Más ecológico y eficiente con análisis inteligentes
Nukissiorfiit rastrea con precisión el uso de energía verde con IBM
Aurora boreal

Nukissiorfiit es una empresa propiedad del gobierno cuya misión principal es suministrar a Groenlandia agua limpia, electricidad y calor sin usar combustibles fósiles. Es mucho pedir, pero la empresa ya utiliza energías renovables para el 72% de su producción de servicios públicos, y va camino de alcanzar el 100% en 2030. Además, la envidiable estructura de precios de Nukissiorfiit para la energía y el agua es un tercio de lo que es en áreas comparables en Canadá, y esto sin subsidios gubernamentales.

Cuando se profundiza en el tema, uno se da cuenta de lo tremendo que es este logro, teniendo en cuenta que Groenlandia tiene el tamaño de Francia, España, Alemania e Italia juntas, pero con una población de sólo 56.000 habitantes. Además, el 85% del país está cubierto de hielo, lo que deja sólo el 15% habitable, y normalmente tiene un clima muy frío.

Nukissiorfiit solo tiene dos lugares interconectados en Groenlandia que comparten una red eléctrica. Las 68 ubicaciones restantes tienen cuadrículas independientes y lo mismo ocurre con la producción de agua y la calefacción. Lo que significa que, para cada lugar poblado, los servicios de suministros deben tener una instalación independiente con múltiples niveles de redundancia y capacidad de copia de seguridad. Nukissiorfiit también debe contar con personas repartidas por todo el país que puedan desplazarse a corto plazo, porque las consecuencias de quedarse sin agua o energía pueden ser muy graves.

Para cumplir con su objetivo 100% libre de fósiles, ser más receptivos a las necesidades de sus clientes y seguir construyendo nuevas plantas hidroeléctricas, la empresa debe tener una visión financiera y proyecciones precisas. La inversión en nuevas instalaciones y el mantenimiento de las instalaciones existentes requiere una planificación anticipada. Anteriormente, la empresa solo podía hacer proyecciones presupuestarias una vez al año, y esas proyecciones podían ser muy inexactas si el proyecto debía continuar.

"El sistema en el que estábamos trabajando era muy rígido. No podíamos planificar con la flexibilidad que queríamos", afirma Claus Andersen-Aagaard, director financiero (CFO) y consejero delegado (CEO) en funciones de Nukissiorfiit. "Necesitábamos seguridad sobre cómo evolucionaba nuestra situación financiera y una planificación mucho más flexible y continua que se adaptara al entorno de trabajo en el que estamos".

Y explica: “Nuestra organización tenía 70 personas que cada mes de octubre dedicaban mucho esfuerzo a elaborar un presupuesto. Cuando llegaba mayo, a veces intentábamos producir un presupuesto revisado para el resto del año debido a cambios significativos en las suposiciones. Esto implicaba un número significativo de horas y mucho esfuerzo. En realidad, nuestro negocio se desarrollaba mucho más rápido de lo que nuestro presupuesto podía absorber haciéndose una o dos veces al año".

Las previsiones son estados de pérdidas y ganancias totales, así como estados de flujo de caja y el impacto financiero de la ejecución del proyecto. Para crear estos pronósticos, Nukissiorfiit combinó modelos de subpronóstico en rotación detallada, costes variables específicos de la ubicación, costes de capacidad y mantenimiento, así como submodelos de costes de personal, y los integró en un gran modelo, que podría explotarse completamente en todas las dimensiones y clasificaciones de cuentas. Además, la compañía utilizó información externa, como datos meteorológicos a largo plazo como entrada para pronosticar la venta de calor, agua y electricidad.

Los pronósticos que produce Nukissiorfiit son utilizados por personal de toda la empresa, desde gerentes y expertos en planificación responsables de desarrollar presupuestos hasta el personal cualificado en primera línea, como ingenieros y especialistas en calefacción.

Ole Moeller Madsen, director de ventas y socio de CogniTech Analytics Solutions, que ayudó a proporcionar la solución, comenta por qué era vital para Nukissiorfiit encontrar una solución de planificación más avanzada: “Tenían mucho retraso. Al no tener una previsión ni un presupuesto precisos, no sabían hacia dónde se dirigían ni en qué tenían que actuar”.

