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

11 de septiembre de 2019

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 Telefónica Tech.​

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 Telefónica Tech, 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.

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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