Solución IA para el Mantenimiento en la Red Eléctrica de EPM
Oferta comercial no-vinculante presentada a Empresas Públicas de Medellín S.A. E.S.P.
Desarrollada por Unidad I+D+i
guane emerging technologies
Medellín, julio 2024
Servicio IA para el Mantenimiento en la Red Eléctrica
Empresas Públicas de Medellín -EPM-
Estimados(as) Señores(as):
Roberto Carlos Egea
Unidad de Planeación de Recursos
EPM
Medellín, Antioquía
Cordial saludo.
César A. Serna
Unidad de Mantenimiento
EPM
Medellín, Antioquía
Medellín, julio 18, 2024
Querubín Vanegas
Jefe de Unidad de Mantenimiento
EPM
Medellín, Antioquía
Asunto: Oferta comercial no-vinculante
Con base en las conversaciones recientes sobre la gestión e ciente del mantenimiento en la red eléctrica de EPM, guane emerging technologies presenta su oferta comercial que incluye los elementos técnicos, económicos y de valor agregado que nuestra empresa puede ofrecer.
Con el n de que nuestra propuesta contribuya a lograr los objetivos de desarrollo de su organización, hemos estructurado un equipo completo de profesionales que podrán resolver cualquier pregunta o nuevos requisitos. Pueden contactar a nuestro equipo al +57 315 567 5665 sales@guane.com.co. Esperamos que esta oportunidad fortalezca nuestra relación fructífera y contribuya al crecimiento sostenido de nuestras empresas en el marco de la Cuarta Revolución Industrial.
Cordialmente,
Luis E. Santander R.
AI Product Management
Valentina Vega Suaza
AI Business Developer
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Empresas Públicas de Medellín -EPM-
guane emerging technologies
guane es una empresa basada en la investigación cientí ca destinada a aplicar las herramientas de las ciencias naturales y de datos para resolver problemas de la industria y apoyar la inserción de nuestros clientes en la Cuarta Revolución Industrial Fundada por cientí cos naturales, guane contribuye a la ciencia de datos generando nuevos algoritmos y encontrando nuevos desafíos para los viejos paradigmas de inteligencia arti cial en la solución de problemas en la operación de nuestros clientes
guane emerging technologies se fundó en mayo de 2018 y ha logrado ubicarse en la industria colombiana como referencia en la Industria 4.0 gracias a sus soluciones y metodologías basadas en inteligencia arti cial. Sus desarrollos innovadores diferentes áreas han sido reconocidos por Ruta N, por SAP a través del Primer Lugar del Innomarathon SAP 2019 Colombia y el Tercer Lugar en Latinoamérica, por Google a través del Google Startup Program, el Google Showcase 2019 Colombia y el Google Partner Advantage Program. Adicionalmente, por los gobiernos colombiano y suizos a través del AIT Startup Program y por el Consejo Mundial de Energía Colombia como la más innovadora del sector energético en 2020.
En 2022 y 2023, guane ocupó el primer lugar en el Ranking de Innovación de la ANDI en la categoría de startups. En 2023 recibió el Premio a la Creación de Empresa de la ANDI y se ubicó en el TOP 25 de Innovación general de la ANDI. En 2021, 2022 fue reconocida como TOP 1 en Innovación Abierta en Colombia basada en Inteligencia Arti cial por Connect Bogotá, EL TIEMPO y Portafolio. Además, en 2023, la Agencia Alemana de Energía y el Consejo Mundial de Energía es ubicaron a guane en el TOP 100 de startups más promisorias en el sector de energía en el mundo (única empresa colombiana en el ranking), se fue reseñada como una de las 30 promesas de negocio en Forbes 30 de Colombia por sus desarrollos de inteligencia arti cial y TOP 1 en Innovación Abierta en Colombia para el sector energético guane es parte del Cluster de Energía Sostenible de la Cámara de Comercio de Medellín y de la Red Startups 4 0 para la Transición Energética de la Cámara de Comercio de Bogotá En 2023, guane adquirió el 49% de la participación accionaria de Rightside SAS, una de las empresas de consultoría en datos y modelado matemático del sector energético con más reconocimiento en el país
El éxito de nuestra operación se basa en el enfoque cientí co para resolver los desafíos de nuestros clientes y en nuestro equipo de cientí cos e ingenieros con más de 10 años de experiencia y certi cados por Google y Azure. Nuestras soluciones permiten a nuestros clientes optimizar sus procesos y desarrollar una cultura de toma de decisiones basada en información sólida y modelos predictivos de sus procesos y modelos de negocio.
