THORI AI
MODELOS DE OPTIMIZACIÓN DE GESTIÓN Y
EFICIENCIA ENERGÉTICA
Oferta comercial no-vinculante presentada a INCOLMOTOS YAMAHA
Desarrollada por Unidad I+D+i
guane emerging technologies
Medellín, agosto 2024
Estimados(as) Señores(as):
Andrés F. Giraldo Hincapie Nuevas tecnologías Incolmotos Yamaha Medellín, Antioquia
Cordial saludo.
Medellín, agosto 28, 2024
Sebastian Arrubla Jefe de proyectos e innovación Incolmotos Yamaha Medellín, Antioquia
Asunto: Oferta comercial no-vinculante
Con base en las conversaciones recientes, guane emerging technologies presenta su oferta comercial que incluye los elementos técnicos, económicos y de valor agregado que nuestra empresa ofrece.
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 +57 312 7272703 o 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,
César E Pachón, M Sc Chief Business O cer (CBO),
Valentina Vega Suaza
AI Business Developer
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 primera startup miembro y la más innovadora del sector energético en 2020. En 2022, guane ocupó el primer lugar en el ranking de innovación de la ANDI en la categoría de startups. Además, fue reconocida como TOP 1 en Innovación Abierta basada en Inteligencia Arti cial por Connect Bogotá. En 2023, el Consejo Mundial de Energía Colombia y la Agencia Alemana de Energía escogieron a guane como una de las 100 Startups Más Prometedoras del Mundo en el Sector Energético (única de Colombia). 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
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
Objetivos
Implementar e integrar Thori AI y su módulo GEES - Gestión de E ciencia Energética y 1 Sostenible, una herramienta avanzada de inteligencia arti cial, para el monitoreo de la estimaciones de emisiones de carbono equivalentes, promoviendo la sostenibilidad y e ciencia del consumo energético en su operación.
Objetivos especí cos
OE01: Integrar la base de datos Ubidots a la plataforma Thori AI - GEES
OE02: Involucrar prácticas que permitan identi car oportunidades para reducir las emisiones de carbono equivalente; a través del análisis de información técnica del proceso productivo de cada empresa participante.
OE03: Implementar modelo de optimización basado en respuesta a la demanda para mejorar la toma de decisiones en la planeación operativa de las unidades productivas, con el objetivo de reducir costos energéticos o emisiones de CO2.
Thori AI: Una plataforma integral de gestión de activos energéticos y gestión inteligente de la energía
En guane emerging technologies construimos y desarrollamos una suite de soluciones energéticas denominada Thori AI que ofrece la posibilidad no sólo de generar de manera automática y con alta precisión pronósticos de demanda sino también la posibilidad de realizar la planeación de energética y nanciera de proyectos de generación que, a través de nuestro aliado Right Side SAS, son usadas por ENEL, ISAGEN, Termo Tasajero y Urrá. Por tanto, Thori AI está en capacidad de recibir, preprocesar, procesar y agregar valor sobre series como escenarios de generación y demanda de la UPME, precios y contratos de combustibles, per les de operación de los embalses y plantas térmicas, etc. Thori AI también cuenta con herramientas de e ciencia energética que utilizan herramientas de optimización sobre diferentes escenarios de consumo y/o venta de excedentes.
1 http://thori ai
Módulo de gestión energética inteligente
Thori AI y su módulo GEES - Gestión de E ciencia Energética y Sostenible, una herramienta avanzada diseñada para optimizar y gestionar el uso e ciente de energía en diferentes unidades operativas. Esta solución permite la parametrización detallada de unidades que incluyen equipos conectados a la red eléctrica, generadores de electricidad (de combustible o solar), y baterías. A continuación, se detallan las capacidades clave de nuestra herramienta:
Parametrización de recursos energéticos
1. Unidades operativas:
a. Información de interés: nombre, descripción, ocupantes, área, tipo de tarifa energética (propia, plana, bolsa), agente proveedor de energía, puntos de interés meteorológicos.
2. Equipos:
a. Datos parametrizables: nombre, descripción, per l energético de consumo diario, tipo (móvil, jo).
