Aplicación de IoT y analítica para mantenimiento predictivo y optimización de la generación de energía en la Central Hidroeléctrica El Platanal

Abstract

La industria de generación de energía enfrenta desafíos crecientes en términos de eficiencia operativa, sostenibilidad y optimización de costos. La transformación digital ha abierto nuevas oportunidades para mejorar la gestión de los activos y la operación de las plantas, permitiendo a las empresas del sector adoptar tecnologías avanzadas que faciliten la toma de decisiones basada en datos. CELEPSA es una empresa de generación y comercialización de energía en el Perú, orientada hacia la sostenibilidad y la innovación en su operación. Dentro de su estrategia de Excelencia Operacional, ha identificado la necesidad de optimizar el desempeño de su Central Hidroeléctrica El Platanal (CHEP), con el fin de reducir costos operativos, minimizar fallas y mejorar la eficiencia en la generación de energía. El principal reto que aborda esta investigación es la implementación de herramientas digitales avanzadas, como Internet de las Cosas (IoT) y analítica de datos, para fortalecer la gestión del mantenimiento y maximizar la generación de energía. Este estudio se fundamenta en referencias de casos internacionales exitosos y en las tendencias globales de digitalización en el sector eléctrico. A lo largo del documento, se analizará el contexto de CELEPSA, la propuesta tecnológica y los impactos esperados, con el objetivo de contribuir a la consolidación de una operación más eficiente, rentable y sostenible