Para guane, generar valor para nuestros clientes a través de la innovación cientí ca y tecnológica es la guía de nuestro desarrollo.
Leonardo A. Pachon CEO, guane emerging technologies
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Empresas Públicas de Medellín -EPM-
Contexto
En el ejercicio óptimo de la Unidad de Mantenimiento en un Operador de Red del país, la detección temprana de anomalías en el servicio y la identi cación precisa de fallas garantizan la continuidad y e ciencia de sus operaciones. Además, la clasi cación, priorización y enrutamiento e cientes de solicitudes son fundamentales para una respuesta rápida y efectiva a las di cultades que puedan surgir en la red
Así es como Empresas Públicas de Medellín -EPM- identi có oportunidades desde la ciencia de datos y la inteligencia arti cial para abordar estos procesos. En este documento, guane emerging technologies presenta una perspectiva de digitalización para la optimización de la gestión y prevención de incidentes, proponiendo una solución robusta, segura y escalable alineada con los principios de la Cuarta Revolución Industrial.
Cumpliendo con los objetivos OE01 y OE03 establecidos por EPM en la Planeación del Servicio IA para Mantenimiento en Redes , guane emerging technologies propone la 1 construcción y desarrollo de una plataforma AI personalizada que integrará modelos de machine learning -ML-, de enrutamiento de cuadrillas, algoritmos de Procesamiento de Lenguaje Natural -NLP-, (OE01) y la caracterización de las condiciones de riesgo de la red de EPM segmentados en regiones, circuitos y barrios según los niveles de taxonomía (OE03) permitiendo emitir señales de riesgo que conducirán a las acciones necesarias para dar cumplimiento a las metas de calidad de EPM.
Funcionalidades principales
● Caracterizar las fallas históricas a partir de la data histórica proporcionada por las solicitudes provenientes del contact center.
● Integrar el sistema a las fuentes de información disponibles para obtener datos precisos y actualizados.
● Entrenar un modelo de clasi cación de solicitudes utilizando algoritmos de machine learning.
● Crear un modelo de priorización de eventos que evalúe el riesgo de la incidencia basado en la información de las Órdenes de Trabajo (OT).
● Crear un modelo de enrutamiento óptimo de eventos que asigne las cuadrillas de campo de manera e ciente considerando tiempos de desplazamiento y condiciones operativas
● Implementar algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar y clasi car las solicitudes basadas en la información recopilada por los analistas del contact center e información proveniente de SCADA de equipos telecontrolados.
1 Servicio de diseño de herramientas ML/IA con sus entregables según el estándar ISO 9126 para mantenimiento en redes
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● Analizar la información de los activos y la taxonomía de la red para seleccionar el mejor nivel de agregación en la evaluación del riesgo.
● Determinar el nivel de riesgo de los grupos analizados basándose en condiciones actuales como la exposición a variables atmosféricas severas y corrientes de falla.
● Caracterizar los circuitos de la red de EPM basándose en la taxonomía seleccionada para identi car y priorizar las áreas de mayor riesgo
● Visualizar las métricas de criticidad con actualización más recurrente para proporcionar señales de alerta sobre bajos niveles de servicio en circuitos especí cos.
