Hiperautomatización de procesos para mejorar la eficiencia en la industria energética

14 Nov 2022

La optimización de estos procesos y la capacidad para automatizar muchas de las tareas que se llevan a cabo en ellos (o incluso el proceso entero), repercutirá directamente sobre el rendimiento del capital humano, los costes, la experiencia de cliente y, en definitiva, el funcionamiento de la compañía. Por eso es el momento de ir un paso más allá y pasar de la automatización a la hiperautomatización de procesos, encontrando la combinación de herramientas tecnológicas ideal para cada caso.

Minería de procesos como paso previo a la hiperautomatización de las energéticas

Un paso importante para alcanzar la hiperautomatización es analizar cómo son los procesos en este momento. Puede que dentro de los procesos de la energética haya ineficiencias, cuellos de botella o tareas en las que el personal pierde mucho tiempo. Por tanto, podremos empezar por los procesos más críticos de la compañía y encontrar las oportunidades de mejora. Para lograr esto, utilizaremos la tecnología de la minería de procesos, por su eficacia y rapidez.

Una vez conocemos los puntos de mejora habrá que definir la combinación ideal de tecnologías. Por ejemplo, podemos configurar un BPM (Business Process Management) que lance automatizaciones, integrar la Inteligencia Artificial en la gestión documental o combinar cualquier otra herramienta que nos ayude a mejorar el proceso.

¿Qué tipo de procesos podemos automatizar en una compañía energética?

Como comentábamos, las compañías energéticas podrán utilizar la hiperautomatización tanto en procesos propios de la energía como en otro tipo de procesos. Algunos ejemplos serán:

• Uso de tecnologías como Computer Vision para mejorar la gestión del proceso de confirming, servicio financiero que mejorará la relación con los proveedores. O, en este mismo ámbito, uso de RPA (Robot Process Automation) con procesamiento del lenguaje natural para gestionar los anticipos de clientes.
• Uso de la analítica basada en IA para hacer segmentaciones de los abonados, mejorando la relación con estos u optimizando las campañas de marketing de cara a los potenciales clientes.
• Mejora de la gestión documental en proyectos de construcción de plantas energéticas, que requieren de una buena comunicación para evitar duplicidades en el trabajo y mejorar al máximo la precisión.
• Envío de avisos automáticos si a través de IoT se detecta cualquier anomalía en las plantas o en el sistema de distribución eléctrica.
• Creación de modelos de Machine Learning para ayudar a la toma de decisiones en distintos ámbitos del negocio energético.

Estos son solo algunos ejemplos de lo que podemos conseguir gracias a la hiperautomatización en el sector energético. La correcta combinación de tecnologías como la IA, el Machine Learning, el RPA o la minería de datos mejorará la relación con clientes y proveedores, reducirá los fallos, disminuirá los costes o permitirá al personal enfocarse a tareas de valor para el negocio. Por eso desde VASS llevamos años trabajando en la evolución de estas tecnologías y el asesoramiento para conseguir la combinación ganadora en cada compañía y para cada proceso.