3 Generadores:
Figura 1. Servicios de la plataforma Thori AI.
a. Datos parametrizables: nombre, descripción, tipo de generación (solar, combustible).
b. Solar: potencia activa.
c. Combustible: potencia activa, tipo de combustible.
4 Baterías:
a. Datos parametrizables: nombre, capacidad de almacenamiento, potencia máxima
Funcionalidades
1 Monitoreo Energético:
a. Despacho energético: Visualización horaria del tipo de generación (solar, hidráulica, térmica, etc ) del operador de red, presentada en grá cos detallados por tipo de energía
b Per l de consumo: Monitoreo diario del consumo de los equipos, según la parametrización.
c. Generación de energía (de la unidad operativa): Seguimiento de la generación típica de los generadores.
d. Per l de emisiones de CO2: Estimación de las emisiones de CO2, basado en el despacho energético y los per les de consumo, basado en la estimación por matriz energética nacional.
2. Integración y análisis en tiempo real:
a. Integración con bases de datos empresariales: Visualización en tiempo real del consumo energético y las emisiones de CO2 asociadas.
b. Análisis predictivo con machine learning: Generación de per les de consumo diarios usando modelos avanzados de machine learning, lo que no solo permite detectar desviaciones y comportamientos anómalos en los equipos sino también caracterizar el consumo y las emisiones típicas de las unidades operativas
3. Optimización Energética:
a Modelo de optimización: Reestructuración del consumo energético según la movilidad de los equipos, con la posibilidad de optimizar para reducir emisiones de CO2 o maximizar ahorros económicos, de acuerdo con la función objetivo seleccionada.
El módulo GEES - Gestión de E ciencia Energética y Sostenible proporciona (i) herramientas IA para mejorar la e ciencia, reducir costos y minimizar el impacto ambiental y, (ii) una visión integral del consumo energético en empresas del sector industrial. Con nuestra plataforma, las empresas pueden gestionar sus recursos energéticos de manera más inteligente y sostenible. Además, evaluar de manera frecuente la repercusión que tienen sus operaciones en términos de emisión de huella de carbono.
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Flujo de usuario para el Monitoreo de Energía en Thori AI - GEES
Inicio de sesión
Para acceder a la suite de soluciones de Thori AI , se le asignará credenciales de uso a 2 c d d l t it ti d i d di t
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Parametrización
Unidades operativas
Una unidad operativa es un conjunto de equipos o un proceso dentro de la empresa que consume recursos energéticos de manera especí ca. Esta unidad se distingue por tener circuitos eléctricos separados, permitiendo una gestión independiente de su consumo energético. Cada unidad operativa cuenta con una tarifa especí ca para el costo de la energía consumida -la cual se utiliza en las simulaciones a la hora de reducir costos-, así como con un proveedor de energía designado, conocido como agente energético.
2 https://app thori ai/
F
Figura 3. Parametrización de unidades operativas, las unidades operativas pueden ser una planta que contiene un conjunto de dispositivos que consumen energía de la red.
Equipos
Los equipos son dispositivos que consumen energía de la red eléctrica y se dividen en dos tipos: móviles y jos. Los equipos móviles son aquellos que realizan una tarea especí ca que puede llevarse a cabo en cualquier franja horaria del día, como una lavadora. En cambio, los equipos jos consumen energía de manera continua a lo largo del día y no pueden cambiar su horario de funcionamiento, como el sistema de iluminación. El per l de consumo típico de estos equipos puede determinarse utilizando datos históricos y técnicas de machine learning, como las basadas en tendencias.
Figura 4. Parametrización de un equipo, los equipos se crean para una unidad operativa.
Generadores
Los generadores son dispositivos que producen energía eléctrica para alimentar la red de equipos, integrándose con la red del operador. Estos generadores pueden ser de dos tipos: solar o de gas.
En el caso de los generadores solares, el modelo de optimización estima la energía generada en función de la capacidad instalada o potencia activa, los puntos de interés meteorológicos seleccionados para la unidad operativa y el historial de generación.
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Para los generadores de gas, el modelo considera su funcionamiento en función de eventos de desconexión programados por el operador o de acuerdo con la función objetivo establecida. El modelo ajustará la operación del generador de gas según estas variables para optimizar el rendimiento y cumplir con los objetivos energéticos de nidos.
