La eficiencia energética ha dejado de ser un tema limitado a la reducción de los costos de energía o al cumplimiento de objetivos ambientales. En los entornos industriales, el consumo energético, la capacidad, la productividad, la utilización de los equipos y el flujo de producción están directamente relacionados. Evaluar estas dimensiones por separado puede llevar a conclusiones incompletas y, en algunos casos, a decisiones que mejoran un indicador mientras perjudican otro.
La magnitud de este desafío es significativa. Un estudio publicado en 2025 en el Journal of Manufacturing Systems señala que la industria representa aproximadamente el 38 % del consumo mundial de energía y el 24 % de las emisiones de CO₂. Los autores también destacan que los objetivos tradicionales de producción, como la productividad, la calidad y los costos, deben conciliarse con la eficiencia energética, lo que aumenta la complejidad de las decisiones industriales.
Una revisión publicada en Energy Conversion and Management refuerza esta perspectiva. El estudio identifica la eficiencia energética como uno de los pilares de la descarbonización industrial y destaca que su mejora depende de las interacciones entre los procesos, los sistemas productivos y el suministro de energía.
Consumir menos energía no significa necesariamente producir con mayor eficiencia
Una de las métricas utilizadas para evaluar la eficiencia energética industrial es el Consumo Específico de Energía (SEC), calculado como la relación entre el consumo total de energía y la cantidad producida. Esta relación permite evaluar la cantidad de energía necesaria para producir una determinada cantidad de productos, ofreciendo una medida más representativa de la eficiencia que el análisis aislado del consumo energético.
Esta distinción es importante porque una reducción del consumo total de energía no indica necesariamente una mayor eficiencia.
El consumo energético de un sistema industrial varía según el comportamiento de los equipos, el volumen de producción, los tiempos de espera, la utilización de los recursos y las condiciones del flujo productivo. Por lo tanto, analizar únicamente el consumo total puede no revelar dónde se encuentran las principales oportunidades de mejora de la eficiencia.
Un estudio publicado en el Journal of Manufacturing Systems demuestra esta relación en una línea de producción automatizada de la industria automotriz. Al evaluar simultáneamente el Consumo Específico de Energía y el throughput, indicador que representa el volumen procesado por el sistema durante un período determinado, así como el inventario en proceso, los investigadores identificaron escenarios capaces de reducir el SEC en un 23,9 % y aumentar el throughput en un 27,9 %. Los resultados también mostraron que estas mejoras deben evaluarse considerando sus efectos sobre los niveles de inventario en proceso.
Los Digital Twins amplían el análisis de la eficiencia energética y la demanda
Comprender el desempeño energético de un sistema industrial requiere algo más que analizar la cantidad de energía ya consumida. También es necesario evaluar cómo los cambios en la capacidad, los equipos, los procesos y la utilización de los recursos pueden afectar simultáneamente el consumo, la productividad y la demanda energética.
En este contexto, los Digital Twins permiten representar el comportamiento de los sistemas, evaluar diferentes condiciones y anticipar impactos antes de la implementación. Una revisión sistemática publicada en 2025 analizó 50 estudios sobre aplicaciones de Digital Twins orientadas a la eficiencia energética en diferentes sectores. Entre los estudios revisados, se reportaron ahorros de energía de hasta un 30 %, con aplicaciones relevantes en la manufactura, los procesos industriales y los edificios inteligentes.
En una aplicación específica en la industria, los investigadores desarrollaron un Digital Twin energético para un túnel de calentamiento. La aplicación redujo el consumo de energía hasta en un 40 %, manteniendo el rango máximo de temperatura requerido por el proceso. El estudio demuestra cómo una representación digital puede apoyar no solo el monitoreo, sino también el ajuste de parámetros relacionados con el consumo energético.
Este enfoque amplía el análisis más allá del consumo histórico, permitiendo evaluar escenarios futuros. Los cambios en la capacidad, la incorporación de nuevos equipos o las modificaciones en los procesos pueden alterar el perfil de demanda y generar nuevos picos de consumo energético, lo que podría requerir infraestructura adicional.
En consecuencia, el consumo total de energía y la demanda de potencia pueden evaluarse como dimensiones distintas. Dos escenarios pueden presentar un consumo energético similar durante un período determinado, pero requerir capacidades de infraestructura diferentes si concentran la demanda en intervalos específicos.
Los costos y las fuentes de energía también influyen en los resultados
La cantidad de energía consumida no es el único factor que determina sus impactos económicos y ambientales. El momento del consumo, los costos de energía y la fuente energética utilizada también pueden afectar los resultados de cada escenario.
Un estudio publicado en 2025 en Production Engineering demostró esta relación mediante un Digital Twin aplicado a una máquina de limpieza industrial. La aplicación utilizó información relacionada con la demanda energética y los precios de la energía para ajustar el consumo, demostrando el potencial de las estrategias de respuesta a la demanda para reducir costos y mejorar la flexibilidad energética.
Esto amplía el análisis más allá de la eficiencia de los equipos individuales. Las estrategias de suministro, la disponibilidad de energía renovable, las variaciones tarifarias y los períodos de mayor demanda también pueden considerarse al comparar alternativas.
La combinación de esta información permite evaluar no solo cuánta energía será necesaria, sino también cuándo se producirá esa demanda, qué fuentes podrán satisfacerla y qué impactos económicos y ambientales estarán asociados a las diferentes estrategias.
La eficiencia energética también es una cuestión de planificación
Cuando el consumo, la demanda, los costos, las emisiones y la productividad se analizan de forma integrada, la eficiencia energética deja de ser una iniciativa orientada únicamente a reducir desperdicios. Pasa a formar parte de la planificación industrial.
Antes de ampliar la capacidad, instalar nuevos equipos o modificar procesos, las empresas pueden evaluar cuestiones como: ¿Cómo se comportará la demanda energética futura? ¿Será suficiente la infraestructura disponible? ¿Dónde se producirán los mayores picos de demanda? ¿Qué fuentes de energía podrán considerarse? ¿Cómo afectarán las diferentes alternativas a los costos y las emisiones?
Este análisis también apoya la planificación de inversiones. En lugar de dimensionar la infraestructura energética únicamente a partir de las condiciones actuales, es posible evaluar diferentes escenarios de crecimiento para identificar necesidades futuras y comparar alternativas.
Por lo tanto, los estudios demuestran que la eficiencia energética no debe analizarse por separado de la productividad, la capacidad y las características del sistema productivo. Evaluar estas relaciones en un entorno digital amplía la información disponible para definir estrategias de eficiencia, reducción de desperdicios y planificación energética.
Incorporación de inteligencia energética en los modelos FlexSim
Helios, un módulo adicional de FlexSim, incorpora inteligencia energética al análisis de escenarios, permitiendo a las empresas evaluar los impactos energéticos de diferentes estrategias antes de su implementación.
La solución permite analizar el consumo energético de los recursos en diferentes estados, el comportamiento de la demanda a lo largo del tiempo, los costos, las emisiones indirectas de carbono y diferentes fuentes de energía. Esta información puede evaluarse junto con el comportamiento del sistema representado en el modelo FlexSim.
El análisis puede apoyar iniciativas de eficiencia energética y reducción de desperdicios, así como evaluaciones relacionadas con los picos de demanda, la infraestructura, la capacidad energética, las alternativas de suministro y las necesidades futuras asociadas a nuevas inversiones.
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Referencias
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Naumann, M., et al. (2025). Energy efficiency improvement for decarbonization in manufacturing industry: A review. Energy Conversion and Management, 338, 119763.
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