por Tecnoinstalación 14 de octubre, 2026
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Un informe de Cuerva identifica la falta de datos fiables, la integración de sistemas y la continuidad del suministro como principales retos hacia 2030.

La medición del consumo energético y su integración en los procesos productivos continúa siendo un desafío para las empresas industriales. Así lo recoge un análisis elaborado por Cuerva, que reúne las perspectivas de responsables de compañías de sectores como el reciclaje industrial, la agroalimentación, la ingeniería, las instalaciones eléctricas y la distribución de carburantes sobre sus principales retos energéticos hacia 2030.

El informe, titulado ¿Cuál es el camino hacia la optimización energética industrial?, señala que el 57% de las empresas participantes identifica el control del gasto energético como principal factor en sus decisiones, mientras que otro 57% considera prioritarias la digitalización y la monitorización. Los resultados reflejan una creciente vinculación entre la gestión de la energía, la productividad, la continuidad operativa y la planificación industrial.

La falta de datos fiables dificulta la gestión energética industrial

Uno de los principales obstáculos identificados es la disponibilidad de información precisa sobre los consumos. El 43% de las compañías consultadas señala la falta de datos fiables por máquina o proceso como su principal barrera para mejorar la gestión energética.

Por su parte, un 29% apunta a la escasa integración entre producción, energía y mantenimiento, mientras que otro 29% identifica la dependencia de procesos manuales sin capacidad de actuación en tiempo real. El mismo porcentaje destaca la falta de profesionales especializados.

En comparación, únicamente el 14% considera el coste inicial y el acceso a financiación como su principal dificultad.

Ante esta situación, tecnologías como los sistemas de monitorización, automatización, Scada y sistemas de gestión energética, EMS, permiten relacionar el consumo con las máquinas y líneas de producción. Esta información facilita la identificación de ineficiencias y la adopción de medidas para optimizar los recursos energéticos.

Autoconsumo y monitorización frente a la volatilidad energética

La evolución de los precios de la energía también condiciona las estrategias industriales. Según el análisis de Cuerva, el 57% de las empresas consultadas utiliza generación propia para reducir su exposición a las fluctuaciones del mercado eléctrico.

Además, un 29% dispone de sistemas de monitorización activa del consumo en tiempo real, mientras que otro 29% reconoce que todavía no cuenta con una estrategia energética definida.

Como ejemplo de aplicación, el informe recoge el caso de Asigran, que ha conseguido reducir un 30% su coste de energía eléctrica mediante una instalación de autoconsumo. Este resultado muestra el potencial de la generación propia para disminuir los costes operativos y mejorar la competitividad industrial.

Almacenamiento, automatización e inteligencia artificial hacia 2030

La continuidad del suministro eléctrico constituye otra de las prioridades para las empresas participantes. El 43% identifica la garantía de suministro como un factor relevante, mientras que el 57% ya dispone de sistemas de almacenamiento energético o prevé incorporarlos.

De cara a 2030, los responsables consultados anticipan una mayor implantación de inteligencia artificial, automatización y gemelos digitales para analizar los consumos, anticipar necesidades y optimizar los procesos industriales.

No obstante, el informe también señala la importancia de contar con profesionales capaces de interpretar los datos energéticos y trasladarlos a decisiones operativas.

En este contexto, Cuerva plantea su modelo Smart Solutions For Industries, basado en el análisis conjunto del consumo energético y la actividad industrial para identificar oportunidades de mejora.

"El objetivo es usar la energía como palanca de transformación empresarial", afirma Ignacio Cuerva, CEO de la compañía, quien destaca la necesidad de integrar la gestión energética en la estrategia industrial y avanzar hacia una mayor optimización de los procesos productivos.

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