Figura 5. Parametrización de un generador, los generadores se crean para una unidad operativa.
Baterías
Las baterías son unidades de almacenamiento de energía, el modelo de optimización de acuerdo a las dinámicas de comportamiento energético del día, su capacidad y potencia máxima indicará cuándo cargar y descargar la batería.
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Figura 6. Parametrización de una batería, las baterías pertenecen a una unidad operativa.
Monitoreo
Unidad operativa
La unidad operativa cuenta con una pestaña de monitoreo que ofrece una visualización detallada del despacho energético del operador de red asociado a la unidad. Esta pestaña permite acceder a información valiosa sobre las emisiones equivalentes de CO2 derivadas del consumo energético de los dispositivos. En ella, se puede observar el per l diario de consumo de la unidad debido a los equipos y su per l de emisiones de CO2 equivalentes, calculado utilizando la matriz energética del despacho para ese día especí co, así como la generación esperada de los generadores solares.
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Figura 7. Pestaña de monitoreo dada una unidad operativa Se presenta la matriz energética del operador de red al cual el usuario está conectado
Figura 8. Consumo de los equipos en la pestaña de monitoreo de acuerdo a su per l de consumo.
Figura 9. Vista de la pestaña de monitoreo; generación solar esperada.
Figura 10. Emisiones típicas de acuerdo al per l de consumo de los dispositivos, estas emisiones se calculan de acuerdo a la dinámica de los recursos energéticos del operador de red
Equipo
La pestaña de monitoreo por equipo ofrece una visión detallada de cada dispositivo. En esta vista, se puede observar el consumo de energía en tiempo real, gracias a la integración de la herramienta con la base de datos de la empresa. Además del consumo energético, se muestran las variables eléctricas asociadas a cada dispositivo. Esta sección también proporciona información sobre las emisiones de CO2 correspondientes, calculadas en función del despacho energético del operador.
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Figura 11. Vista de monitoreo por equipo, se puede visualizar el consumo energético del dispositivo, se observa el consumo (kWh) como serie de tiempo.
Figura 12. Vista de monitoreo por equipo, visualización de la emisión de Kg de CO2 como serie de tiempo.
Figura 13. Factores de producción energética de acuerdo a la tecnología con los que se calcula la emisión de kg de CO2.
Valor agregado - guane emerging technologies
Modelos de optimización
El módulo GEES - Gestión de E ciencia Energética y Sostenible de Thori AI realiza simulaciones que optimizan el uso de un subconjunto de equipos, generadores y baterías
El objetivo de este proceso de optimización es reducir las emisiones de CO2 o minimizar el costo energético Esto se logra mediante un per lamiento preciso del consumo de los equipos móviles, la predicción de la autogeneración y la gestión e ciente de los dispositivos de almacenamiento (baterías). Cada simulación proporciona a la empresa un plan detallado para la gestión de los equipos móviles durante el periodo de optimización. Además, la herramienta permite crear escenarios hipotéticos para mejorar las instalaciones, considerando la posibilidad de incorporar generadores solares y baterías.
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Figura 14. Visualización de vista de simulaciones, esta vista permite gestionar los casos de optimización realizados por el usuario.
Figura 15. Vista de la creación de escenarios para una simulación. Para la creación de una simulación se debe seleccionar un subconjunto de equipos, generadores y baterías de la
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unidad operativa, además de considerar los plazos de optimización (cuánto tiempo se desea gestionar) y la función objetivo del modelo de optimización.
Figura 16. Esta vista permite visualizar los resultados del escenario de simulación, además visualizar los bene cios del plan de operación dado por el modelo de optimización.
Plan de trabajo
Actividades
Integración y parametrización de datos con Thori AI - GEES.
Adquisición licencia anual Thori AI - GEES
Capacitación y acompañamiento
Entrega nal
Tabla 1. Cronograma de actividades
Metodología de trabajo
Semanas 1 2 3 4 5
El plan de trabajo se desarrollará bajo metodologías ágiles, especí camente bajo el marco de gestión de proyectos Scrum Las empresas bene ciarias del proyecto deberán designar un dueño de producto (P.O. por sus sigles en inglés Product Owner), con el que el equipo tenga constante comunicación con el cliente. Las entregas del proyecto serán iterativas e incrementales y están programadas para tener lugar cada tres semanas (Sprints), en donde el usuario podrá testear las funcionalidades entregadas en Thori AI. Cada funcionalidad se dará por aprobada después de un revisión del cumplimiento de los criterios de aceptación y de un tiempo de pruebas y calidad del software.