Reducción del tamaño del equipo

 

El tamaño del equipo de planificación se redujo en 61 colaboradores, agilizando el proceso de planificación y previsión

Previsión más rápida

 

Tiempo de previsión reducido en un 80% de 1000 horas al año a menos de 200

La razón completa detrás de este proyecto es ser más eficiente y más preciso con su proceso de presupuestación y previsión. Ole Moeller Madsen Director de ventas y socio CogniTech Analytics Solutions, socio comercial de IBM
Implementación de pronósticos más sólidos

Con la misión de Nukissiorfiit de ser 100% independiente de los combustibles fósiles y su necesidad de añadir más infraestructura de centrales hidroeléctricas para lograr su objetivo, una previsión financiera precisa y más sólida se convirtió en una necesidad crítica para la empresa de servicios públicos.

Nukissiorfiit había trabajado con los consultores de CogniTech desde 2015 como parte de otra organización. La empresa confió en el asesoramiento de los consultores que concluyeron que, para cumplir sus ambiciosos objetivos, Nukissiorfiit podría beneficiarse de una solución de planificación y análisis con IA.

En 2018, CogniTech invitó a una delegación de cinco personas de los servicios de suministros a una conferencia de IBM Analytics de una semana en Estocolmo. La delegación de Nukissiorfiit fue el mayor contingente que asistió de una sola empresa. La intención era inspirarse para encontrar nuevas soluciones digitales, basarse más en los datos y hablar sobre las nuevas versiones de IBM® Cognos® Analytics e IBM Planning Analytics, así como sobre las soluciones de IA. Mientras debatía sobre otro proyecto, Andersen-Aagaard se interesó en aprender más sobre el proyecto de planificación.

"Necesitábamos ir más allá de los presupuestos tradicionales y comenzar a trabajar dinámicamente con nuestras previsiones, utilizando pronósticos mensuales continuos con un horizonte más largo de 18 meses consecutivos, para incorporar continuamente la información más reciente", dice Andersen-Aagaard. "Y sabíamos que el nuevo proceso no debía suponer una carga desproporcionada a la que dedicaran tiempo 70 personas cada mes.Nos dimos cuenta de que, con los más de 300 subpresupuestos que manejábamos, no podíamos ampliar este proceso y seguir utilizándolo de la forma tradicional. Así que necesitábamos pensar de manera diferente, y ahí es donde entran en juego los pronósticos móviles impulsados por IA”.

Kai Erik Ettrup, socio de CogniTech, explica: "Propusimos la idea de utilizar la IA y el aprendizaje automático para mejorar el proceso, y Nukissiorfiit aceptó la idea". La utilidad enfatizó que la nueva herramienta tendría que tener una buena interfaz de usuario con un proceso eficiente de entrada y verificación. "Las inspiradoras sesiones que tuvimos en Estocolmo nos dieron la confianza para avanzar con la plataforma y la colaboración con CogniTech", dice Andersen-Aagaard.

CogniTech se reunió con Nukissiorfiit en talleres para debatir sobre cómo la empresa podría migrar de su antigua solución de planificación y previsión a un pronóstico continuo con aprendizaje automático y previsión predictiva incorporada.

CogniTech luego ayudó a la empresa de servicios públicos a migrar a la solución Cognos Analytics, la plataforma de inteligencia empresarial impulsada por IA que respalda el ciclo de análisis, desde el descubrimiento hasta la operacionalización, y proporciona un enfoque gobernado para gestionar, explorar y visualizar datos. Su asistente de IA permite al usuario interactuar exactamente en los lugares que necesitan atención y descartar el 80% de las visiones generales y datos financieros que no necesitan atención.

Durante todo el proyecto, CogniTech se centró en el proyecto y cumplió. Establecieron algo que creo que es único, no solo en un contexto groenlandés, sino quizás en un contexto global. Claus Andersen-Aagaard Director financiero y director general en funciones Nukissiorfiit

Moeller Madsen, de CogniTech, explica que uno de los principales objetivos de Nukissiorfiit al migrar a la solución de pronósticos continuos de IBM era permitir que la empresa de servicios públicos tomara mejores decisiones empresariales.

Andersen-Aagaard, que está de acuerdo, añade: "Tienes una pequeña ventana en Groenlandia donde puedes hacer reparaciones exteriores o iniciar un nuevo proyecto de infraestructura o desarrollar una nueva central eléctrica. Es muy importante que tengas una visibilidad del 100% y los conocimientos adecuados para tomar una decisión sobre si tenemos el flujo de caja para hacerlo. Por ejemplo, si nuestra gente en el sur del país tiene una cartera de proyectos con retraso, ¿los gastos llegan entonces más tarde o se retrasan lo suficiente como para que podamos seguir adelante con otros proyectos en el norte? Esto puede ser una tarea de planificación bastante desalentadora de gestionar cuando tienes entre 100 y 200 proyectos de infraestructuras de gran envergadura en marcha simultáneamente".

