OE02 & OE04: Solución IA para el Mantenimiento en la Red Eléctrica de EPM

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 eciente 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

HABILITAMOS TECNOLOGÍAS EMERGENTES PARA UN MUNDO SOSTENIBLE

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Empresas Públicas de Medellín -EPM-

guane emerging technologies

guane es una empresa basada en la investigación cientíca 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 cientícos naturales, guane contribuye a la ciencia de datos generando nuevos algoritmos y encontrando nuevos desafíos para los viejos paradigmas de inteligencia articial 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 articial. 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 Articial 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 articial 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 cientíco para resolver los desafíos de nuestros clientes y en nuestro equipo de cientícos e ingenieros con más de 10 años de experiencia y certicados 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 cientíca y tecnológica es la guía de nuestro desarrollo.

Leonardo

A. Pachon CEO, guane emerging technologies

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Contexto

En el ejercicio óptimo de la Unidad de Mantenimiento en un Operador de Red del país, es necesaria la gestión de activos eléctricos y la optimización de los planes de mantenimiento para garantizar un servicio continuo y eciente en la red eléctrica del país. Para asegurar una actividad operativa eciente, guane emerging technologies ofrece una solución mediante el uso de tecnologías avanzadas de inteligencia articial Para el cumplimiento de estas necesidades, en la operación de EPM se busca abordar dos objetivos: la gestión óptima de los planes de mantenimiento y vida útil de los activos eléctricos (OE02) y, la caracterización y pronóstico de afectación del servicio o tipos de fallas (OE04).

Para abordar los objetivos OE02 y OE04 establecidos por EPM en la Planeación del Servicio IA para Mantenimiento en Redes , guane emerging technologies propone 1 desarrollar e implementar un modelo de optimización que considere las variables críticas, incluyendo la salud de los activos, para denir un plan de mantenimiento óptimo. Este modelo debe priorizar los activos y actividades de mayor impacto en la red, mejorar la eciencia del mantenimiento y reducir costos operativos a través de un mantenimiento preventivo adecuado.

Funcionalidades principales

● Conexión y agregación de datos provenientes de múltiples fuentes, como sistemas SCADA, bases de datos de mantenimiento y sistemas de gestión de activos (AMS).

● Desarrollo e implementación de modelos de machine learning para evaluar la condición y salud de los activos.

● Algoritmos de optimización que generan planes de mantenimiento preventivo y predictivo, priorizando actividades basadas en la criticidad del activo, presupuesto disponible, y el impacto en la red.

● Herramientas analíticas que cuantican el impacto del mantenimiento preventivo en la salud del activo y en la reducción de fallas.

● Implementación de dashboards interactivos en PowerBI para el monitoreo en tiempo real de KPIs y resultados de mantenimiento.

● Desarrollo de modelos predictivos que utilizan técnicas de machine learning para predecir fallas en la red, basados en datos históricos y condiciones meteorológicas actuales

● Herramientas de análisis que determinan la correlación y causalidad entre condiciones meteorológicas, además de la ocurrencia de fallas en la red de distribución.

1 Servicio de diseño de herramientas ML/IA con sus entregables según el estándar ISO 9126 para mantenimiento en redes

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● Capacidad de simular diferentes escenarios de condiciones meteorológicas y su impacto en la red eléctrica, permitiendo la planicación proactiva y la preparación para eventos adversos.

● Implementación de un sistema de alerta temprana que notica a los operadores sobre el aumento del riesgo de fallas, basado en las predicciones del modelo y las condiciones meteorológicas actuales

● Algoritmos de enrutamiento y asignación de cuadrillas que optimizan la respuesta a incidentes, considerando tiempos de desplazamiento, disponibilidad de recursos y priorización de fallas.

● Despliegue de soluciones en una infraestructura de computación en la nube (recomendado), asegurando escalabilidad, disponibilidad y rendimiento óptimo para los modelos y herramientas analíticas.

Para obtener un contexto más detallado el proyecto, por favor haga clic en los siguientes enlaces:

E1 Flujo de identicación y clasicación 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

Optimizar la gestión de activos eléctricos y predecir fallas en la red de EPM mediante el uso de la inteligencia articial, mejorando la eciencia operativa, reduciendo costos, y garantizando la continuidad y calidad del servicio eléctrico.

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Objetivos

OG: Proporcionar a EPM una solución integral de Inteligencia Articial 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 gestión óptima del estado y la vida útil de los activos eléctricos (OE02), así como el pronóstico de afectación del servicio considerando las condiciones meteorológicas (OE04), contribuyendo así a una mayor eciencia 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 congurar 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 conguración de software especializado como Apache Spark y Hadoop para el procesamiento de datos, bases de datos para 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 clasicación, 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 conguración personalizada y optimizada de hardware y software según las necesidades especícas 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 signicativa en hardware, infraestructura de red y licencias de software.