● Implementar algoritmos avanzados de Procesamiento de Lenguaje Natural para analizar y categorizar las solicitudes entrantes de manera automatizada.
● Construir herramientas de visualización intuitivas para identi car de manera rápida y precisa las anomalías en los circuitos de baja y media tensión.
● Agregar capacidades de pronóstico para anticipar posibles fallas y asignar los recursos necesarios de forma e ciente.
● Integrar el aplicativo con sistemas existentes de EPM para una implementación sin problemas y una transición fluida.
Para obtener un contexto más detallado el proyecto, por favor haga clic en los siguientes enlaces:
E1 Flujo de identi cación y clasi cación de la información de los riesgos
E3 Arquitectura de software y cognitiva del desarrollo
E4 Historias de usuario de todas las funcionalidades de la plataforma
Propósito
Permitir a EPM mejorar signi cativamente su capacidad para gestionar incidentes, prevenir interrupciones en el servicio y optimizar la operación de su red eléctrica, contribuyendo a una mayor e ciencia y satisfacción del cliente.
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Objetivos
OG: Proporcionar a EPM una solución integral de Inteligencia Arti cial y Machine Learning que optimice la gestión y prevención de incidentes en su red de distribución de energía.
Esto se logrará mediante la implementación de algoritmos avanzados para la clasi cación, priorización y enrutamiento de solicitudes (OE01), así como la caracterización detallada de los per les de los circuitos de bajo y media tensión para la detección temprana de anomalías y fallas en el servicio (OE03), contribuyendo así a una mayor e ciencia operativa, continuidad del servicio y satisfacción del cliente.
Propuestas de implementación
Sistema On-Premise
Desarrollar la aplicación On-Premise para la optimización de la operación en el sistema de distribución de EPM implica con gurar y gestionar toda la infraestructura y software internamente dentro de las instalaciones de EPM. Este proceso incluye la adquisición de hardware y componentes de red, la instalación y con guración de software especializado como Apache Spark y Hadoop para el procesamiento de datos, bases de datos para
Fig 1. Oportunidades de inversión
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almacenamiento, y herramientas de visualización como Power BI Report Server. Además, se requiere el desarrollo de modelos de machine learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para la clasi cación, priorización y enrutamiento de solicitudes, así como la caracterización de las condiciones de riesgo de la red.
Ventajas del Desarrollo On-Premise
1. Permite una con guración personalizada y optimizada de hardware y software según las necesidades especí cas del proyecto.
2. Mayor control sobre la seguridad de los datos y cumplimiento de regulaciones, ya que los datos permanecen dentro de la infraestructura interna de EPM.
3. La inversión inicial en hardware es una compra única, con costos adicionales limitados a mantenimiento y actualizaciones.
4. Reducción de la latencia debido a la proximidad física de los servidores a los usuarios.
Desventajas del Desarrollo On-Premise
1. Requiere de inversión inicial signi cativa en hardware, infraestructura de red y licencias de software.
2. Costos asociados a la instalación, con guración y puesta en marcha del sistema.
3. El mantenimiento y soporte del hardware y software debe ser gestionado internamente.
4. Necesidad de aplicar actualizaciones regularmente para mantener la seguridad y el rendimiento.
5. Limitada a la capacidad física y recursos disponibles en el sitio.
6. Incrementar la capacidad puede ser más lento y costoso en comparación con la nube, donde los recursos adicionales se pueden aprovisionar rápidamente.
7 Requiere establecer sistemas de respaldo internos para garantizar alta disponibilidad y recuperación ante desastres
8 Implementar medidas de redundancia y resiliencia incrementa los costos aún más
9 Menos flexibilidad para adaptarse rápidamente a cambios, tecnologías y adopción de nuevas necesidades del negocio o del proyecto en comparación con la nube.