Nukissiorfiit confía en la solución Cognos Analytics para recopilar información de los empleados de la empresa y transformarla en un conjunto de informes que la alta dirección utiliza para tomar decisiones de planificación sobre su trabajo continuo con proyectos de infraestructura. De lo contrario, la compañía tendría que ser mucho más cautelosa al aprobar todas las nuevas redes de infraestructura, nuevas centrales eléctricas y subestaciones, nuevas plantas de agua y nuevas soluciones de energía renovable.

"Teníamos muchas consideraciones sobre cómo se podría diseñar la solución para proporcionar la máxima credibilidad", dice Andersen-Aagaard. “Nuestros libros financieros constan de muchas áreas, incluida la facturación, los costes variables, los costes de capacidad como salarios, depreciación, costes de intereses y costes financieros. Todas estas áreas tienen propiedades únicas. Nos enfrentamos al clásico dilema de la elaboración de presupuestos: a las personas les resulta difícil incorporar todos los factores. Una máquina puede manejar esto mucho mejor si los datos históricos se extrapolan en el futuro". La empresa ya ha creado más de 100 informes diferentes que recogen distintos aspectos de su información financiera y la facilitan a los directivos para que actúen en consecuencia.

"Con la ayuda de CogniTech, pudimos eliminar una enorme cantidad de trabajo administrativo para nuestros empleados técnicos, que no se divertían mucho con esta tarea", afirma Andersen-Aagaard. "Además, podrían confirmar los resultados de la IA en lugar de introducir los números de todas las ubicaciones y la clasificación manualmente. No sólo estuvieron encantados de ser liberados de esta tarea, sino que el resultado final también es mucho mejor”.

Andersen-Aagaard aprecia la amplitud y profundidad del enfoque de la solución de IA. "Una de las mejores cosas de hoy es cuando un proveedor de datos se queda perplejo ante los datos de la máquina y pregunta a nuestros controladores por qué la IA pronostica una cifra determinada en contra de los conocimientos del proveedor", añade. "Cuando lo examinan más a fondo, descubren que con frecuencia la IA es correcta, porque tiene en cuenta todos los factores y datos históricos. Esto me hace sonreír," dice, "porque luego sé definitivamente que lo que hemos creado proporciona una mejor calidad a nuestra empresa y que hemos ahorrado dinero y tiempo en el proceso".

Andersen-Aagaard explica que la empresa quería desarrollar un front-end y un back-end. "Nuestra interfaz es la entrada y la confirmación por parte del usuario, en la que los usuarios se relacionan con las previsiones generadas por máquinas totalmente explotadas o semiexplotadas, mientras que nuestro back-end contiene parámetros ajustables que se pueden ajustar manualmente cuando sabemos que los parámetros cambiarán», afirma.

Ettrup explica el uso de datos externos de la solución: "Hemos estado utilizando muchos datos meteorológicos de los últimos tres años. Luego usamos eso para analizar lo que llamamos un período meteorológico normal, para generar una venta anual normal por cliente, por área. Les dimos muchos parámetros de back-end para que Nukissiorfiit pudiera controlar numerosos aspectos específicos de la empresa, como la vacante general, la tasa de finalización del proyecto, el petróleo por kilowatt y mucho, mucho más".

Planificación mensual inteligente

Al migrar a la solución de previsión renovable proporcionada por CogniTech, Nukissiorfiit ha reducido el número de personas necesarias para realizar previsiones presupuestarias y ha aumentado la precisión de dichas previsiones gracias a una mayor frecuencia y al uso de la IA. La solución ha mejorado la flexibilidad de la empresa de servicios públicos para adaptar su planificación a variables cambiantes como el clima y ha fomentado una mayor confianza con el gobierno de Groenlandia para dar luz verde a proyectos nuevos y ambiciosos.

"Pudimos pasar de 70 proveedores de información distintos -empleados que participan en el proceso de elaboración de nuestro presupuesto- a nueve personas. Eso es una gran reducción", dice Andersen-Aagaard.

“Y la cosa no termina ahí”, añade. “En realidad, también depende de la cantidad de tiempo que estas personas la usan. Así que diría que estas nueve personas ahora le dedican menos tiempo que antes. Y las más de 60 personas que ya no utilizan herramientas para proporcionar información sobre el pronóstico, no dedican ningún tiempo a ello”.

Andersen-Aagaard tiene en cuenta que, aunque menos personas trabajan en las previsiones, cada persona de su empresa recibe esta información. "Obtienen sus conocimientos tanto desde el punto de vista de la gestión como, en cierta medida, de los datos de producción de la plataforma IBM Cognos Analytics", afirma.

