Energymate | EDP España

Figura 1. Organismos participantes

2. ¿Qué tareas se han realizado?

Para alcanzar los objetivos del proyecto se planteó un plan de trabajo que se extendió durante los años 2017 y 2018, en el que destacan:

• Estudio del estado del arte a nivel internacional de soluciones similares, con especial hincapié en analizar trabajos semejantes en universidades punteras.
• Vigilancia tecnológica.
• Documentos de desarrollo técnico y funcional del sistema.
• Aplicación de diferentes modelos analíticos descriptivos sobre datos de consumo reales de un volumen significativo de clientes de prueba proporcionados por EDP, donde se pudieron sacar muchas conclusiones sobre información interesante y relevante a valorar para mostrar al usuario final.
• Desarrollo de un pretotipo que aportó claridad a objetivo final de la plataforma.
• Desarrollo y puesta en marcha de un primer prototipo en la nube, que es capaz de procesar de manera eficiente y escalable los ficheros de entrada de datos de consumo proporcionado por EDP de una muestra controlada de usuarios.

EDP utilizó por primera vez en Asturias la técnica conocida como Pretotyping, que ha sido desarrollada por el profesor de la Universidad de Stanford y ex directivo de Google, Alberto Savoia, y que personal de EDP ha conocido de primera mano del profesor Savoia mediante el programa de inmersión de EDP en Silicon Valley que se desarrolló en 2017 y 2018.

El pretotipo es un artefacto que nos permitirá materializar las hipótesis iniciales para aprender lo máximo posible sobre el cliente, en el menor tiempo y con el menor gasto posibles. El enfoque desde el punto de vista del ciclo de aprendizaje validado (crear-medir-aprender) nos permitirá obtener información en la que apoyar o sustentar la toma de decisiones posterior, incorporando al cliente desde las fases más iniciales de concepción del servicio (user-centered innovation).

Encuadrado en la filosofía Lean Startup, esta se encuentra en armonía con el Programa Lean implementado en EDP hace más de 10 años. La convergencia de ambas metodologías es mucho más sencilla en entornos donde ya se trabaja desde un paradigma de focalización en la entrega de valor al cliente, así como el trabajo constante por la eficiencia y del “time to market”.

La aplicación de los principios del Customer Development y el desarrollo Ágil (pilares del Lean Startup) permitieron priorizar la validación de hipótesis iniciales (interés en el cliente) antes de llevar a cabo un desarrollo que supusiese una inversión mayor por parte de la empresa y que pudiera no tener un retorno directo en la percepción de valor por parte de los clientes.

Realizado el Pretotipo, el proyecto consistía en lograr una serie de bloques funcionales basados en una arquitectura tecnológica sobre infraestructura AWS.

3. ¿Cuáles han sido las etapas del proyecto?

Las principales fases completadas en el proyecto han sido:

• Toma de datos.
• Análisis funcional y diseño técnico.
• Modelización.
• Implementación Back-office.
• Implementación Front-office.
• Estabilización, pruebas, integración y puesta en marcha.
• Fase transversal de pretotipo y validación.

4. ¿Qué resultados se han obtenido?

Los resultados obtenidos se han enfocado y profundizado especialmente en los siguientes puntos:

• Pretotipo, ha sido una fuente de información de cara a consolidar el proyecto. Con él se ha afianzado el conocimiento que tenemos del mercado y más concretamente de los clientes de energía. La conclusión que se extrajo del mismo es que el usuario quiere estar bien informado, conocer, para tomar las decisiones más apropiadas de cara a su eficiencia energética. Para llegar a este punto ha sido necesario un incremento del esfuerzo en redes sociales y contenidos web para crear una comunidad de usuarios interesados en la eficiencia energética.

• Módulo Analítico y de Hibridación de Datos, inicialmente se trabajó centrándose en este punto el análisis y el desarrollo, trabajos que tuvieron como resultado la obtención de diferentes modelos y resultados preliminares bastante esperanzadores, relacionando el consumo eléctrico con las condiciones meteorológicas y el calendario de festivos.

• Módulo de NLG (Natural Language Generation), este módulo como el siguiente han sido el auténtico foco del desarrollo del proyecto, dándoles más relevancia que la inicialmente prevista. En este módulo se ha potenciado la generación del lenguaje natural a partir de los datos obtenidos de los ficheros de consumo del EDP.

• Módulo de Decisión, diseñado para obtener una mayor flexibilidad y comodidad de uso.

• Aplicación de interacción o Front-Office, para poder monitorizar la producción de mensajes y el tratamiento de los ficheros de entrada de datos de EDP.

Figura 4. Ejemplo de mensaje generado

5. Propuesta de valor ofrecida. ¿Qué ventajas presenta frente a otras tecnologías?

Proporcionar a los clientes información relevante acerca de sus hábitos de consumo eléctrico mediante el empleo de lenguaje natural a partir de sus lecturas, en un servicio innovador, siendo capaces de ser diferenciales y buscando así, retener a los mismos mediante la fidelización y el fortalecimiento de las relaciones por parte de EDP. Así, se trata pues de pasar de datos numéricos en kWh, a mensajes explicativos de los consumos eléctricos.

La diferencia con la competencia se basa en unir en una única solución, tres aspectos innovadores claves:

• Analítica de datos de consumo a partir de las mediciones de los contadores inteligentes.
• Aplicación del procesamiento de lenguaje natural pasando datos números en mensajes fácilmente entendibles.
• Uso de técnicas de gamificación, para que los consumidores se “enganchen” a la solución y proporcionen información de sus características para mejorar la experiencia y los mensajes del consumo a generar.

Los principales valores que aporta al cliente es entender mejor sus hábitos de consumo, tener un mayor empoderamiento al entender cómo consumo, cuándo y por qué, así como proporcionar mecanismos para que los consumidores finales puedan mejorar sus consumos, en vistas a ahorrar y lograr una mayor eficiencia energética.

Esto podría resumirse en “Energy Mate, tu aliado para reducir tus consumos eléctricos”.

6. ¿Qué puntos clave y elementos innovadores se pueden observar de este proyecto?

Los elementos más relevantes del proyecto son:

• Escalabilidad: procesamiento de grandes volúmenes de datos (arquitectura Big Data).
• Integrable: rápido paso a Producción. Facilidad de integración con los back/front-offices corporativos en diferentes formatos y requisitos técnicos.
• Flexibilidad: facilidad para añadir nuevos mensajes y reglas de negocio.
• Personalizado: módulo de generación de lenguaje natural y plantillas.
• Modulable: diseño modular y atómico que permite la incorporación de nuevos requisitos.

7. ¿Cuáles son los próximos pasos del proyecto?

Las siguientes son ideas para el futuro, nuevos retos a afrontar en una siguiente fase del proyecto:

• Aumentar el número de usuarios.
• Enriquecer e incrementar el número de mensajes.
• Nuevo Dashboard con nuevas métricas de mensajes.
• Incrementar las capacidades y funcionalidades para su promoción interna (back-offices, pantallas, presentaciones, …).

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