Sistema en la Nube
Desarrollar la aplicación en la Nube implica con gurar y desplegar los servicios de la solución de IA en un entorno Cloud. Esto incluye la con guración de servicios de almacenamiento, procesamiento, machine learning y conectividad segura con la infraestructura local de EPM. La implementación en la nube permite aprovechar la escalabilidad, flexibilidad y recursos disponibles en infraestructuras como Azure, lo que facilita la gestión de activos y recursos de manera e ciente y optimizada
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Ventajas del Desarrollo en la Nube
1 La Nube permite escalar recursos de manera rápida y e ciente según las necesidades de la aplicación, adaptándose a picos de demanda.
2. Facilita la integración de nuevos servicios y actualizaciones sin la necesidad de adquirir hardware adicional.
3. Los costos se asocian solo a los recursos utilizados, lo que puede resultar en costos más e cientes en comparación con infraestructuras locales.
4. La Nube ofrece opciones de respaldo automático y recuperación ante desastres para garantizar la disponibilidad de los datos.
5. Permite el acceso a la aplicación desde cualquier ubicación con conexión a Internet, facilitando la colaboración y el monitoreo remoto.
Desventajas del Desarrollo en la Nube
1. Pueden existir costos asociados a la transferencia de datos entre la infraestructura local y la Nube, especialmente si se manejan grandes volúmenes de información.
2. La disponibilidad y rendimiento de la aplicación en la nube están sujetos a la calidad de la conexión a Internet.
3. Es necesario garantizar que los datos sensibles están protegidos y cumplan con las regulaciones de seguridad y privacidad en la nube.
Cronograma de implementación - En la Nube
OE01: De nición Clara y Consistente de Solicitudes y Causas de Fallas
OE01: De nir los KPIs de causa y eventos asociados a visitas fallidas
OE01: Establecer criterios base para la priorización de eventos
OE03: De nir variables eléctricas relevantes para medir el nivel de riesgo de falla.
OE03: De nir el nivel de agregación que se considerará para la evaluación del riesgo
ID: QTE-EPM-OE01&OE03-001 VERSIÓN: 01 FECHA: 11.07.2024
OE01: Conectar de manera segura y con able el desarrollo y la fuente de información de los eventos históricos de la red de distribución
OE3: Revisar la literatura cientí ca para establecer una metodología de la evaluación del riesgo en las redes de distribución
OE03: Analizar la relación entre las fallas y las variables seleccionadas
OE01: Limpiar datos para el análisis de causas de fallas
OE03: Implementar una metodología de evaluación de riesgo de la disponible en la revisión bibliográ ca
OE03: Diseñar las vistas de los tableros de evaluación del riesgo de las redes en el nivel de agregación seleccionado
OE01: Identi car la causa y tipo de cuadrilla necesaria a partir de la información de las llamadas
OE01: Persistir la información recopilada por el canal de información alterno
OE03: Crear las vistas del tablero de evaluación del riesgo en las redes
OE01: Crear un modelo de priorización de eventos
OE01: Probar y ajustar el modelo de priorización
OE01: De nir el servicio de trá co y tiempos de desplazamiento a utilizar
OE03: Desplegar la estrategia de evaluación de riesgo de las redes de distribución
OE01: Establecer Parámetros Basados en Datos Históricos para el Enrutamiento de Fallas
OE01: De nir los lineamientos generales que debe considerar el modelo de optimización
OE01: De nir las variables de decisión del modelo
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ID: QTE-EPM-OE01&OE03-001 VERSIÓN: 01 FECHA: 11.07.2024 PÁGINA 11
OE01: Aplicar la estrategia de agregación de nida a la información disponible
OE01: De nir restricciones del modelo de optimización.
OE01: De nir la función objetivo del modelo de enrutamiento.
OE01: Crear pipeline de extracción de datos de entrada para el modelo de optimización.
OE01: Comparación entre tiempos de solución para solvers
OE01: Despliegue del modelo de optimización.
