Gracias a la analítica de datos asociada al control y recuperación por pérdidas de energía, la CNFL consiguió ingresos por el orden de los ¢907 millones de colones en tan solo un año y medio. Esta suma corresponde tanto a la negociación de los montos dejados de facturar, como al incremento en los consumos facturados de energía posteriores a la detección y corrección de los ilícitos de energía.

En términos de energía facturada, estos datos muestran que la empresa obtuvo incrementos por el orden de los 6.7 GWh, lo cual equivale a unos ¢700 millones. Esto corresponde a incrementos posterior a las visitas de los inspectores de campo. Adicionalmente, por la negociación de la energía dejada de facturar se reportó 1.8 GWh y esto se tradujo en ¢208 millones.

Así se desprende del reporte ofrecido por la Unidad de Control y Recuperación de Pérdidas de Energía, con corte a junio de este año, que durante el último año y medio en total ha logrado identificar y corregir 664 alteraciones y 479 anomalías, en los sistemas de medición.

Este trabajo ha sido posible gracias a la optimización del recurso técnico y humano disponible, el cual es direccionado con base en el análisis de datos a partir del cruce de variables obtenidas de múltiples fuentes de información.

Este proceso de analítica de datos inició como un proyecto desde el 2017, con un estudio previo de mejores prácticas de analítica de datos de empresas líderes en la gestión de pérdidas de energía y la capacitación del personal involucrado, para luego pasar a una etapa operativa en el año 2018.

“Este esfuerzo se basa en la labor previa y concomitante que el equipo de TI de CNFL desarrolla para el adecuado procesamiento y disponibilidad de los datos, paralelamente se conformó un equipo multidisciplinario en la Unidad que integra competencias en ingeniería eléctrica, medición, facturación, estadística y matemática, que, con el apoyo de una contratación externa, inició con el proceso de analítica de datos”, explicó el Ing. Roberto Bermúdez Alpízar del Área Control y Reducción de Pérdidas de Energía, quien coordina el equipo.

“El proyecto de analítica de datos atiende el componente de pérdidas no técnicas de energía, específicamente para identificar alteraciones ilícitas y daños en los sistemas de medición, que generan un inadecuado registro del consumo de energía y por ende inconsistencias en la facturación que finalmente producen una fuga de ingresos económicos, de allí la importancia de detectarlas y reducirlas”.

Para el análisis se usa un software bajo la modalidad de contratación externa, el cual es una plataforma de la analítica de inteligencia de datos supervisada, que se integra con otras fuentes de información. conecta con el resto de sistemas internos de la empresa. Los resultados obtenidos permiten enviar a los inspectores de campo a verificar en el terreno las posibles anomalías identificadas por el software, ya sean ilícitos o daños en los sistemas de medición.

¿Cómo lo hacen?

Según Bermúdez, el análisis se realiza a partir de la correlación entre distintas variables, por medio del software que utiliza inteligencia y analítica de datos de negocios. Se miden patrones específicos y se establecen perfiles de clientes. Es decir que se agrupan a aquellos que tengan características similares y se les presta mayor atención a aquellos que puedan ser posibles hurtadores de energía, o bien que pudieran tener daños en sus sistemas de medición.

El sistema utilizado también aprende a partir de los resultados fruto de los logros obtenidos luego de la ejecución en el campo. Con esos resultados el sistema hace una evaluación de sus algoritmos de análisis, por lo que se mantiene en aprendizaje constante.

Además de este software, la CNFL, de forma paralela, ha hecho sus propios desarrollos para analítica propia. “Esto se ha nutrido del aprendizaje obtenido y nos permitirá darle continuidad a todo este trabajo sin depender a futuro de un proveedor externo”, apunta Bermúdez.

En opinión de Bermúdez, “Trabajados de la forma adecuada, este tipo de proyectos son sumamente rentables y así contribuyen con los objetivos empresariales, particularmente en el aspecto financiero”.

Ventajas de la analítica de datos

Bermúdez subrayó que gracias a la analítica de datos la unidad gana en eficiencia pues enfoca sus recursos en aquellos clientes con mayores posibilidades de tener alguna irregularidad y gana en productividad pues también pueden priorizar la atención de aquellos clientes que les podrían dar un mayor rédito a nivel económico. Como principales ventajas apuntó:

• La herramienta sirve para optimizar rutas de trabajo.
• Por medio de la Correlación de variables es posible identificar los clientes que podrían ser potencialmente hurtadores.
• Permite hacer clusterizaciones geográficas y así zonificar los trabajos.
• Se logra hacer un uso mucho más eficiente del recurso humano.
• Se obtiene mayor efectividad en los procesos de revisión y productividad.
• Se reducen costos por inspección
• Optimiza el retorno económico por inspección.

Retos de la analítica de datos

“La CNFL históricamente ha acumulado una gran cantidad de datos y ahora estamos evolucionando hacia una gestión de los mismos, generando rédito en la recuperación de energía”, explica Bermúdez. Al respecto añade que el reto es mantener la calidad de los datos siempre ya que la analítica es buena en la medida en que la calidad de los datos lo permita.

De allí que las iniciativas que ahora se están trabajando en la CNFL sobre gobernanza de datos (orientadas a ordenar y democratizar la información) son muy importantes, dichas iniciativas en conjunto con la exploración de nuevas plataformas analíticas, así como la incorporación de nuevos perfiles laborales con competencias multidisciplinarias permitirán aportar cada vez más al cumplimiento de los objetivos estratégicos de la empresa, concluyó Bermúdez.