Proyecto Operato: Sistema Inteligente para la Optimización de Procesos Operativos en Distribuidoras Eléctricas basados en Tecnologías de Aprendizaje Automático
Este proyecto pretende desarrollar un nuevo prototipo de servicio cloud sobre la plataforma SMARKIA, que sistematice y trate de forma inteligente todos los datos de las empresas de distribución eléctrica, orientados a la optimización y eficiencia de sus procesos operativos en cuanto a gestión energética se refiere.
A nivel comercial, esta solución permitirá explotar el mercado de la gestión energética de una forma más amplia, ya que el sector precisa avanzar en la digitalización de sus procesos de negocio.
La plataforma OPERATO servirá de enlace tecnológico entre los consumidores finales de la solución que tiene como ambición ser una plataforma confiable por el esfuerzo que se realizará en torno a los datos.
La ilustración anterior demuestra los ámbitos de actuación de la plataforma. Los datos de consumo energético generados en campo (instalaciones del cliente) serán captados de forma automática por OPERATO en los casos de medidores con telemedida, o en aquellos casos en los que el equipo no sea telemedido, y su recolección se haga de modo manual a través de personal de campo (lecturistas con un portátil o un dispositivo handhelp), con el fichero bruto recolectado con el software propietario/lectura manual, que se deja en los servidores de la distribuidora después de cada ruta de lectura.
Una vez disponible el dato dentro de la plataforma, OPERATO realizará un análisis previo acerca del valor recibido antes de su almacenamiento y procesado de información. Este análisis previo se encargará de validar el dato (coherencia, rango, alienación del dato real con el esperado…) de tal forma que si todo esta en orden pasará a formar parte del sistema o en caso contrario OPERATO se encargará de amoldar el dato con algoritmos V-E-E para su entrada en el sistema y en los modelos de Deep Learning a desarrollar. Una vez diseñados, implementados y desarrollados los modelos de Deep Learning, OPERATO necesitará de una fase de aprendizaje y entrenamiento del sistema con datos totalmente confiables antes de la puesta en explotación del sistema.
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Campaña de Reciclaje
GESTION DE RESIDUOS SOLIDOS
El manejo de los residuos sólidos es una práctica medioambiental que realiza TECH INDUSTRIAS GLOBALES SRL, como parte de su compromiso por cuidar y proteger el medio ambiente, a sus colaboradores y socios estratégicos.
Somos una empresa, donde gestionamos activamente los residuos siguiendo los principios de la jerarquía de residuos: damos prioridad a la prevención, seguido de la minimización, priorizamos la reutilización y el reciclaje y, en el caso en el que no sea posible, tratamos de valorizar los residuos o enviarlos a eliminación, como última opción posible.
CAMPAÑA DE RECICLAJE EN DOMICILIO
En el año 2020 se lanzó la campaña de reciclaje en domicilio cuyo objetivo es realizar una correcta gestión de residuos sólidos, concientización entre nuestros colaboradores y contribuir con una labor social en asociación con ALDEAS INFANTILES SOS Perú para promover y defender los derechos de la niñez, principalmente por el derecho a vivir en familia.
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Entrevista para la revista ENERGÍA.PE
Ing. René Barrientos (GERENTE GENERAL) ¨Brindamos a nuestros clientes soluciones vanguardistas¨
La revistaenergia.pe, nace de la unión de dos importantes revistas especializadas: revista Electricidad (con una presencia de nueve años) y la revista Petróleo, Gas & Negocios (con trece años de publicación en el sector hidrocarburos).
Esta publicación surge como la sinergia de crear una sólida fuente informativa dirigida al sector energético peruano; manteniendo como su principal objetivo brindar a los lectores información seria y confiable sobre los hechos más relevantes del sector eléctrico e hidrocarburos.
Estamos complacidos de que TECH esté presente en sus páginas este 2021, en el que conmemoramos también el bicentenario de nuestra independencia. Pueden descargar la revista en el siguiente enlace: https://es.calameo.com/revistaenergia/read/000557383f90099e7e4e8
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