Material proporcionado
Los siguientes materiales se proporcionarán por parte de Incolmotos Yamaha para la ejecución del desarrollo, y en base al cronograma previamente establecido:
MT01: Acceso a la infraestructura, bases de datos y demás información para la integración correcta de la plataforma.
MT02: Reunión con actores involucrados para validación y capacitación de la plataforma.
MT03: Documentación de cada fuente de información y proceso
Inversión
En la siguiente tabla se detallan los precios de entrega de los servicios que se describen en esta propuesta:
Asesoría de exploración de las variables energéticas y guía de procesamiento y entendimiento para identi car oportunidades de mejora en base a los datos de la plataforma Ubidots.
Tabla 3. Presupuesto
Integración, parametrización, implementación y acceso a la plataforma Thori AI - GEES de Gestión de E ciencia Energética y Sostenible
Licenciamiento anual Thori AI - GEES
Tabla 4. Presupuesto
8 horas3 $ 4’500.000 COP
4 a 6 semanas $ 19’500.000 COP
12 meses $ 20’210.000 COP
NOTAS DE COTIZACIÓN: NC01. El licenciamiento anual tiene un costo de $5.120 USD al año. NC02. El pago mensual de la licencia es de $564 USD mensuales. NC03. Añadir nuevas unidades de carga a la plataforma tiene un costo de $480 USD por unidad de carga. NC04. Los pagos se acuerdan según conformidad del cliente. NC05. Los depósitos se realizan a GUANE ENTERPRISES SAS, Cuenta Corriente #377-987963-61 en Bancolombia S.A. Código BIC/Swift: COLOCOBMXXX.
Desarrollo de nuevos modelos
En caso de ser requerido, guane emerging technologies puede ofrecer la construcción de modelos predictivos y/o de optimización como desarrollo a la medida o como servicios SaaS, según se estime conveniente entre las partes
Un modelo predictivo (sin optimización), típicamente requiere de 4 a 8 semanas de desarrollo con un equipo de dos cientí cos de datos y un ingeniero de datos. La puesta en producción en la plataforma (automatización de la ingesta, reportería, escalamiento, etc.) típicamente requiere 8 semanas. En total, el costo se estima entre USD 24.000 y USD 36.000.
3 El equipo realizará dos sesiones presenciales en las instalaciones de Incolmotos Yamaha.
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En el caso de modelos como SaaS o licenciados, el costo de licenciamiento anual es de USD 12.000 por hasta 12.000 llamados o USD 18.000 por llamados ilimitados.
Experiencia
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 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. Ruta N
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 -ODS-, la innovación y la gestión e ciente de procesos y recursos
Para conocer más acerca de nuestra experiencia hacer clic aquí.
Con dencialidad
guane emerging technologies garantiza la absoluta con dencialidad en el manejo de la información entregada por Incolmotos Yamaha.
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 Incolmotos Yamaha, y no podrá ser utilizado total o parcialmente por el cliente para propósitos distintos al objeto de esta propuesta.
Cancelación anticipada
Con motivo de la terminación anticipada y unilateral del contrato, Incolmotos Yamaha pagará a guane emerging technologies una compensación equivalente al 50% del presupuesto total del proyecto.
Términos y condiciones
Esta oferta comercial se entenderá aceptada mediante orden de servicio o contrato enviado por Incolmotos Yamaha. La vigencia de esta oferta comercial es de 30 días calendario, a partir de la fecha de recepción.
El soporte se de ne como discrepancias en la estabilidad del servidor, es decir, si los códigos de respuesta de la plataforma se relacionan con los estados 404 o 500, que señalan que el servicio no está disponible. El soporte no incluye modi caciones en la respuesta de la plataforma, transformaciones, estandarizaciones adicionales o nuevas implementaciones; estos escenarios deben ser tratados como nuevas características y el costo se estima de manera conjunta.