2. Costos asociados a la instalación, conguración y puesta en marcha del sistema.

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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 congurar y desplegar los servicios de la solución de IA en un entorno Cloud Esto incluye la conguración 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 eciente y optimizada.

Ventajas del Desarrollo en la Nube

1. La Nube permite escalar recursos de manera rápida y eciente 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 ecientes 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

Actividades

OE02: Denir las variables de decisión del modelo de optimización para la planeación de mantenimiento

OE02: Identicar las metodologías de la literatura cientíca para el modelado de deterioro y/o estado de salud de grupos de activos

OE04: Denir el tipo de fallas y eventos que se van a predecir

OE04: Denir los grupos geográcos que se usarán para la predicción

OE02: Denir las restricciones matemáticas de presupuesto para los diferentes tipos de mantenimiento (MP, MBC, Correctivo)

OE02: Denir las restricciones matemáticas de priorización según criticidad de activos

OE02: Recopilar datos de costos asociados al mantenimiento de los activos

OE04: Disponibilidad de la meteorología en la plataforma

OE04: Conexión de la plataforma con el histórico de fallas

OE02: Denir las restricciones matemáticas de personal (disponibilidad de recurso operativo, rendimiento del personal)

OE02: Analizar el requerimiento histórico de recursos en el mantenimiento correctivo

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OE02: Recopilar datos de las cuadrillas disponibles

OE04: Análisis histórico de correlación de fallas con meteorología

OE04: Análisis histórico de correlación de fallas con variables no meteorológicas (contexto social-geográco, eléctricas, etc.)

OE04: Clasicación de la meteorología para el departamento de Antioquia

OE02: Seleccionar la taxonomía de activos para determinación de actividades de mantenimiento por grupos de activos

OE02: Analizar requerimiento histórico de recurso operativo en el mantenimiento correctivo

OE02: Identicar variables que afectan la frecuencia de falla de grupos de activos

OE04: Acceder a la información de caracterización de la red de distribución

OE04: Diseño probabilidad de ocurrencia de incidencias

OE02: Acoplamiento de diferentes tipos de mantenimiento en el modelo de optimización

OE02: Denición de grupos de activos por marca de fabricante, por tiempos de instalación, por región geográca

OE04: Modelo de Predicción de tasa de fallas por grupos

OE04: Pruebas y ajustes al modelo de predicción de tasa de fallas por grupos

OE02: Implementar el modelo de optimización en un lenguaje de programación para su solución

OE02: Diseñar los tableros en la herramienta seleccionada para la visualización de los indicadores del mantenimiento

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OE02: Estimar probabilidades de falla de grupos de activos

OE04: Despliegue del modelo de predicción de fallas

OE02: Realizar pruebas de desempeño al modelo de optimización creado

OE02: Simular los análisis de sensibilidad del modelo variando presupuestos y demás supuestos

OE02: Ajustar las restricciones, parámetros o función objetivo del modelo basado en las pruebas preliminares

OE02: Construir tablero con los KPIs de la operación

OE02: Desplegar el pipeline de procesamiento de entradas del modelo

OE02: Comparar tiempos de solución para diferentes optimizadores considerando el modelo de optimización implementado

OE02: Desplegar el modelo de optimización en producción

Entrega, validación, capacitación

Tabla 1. Cronograma de actividades. ID: QTE-EPM-OE01&OE03-001 VERSIÓN:

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 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:

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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 denidas.

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

Inversión Duración Valor comercial

Sistema On-Premise 11 meses

Sistema en la Nube 9 meses

Tabla 2. Opciones de inversión

$ 1.152’000.000 + IVA

$ 1.080’500.000 + IVA

La extensión del alcance descrito anteriormente se estimará de manera conjunta. Los pagos se acuerdan según los alcances denidos 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

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Empresas Públicas de Medellín -EPMcaso de ser necesario, guane emerging technologies está en capacidad de ofrecer soporte técnico premium 24/7/365.

Propiedad intelectual

Se identica 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) Noticar 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.

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.

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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.

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

Condencialidad

guane emerging technologies garantiza la absoluta condencialidad 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 condencial 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 cientíca 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 cientícos naturales, guane contribuye a la ciencia de datos generando nuevos algoritmos y encontrando nuevos desafíos para los viejos paradigmas de inteligencia articial en la solución de problemas en la operación de nuestros clientes.

El liderazgo en transformación digital apalancada en inteligencia articial y la regularidad de sus desarrollos cientícos 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

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procesamiento de lenguaje natural para identicar las transformaciones de la memoria histórica incitadas por narconovelas en Colombia.

Recientemente guane desarrolló el primer Observatorio Jurisprudencial con Inteligencia Articial - AI Generativa - en conjunto con GPS, una empresa con vasta experiencia en el ámbito jurídico Con la creación de este observatorio se resuelve la ineciencia en el análisis y gestión de sentencias en el proceso de Restitución de Tierras en Colombia 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 articial 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 eciente 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 eciencia 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 -ODS-, la innovación y la gestión eciente de procesos y recursos.