Entrega, validación, capacitación
Tabla 1. Cronograma de actividades.
Material proporcionado
Los siguientes materiales se proporcionarán por parte de EPM para la ejecución del desarrollo, y en base al cronograma previamente establecido:
MT01: Acceso a la infraestructura de EPM, credenciales y permisos para desarrollo.
MT02: Reunión con actores involucrados para validación de cada módulo y seguimiento del proyecto.
MT03: Documentación de cada fuente de información y proceso.
Condiciones de aceptación
guane emerging technologies propone implementar tecnologías que transformen los ecosistemas empresariales, enfocado en facilitar y agilizar procesos. De acuerdo a esta visión, se propone estas condiciones:
CN01: Entrega del esquema de diseño de la arquitectura de la solución, comprendiendo los estándares de calidad ISO 9126.
CN02: Historias de usuario, tareas acorde a cada una de las funcionalidades de nidas
CN03: Despliegue de la solución en la infraestructura controlada por EPM.
Inversión
En la siguiente tabla se detallan los precios de entrega de los servicios que se describen en esta propuesta.
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Sistema On-Premise 11 meses COP $ 997’600 000 + IVA
Sistema en la Nube 9 meses COP $ 926’200.000 + IVA
Tabla 2. Opciones de inversión
La extensión del alcance descrito anteriormente se estimará de manera conjunta. Los pagos se acuerdan según los alcances de nidos y según las fechas señaladas en la Tabla #. Los depósitos a GUANE ENTERPRISES SAS, Cuenta Corriente #377-987963-61 en Bancolombia S.A. Código BIC/Swift: COLOCOBMXXX.
Facturación sugerida - En la Nube
Tabla 3. Forma de pago sugerida.
Despliegue de la solución y mantenimiento
guane emerging technologies desplegará la solución en la infraestructura controlada por EPM. Una vez entregado el desarrollo, EPM asumirá los costos de mantenimiento de los servicios de máquina de (cloud) y de cualquier mal funcionamiento de la aplicación. En caso de ser necesario, guane emerging technologies está en capacidad de ofrecer soporte técnico premium 24/7/365.
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Propiedad intelectual
Se identi ca a EPM como único dueño de los datos y del aplicativo construido. guane emerging technologies entregará a EPM una licencia a perpetuidad no exclusiva de las 2 metodologías y modelos que se implementen en este proyecto. Los nuevos modelos y metodologías que se desarrollen desde cero para este proyecto serán propiedad de guane emerging technologies.
Cancelación anticipada
Con motivo de la terminación anticipada y unilateral del contrato, EPM pagará a guane emerging technologies una compensación equivalente al 50% del presupuesto total del proyecto.
Garantía
guane emerging technologies ofrece 60 días calendario de garantía en algoritmos, implementación en la nube, comunicación de datos y rendimiento. guane utilizará los últimos algoritmos y frameworks de software para desarrollar el aplicativo propuesto. Sin embargo, el rendimiento de los servicios estará limitado por la latencia intrínseca en las plataformas web.
Resolución de conflictos
Cuando surjan diferencias o dudas sobre el cumplimiento de este contrato, se procederá a:
1) Noti car por escrito a la parte que se presume que ha incumplido este acuerdo.
2) Un máximo de tres (3) días después del envío de la comunicación, las partes se reunirán en las instalaciones del afectado y revisarán los puntos en cuestión.
3) Si no se presenta acuerdo entre las partes, las partes tendrán libertad para recurrir a los mecanismos judiciales o extrajudiciales que estimen oportunos.
Legislación aplicada
A este acuerdo se aplicará la legislación de la República de Colombia. Como prueba, este documento está rmado por quienes intervinieron, en la ciudad de Medellín, el (día) de julio del 2024, en dos copias de igual tenor y vigencia.
