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MÓDULO EMS · ENERGÍA Cuánta energía debería haber consumido la planta.

Comparar los kWh de dos meses no dice nada si uno produjo más, hizo más turnos o hizo más frío.

EMS es el módulo de gestión energética de Lynx. El consumo varía con la producción, con la temperatura y con los turnos; EMS ajusta una línea base sobre esas variables y contrasta el consumo real frente a ella: la diferencia que queda es ahorro o desviación, y no el efecto de las condiciones del periodo.

Línea base normalizada × consumo real medido

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lynxplatform.cloud/ems/resumen

Pantallas del producto con datos de ejemplo: ninguna cifra de estas pantallas sale de una planta.

Seis indicadores, uno decisivo El único que no sube porque hayas producido más.

Cada indicador se calcula sobre los activos y la medición del ámbito elegido, y lleva su objetivo, su dirección —menor o mayor es mejor— y su umbral de alarma.

  • Consumo totalkWh

    Suma del consumo del periodo para los activos y la medición del ámbito.

  • Consumo mediokWh

    Consumo medio por observación, a la granularidad de análisis elegida.

  • Pico de demandakW

    Máxima potencia demandada en el periodo, con su instante.

  • Consumo específicokWh/ud

    Consumo por unidad producida. Es el indicador que no varía por un cambio de volumen.

  • Autoconsumo%

    Parte del consumo cubierta con generación propia.

  • Fórmula libredefinida

    KPI propio a partir de las señales del ámbito, cuando ninguno de los anteriores sirve.

Antes del primer número Tres definiciones antes del primer indicador

La comparación entre periodos requiere tres definiciones previas: qué se mide, qué explica ese consumo y sobre qué periodo de referencia se ajusta la línea base.

  • Ámbito y mediciónLos activos y la señal de consumo que entran al modelo, y la granularidad a la que se agregan: horaria, diaria, semanal o mensual.
  • Variables de procesoProducción, temperatura, grados-día, turnos o cualquier otra señal que explique el consumo. Son las que normalizan la línea base: sin ellas, la comparación recoge el cambio de condiciones y no la mejora energética.
  • Línea base y contrasteCon el periodo de referencia se ajusta el modelo. A partir de ahí, cada periodo nuevo se contrasta contra el consumo que el modelo predice para sus mismas condiciones.

Análisis de variables Qué explica el consumo, antes de modelar

Paso previo a la línea base: se elige la variable objetivo y todas las candidatas, y la vista calcula cuáles explican su varianza. Impacto de cada una, varianza explicada al ir añadiéndolas y correlación entre ellas para descartar las que aportan lo mismo.

lynxplatform.cloud/ems/análisis-de-variables
Variable objetivo (Y) · Consumo eléctrico (kWh)Varianza objetivo 80 %365 observaciones
¿Qué variables pesan más?Barra = coeficiente estandarizado β. ✓ = entra en el conjunto recomendado.
  • Producción (ud)0,71
  • Compresores (kWh)0,44
  • Grados-día0,26
  • Turnos activos0,12
  • Iluminación (kWh)-0,05
¿Cuántas necesitas?R² acumulado al añadir variables por orden de aportación.
52 %171 %284 %386 %487 %5
¿Se solapan entre sí?
Producción (ud)
Compresores (kWh)
Grados-día
Turnos activos
Iluminación (kWh)
12345
Recomendación

Con 3 variables explicas el 84 % del objetivo: suficiente. Úsalas como variables de proceso de tu línea base EnPI.

  • Impacto comparable entre escalas

    El coeficiente estandarizado β ordena variables medidas en unidades distintas: producción en unidades y temperatura en grados.

  • Cuántas variables son necesarias

    La curva de R² acumulado marca dónde deja de mejorar el modelo. Añadir variables por encima de ese punto es sobreajustar.

  • Redundancias señaladas

    Dos variables correladas aportan casi lo mismo. La matriz las marca y la vista recomienda quedarse con una.

Mientras tanto, el informe de energía de este mes sigue comparando kWh contra kWh del año pasado. Y la planta no produjo lo mismo.

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Línea base Un modelo que se elige y se justifica

El asistente recorre cinco pasos: activos y medición, variable objetivo y variables de proceso, método, diagnóstico y guardado. Los métodos se comparan entre sí con validación cruzada, y gana el que mejor predice fuera de su propio periodo de entrenamiento.

lynxplatform.cloud/ems/línea-base
  1. ✓Contexto
  2. ✓Variables
  3. ✓Método
  4. 4Diagnóstico
  5. 5Guardar
Método
  • Auto-selección de drivers (CV)Recomendado para tus datos
  • OLS · Regresión lineal
  • Segmentado (producción/standby)
  • Robusta (Huber)
  • OLS + filtrado de outliers
  • Percentil por franja (sin drivers)
Comparar modelos (ranking)
R² CV
Auto-selección de drivers (CV)0,82
OLS · Regresión lineal0,79
Segmentado (producción/standby)0,81
Robusta (Huber)0,78
OLS + filtrado de outliers0,64
Diagnóstico
  • Bondad de ajusteR² 0,84 · RMSE 214 kWh
  • Observaciones problemáticasCook máx. 0,008 · umbral 0,011
  • Validez temporalDurbin-Watson 1,93 · CUSUM en banda
  • Supuestos del modeloQ-Q sobre la diagonal
Motivo del cambio operativoSustitución de los dos compresores de la sala 3Obligatorio para trazabilidad ISO 50001 / 50006.
Guardar línea base
  • Seis métodos, uno recomendado

    OLS, segmentado producción/standby, robusta de Huber, OLS con filtrado de outliers, auto-selección de variables por validación cruzada y percentil por franja para los casos sin variables explicativas.

  • Diagnóstico antes de guardar

    Cuatro preguntas con sus gráficas y sus métricas: cómo de bien predice (R², RMSE, MAPE), si una sola observación domina el ajuste (Cook), si el modelo sigue vigente (Durbin-Watson, CUSUM) y si se cumplen sus supuestos (Q-Q).

  • Trazabilidad del cambio

    Cada modificación de la línea base pide el motivo operativo —nueva línea, cambio de turno, sustitución de equipo— y queda registrada. Es lo que piden ISO 50001 y ISO 50006.

Comparativa Consumo real frente a esperado, con el modelo a la vista

El consumo del periodo frente al que predice la línea base, con la desviación en porcentaje y el ahorro en unidades de energía. El R² del modelo se muestra junto al resultado: si el modelo no es fiable, la comparación tampoco.

lynxplatform.cloud/ems/comparativa
  • Desviación y ahorro

    La diferencia entre real y esperado, en kWh y en porcentaje, sobre el periodo que se elija.

  • Alarma de desviación

    Cada KPI lleva objetivo, dirección y umbral. Al cruzarlo, la plataforma avisa sin necesidad de consultar la pantalla.

  • Cuándo envejece la línea base

    El CUSUM de residuos y el Durbin-Watson detectan la deriva: si el consumo se separa del modelo de forma sostenida, la línea base debe rehacerse.

PRUEBA Esto no es un modelo de laboratorio.

Una línea base necesita histórico, y el histórico ya está corriendo en las instalaciones que publica el apartado de sectores. Dos hornos de fusión de vidrio de 15.000 kW con siete años medidos. Una fundición de hierro con diez hornos cuyo primer año en la plataforma es su línea base.

Ver los casos, sector a sector →

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Tu consumo, frente a tu propia línea base

Preparamos una demostración con el consumo de una de tus líneas y las variables que lo explican, y miramos qué método de línea base encaja con tus datos.

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O escríbenos directamente a support.dt@dominion-global.com

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