En general, su nueva solución Planning Analytics y Cognos Analytics, combinada con pronósticos inteligentes de aprendizaje automático, han permitido a Nukissiorfiit adoptar una forma de operar más eficiente. La empresa ahora puede utilizar los conocimientos para establecer umbrales y recibir alertas si las previsiones están fuera de los rangos; también puede anular las alertas en función de la experiencia o de información adicional. La conclusión es que la empresa es más ágil y su planificación financiera es más precisa.

"Claus [Andersen-Aagaard] está muy interesado en tener previsiones todos los meses para asegurarse de que las pérdidas y ganancias y el flujo de caja están bajo control. Y serán más ágiles para adoptar cambios en el consumo y cambios en si un determinado proyecto se retrasa o no", dice Moeller Madsen.

"Ahorrar tiempo ha sido un gran factor y beneficio para nosotros", dice Andersen-Aagaard. "Pasar de 70 proveedores de entrada a solo nueve ha reducido el tiempo que empleamos en esta tarea. Y hemos ampliado la cantidad de veces que realmente hacemos este ejercicio: ahora todos recibimos cada mes un nuevo pronóstico basado en la información más reciente. Haciéndolo como antes, probablemente tardaríamos entre 5.000 y 10.000 horas".

Según Andersen-Aagaard, otra ventaja es la mayor precisión de las previsiones. La compañía ahora tiene la flexibilidad que buscaba para cambiar los planes cuando hay nueva información disponible y comprender las consecuencias de hacerlo.

Andersen-Aagaard añade que la experiencia del usuario ha mejorado enormemente. Informa de que los empleados están más interesados en las consecuencias financieras de las decisiones que toman y que la calidad de salida de los informes que se proporcionan automáticamente también ha mejorado drásticamente.

Con la plataforma de planificación y el aprendizaje automático implementados, Nukissiorfiit busca el futuro con confianza. "Creo que merece la pena decir que siempre que hacemos un gran proyecto, como el de la gran central hidroeléctrica, hay que tener confianza en nosotros como empresa", dice Andersen-Aagaard. "El gobierno de Groenlandia debe asegurarse de que el dinero que nos dejan invertir en nombre del condado se gestiona de forma responsable".

En cuanto al futuro, Andersen-Aagaard afirma que la empresa quiere integrar la plataforma con sensores del Internet de las Cosas (IoT) en sus plantas y en los contadores de todos los hogares de Groenlandia. "Estamos investigando si el IoT puede desempeñar un papel mayor para que podamos obtener datos con mayor frecuencia. IoT es una plataforma rentable a la que puede transferir muchos datos a costes mucho más bajos".

Nukissiorfiit también estudia exportar el agua de Groenlandia a otros países, colaborando con empresas embotelladoras y transportistas a granel. Además, otros países árticos, como Canadá, están muy interesados en ver cómo pueden utilizar la exitosa estructura de precios de servicios públicos de Nukissiorfiit para reducir sus propios precios de energía.

Pudimos pasar de 70 proveedores de insumos diferentes (empleados que participan en el proceso de elaboración de nuestro presupuesto) a nueve personas. Claus Andersen-Aagaard Director financiero y director general en funciones Nukissiorfiit
Logotipo de Nukissiorfiit
Acerca de Nukissiorfiit

Nukissiorfiit (enlace externo a ibm.com) es una empresa de servicios públicos propiedad del autogobierno de Groenlandia. Es responsable de producir y suministrar electricidad, agua y calor a los consumidores del país en 17 ciudades y 53 asentamientos. El suministro de energía de Nukissiorfiit se basa en un 72% en fuentes de energía renovables. Su objetivo es utilizar fuentes de energía renovables siempre que sea posible y garantizar que todos tengan acceso a agua potable. La compañía tiene 405 empleados, de los cuales 90 se encuentran en su oficina central en Nuuk.

Acerca de las soluciones analíticas CogniTech

El socio comercial de IBM CogniTech (enlace externo a ibm.com) es el único socio Gold danés de IBM en Analytics. Fundada en 2019 a partir de una compra de su iteración anterior, la organización consultora se centra en IBM como su principal socio tecnológico. CogniTech puede crear soluciones integradas unificadas para sus más de 100 clientes, incluyendo todo, desde la integración de datos hasta la inteligencia empresarial, pasando por la presupuestación, la previsión y la consolidación financiera, integrada con IA y aprendizaje automático. La compañía tiene más de 40 clientes de análisis de planificación.

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Producido en los Estados Unidos de América, abril de 2021.

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