2 guane emerging technologies es libre de comercializar, construir y desarrollar modelos cognitivos de machine learning y de las ciencias de datos para proyectos similares o en otro contexto empresarial. Ruta N Complex, Landing 1040
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Términos y condiciones
Esta oferta mercantil se entenderá aceptada mediante orden de servicio o contrato enviado por EPM a guane emerging technologies.
La vigencia de esta oferta comercial es de 30 días calendario, a partir de la fecha de recepción.
Con dencialidad
guane emerging technologies garantiza la absoluta con dencialidad en el manejo de la información entregada por EPM.
Por otra parte, se expresa que el contenido de la presente propuesta, incluyendo todas las tarifas, valores, términos y condiciones estipulados, se considera de carácter con dencial entre guane emerging technologies y EPM, y no podrá ser utilizado total o parcialmente por el cliente para propósitos distintos al objeto de esta propuesta.
Experiencia y Casos de Éxito
guane emerging technologies es una empresa basada en la investigación cientí ca destinada a aplicar las herramientas de las ciencias naturales y de datos para resolver problemas de la industria y apoyar la inserción de nuestros clientes en la Cuarta Revolución Industrial. Fundada por cientí cos naturales, guane contribuye a la ciencia de datos generando nuevos algoritmos y encontrando nuevos desafíos para los viejos paradigmas de inteligencia arti cial en la solución de problemas en la operación de nuestros clientes
El liderazgo en transformación digital apalancada en inteligencia arti cial y la regularidad de sus desarrollos cientí cos le ha permitido a guane ofrecer soluciones que hoy son usadas en países como Colombia, Estados Unidos, Canadá, España, Perú, Emiratos Árabes, Filipinas y Australia. guane emerging technologies, en alianza con la Universidad de Antioquia, participó en la análisis estadístico del informe de Memoria Histórica de los Grupos Paramilitares en Medellín del Centro Nacional de Memoria Histórica y actualmente colabora el Instituto de Estudios Latinoamericanos de la Universidad Libre de Berlín en el procesamiento de lenguaje natural para identi car las transformaciones de la memoria histórica incitadas por narconovelas en Colombia.
Recientemente guane desarrolló el primer Observatorio Jurisprudencial con Inteligencia Arti cial - AI Generativa - en conjunto con GPS, una empresa con vasta experiencia en el ámbito jurídico. Con la creación de este observatorio se resuelve la ine ciencia en el análisis y gestión de sentencias en el proceso de Restitución de Tierras en Colombia
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Tradicionalmente, un abogado experto puede tardar entre 10 y 12 horas en analizar una sentencia. Con TerrAi, este tiempo se reduce a 6 minutos, permitiendo una extracción de datos rápida y precisa. Además, ofrece a los abogados un menú de navegación de la localización de sentencias por departamentos, fecha, despacho, juez o magistrado, facilitando la búsqueda de información
En el contexto de la gestión operativa de una empresa de energía, guane desarrolló e implementó un conjunto de modelos de inteligencia arti cial y técnicas avanzadas de optimización con el objetivo de mejorar la programación de recursos y predecir la operativa óptima. Los modelos cubrieron cuatro etapas clave: (i) caracterización de fallas, (ii) predicción de fallas, (iii) despacho de brigadas y (iv) caracterización de circuitos. Se utilizó estadística descriptiva y modelos de machine learning para entender y anticipar fallas, mientras que un modelo de optimización entera mixta lineal fue crucial para el despacho e ciente de brigadas.
Los resultados y KPI relevantes fueron desplegados en tableros de PowerBI, proporcionando una herramienta analítica robusta para la toma de decisiones en tiempo real. Este proyecto no solo optimizó los recursos y mejoró la e ciencia operativa, sino que también estableció una infraestructura analítica avanzada conforme a las nuevas políticas de TI y analítica de la empresa.
guane emerging technologies cree rmemente que la transformación digital va acompañada de un propósito superior alineado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible ID: QTE-EPM-OE01&OE03-001
