Inteligencia Artificial en el sector industrial: el caso de éxito de Repsol

Aunque ha sido el gran olvidado en estos últimos años de avances tecnológicos, el sector industrial presenta muchas oportunidades en el ámbito de los datos y la Inteligencia Artificial, y también en términos de eficiencia y nuevas fuentes de ingresos. ​

En esta historia con datos, hablamos del caso de éxito de Repsol, una empresa global e integrada del sector energético presente en toda la cadena de valor y que ha apostado por la transformación digital integral de toda la compañía como palanca de su plan estratégico.

«En una compañía como Repsol, el impacto de la aplicación masiva y escalada de Big Data e Inteligencia Artificial es muy importante y, además, tiene una incidencia directa en la cuenta de resultados.»

Juan José Casado, Data Analytics & AI Director de Repsol

​Así es cómo Repsol apuesta por crecer de forma rentable y liderar el proceso de transición energética. Es en este punto donde cobra especial relevancia el trabajo de consultoría y analítica que para ello se realizó desde LUCA.​

En el contexto de digitalización que experimenta la compañía actualmente, la aplicabilidad de Big Data e Inteligencia Artificial ha servido para afrontar el gran reto de explotar los miles de datos recogidos durante años en sus procesos productivos. Esto se ha hecho a través de modelos analíticos desarrollados por LUCA, que cubren las necesidades que se han ido detectando en cada una de las áreas de negocio.

Gracias a los resultados e insights extraídos de los distintos proyectos llevados a cabo, se ha enriquecido la toma de decisiones de Repsol para que sus procesos sean más ágiles y eficaces, las planificaciones más ajustadas y la satisfacción de sus clientes finales más elevada.

En esta entrevista, Juan José Casado, Data Analytics & AI Director de Repsol, nos cuenta de primera mano la magnitud y detalles de este trabajo:

Estos proyectos son solo el inicio de sucesivos esfuerzos encaminados a facilitar la consecución de la excelencia operativa, optimizando los recursos y materias primas, haciendo más eficientes las paradas no productivas en planta y mejorando la calidad del producto final, evitando fabricaciones de producto de segundas calidades, así como aumentando cada vez más la satisfacción de los clientes gracias a un óptimo conocimiento de los mismos.

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