiones sobre consumo, mantenimiento y productividad pasan a considerar un conjunto más amplio de información.
Decisiones anticipadas: agua y energía bajo la lupa
Acompañar de manera continua lo que sucede en la operación también cambia la calidad de las decisiones. En lugar de analizar los impactos ambientales solo después de que ocurren, la industria puede identificar señales de cambio, comprender sus causas y actuar de forma anticipada. La agenda del agua es un buen ejemplo. En operaciones industriales y de saneamiento, las pérdidas e ineficiencias pueden representar no solo un problema ambiental, sino también un costo operativo significativo. Y cuando involucran servicios esenciales, sus efectos pueden trascender los límites de la propia operación y llegar a la población. Monitorear el consumo, identificar patrones y entender dónde están los principales puntos de desperdicio son pasos fundamentales para convertir la gestión del agua en una disciplina orientada por datos.
Lo mismo vale para la energía. En lugar de mirar solo el consumo total al final del mes, la industria ya puede seguir cómo, cuándo y dónde se está utilizando la energía. Este nivel de detalle permite encontrar oportunidades que difícilmente aparecerían en un análisis basado únicamente en indicadores consolidados.
La tecnología como aliada de la competitividad
Es en este punto donde la agenda ambiental se conecta directamente con la eficiencia del negocio. Reducir el consumo de agua y energía, controlar los desperdicios y mejorar el aprovechamiento de los insumos no son solo iniciativas ambientales: también son formas de volver la producción más eficiente y competitiva.
Esta integración es fundamental para dar efectividad al ESG. Cuando los objetivos ambientales se incorporan a la rutina de gestión y se acompañan con indicadores operativos, la sostenibilidad adquiere continuidad y pasa a orientar las decisiones cotidianas, en lugar de quedar restringida a metas corporativas o informes de desempeño.
Los datos, los modelos analíticos y la inteligencia artificial pueden ampliar esta gestión, ayudando a identificar desviaciones y oportunidades con anticipación. No se trata de automatizar por automatizar, sino de usar la tecnología para apoyar mejores decisiones, reducir ineficiencias y darle más consistencia a la operación.
Es necesario conocer los procesos, entender qué variables impactan realmente en los resultados y establecer indicadores que conecten la eficiencia operativa con los objetivos ambientales y de negocio.
Hacia una producción verdaderamente responsable
Los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU refuerzan esta conexión al reunir temas como agua limpia y saneamiento, energía asequible y no contaminante, industria, innovación e infraestructura, y producción y consumo responsables. El desafío para las empresas es traducir estas ambiciones en cambios medibles en la forma en que producen y utilizan los recursos.
Para la industria, avanzar en la “E” del ESG significa incorporar la sostenibilidad a la propia definición de eficiencia. Cuanto más una empresa analiza sus procesos, mide el uso de recursos y transforma los datos en decisiones, mayores serán sus condiciones para reducir desperdicios, optimizar el consumo y producir de forma responsable. Esto representa una evolución importante: tratar la eficiencia no solo como una meta económica, sino también como parte de la responsabilidad ambiental de producir.
Acerca de Stefanini Group
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