Clickie Ops · Lipigas
Operación energética y productiva en vivo
Análisis IA
Metodología ISO 50001/50006: línea base por regresión, CUSUM y benchmarks de industria · modelos entrenados con el histórico completo (24 meses)
Oportunidades priorizadas
detectadas por el modelo energético · ahorro potencial estimado ~350 MWh/año
El CUSUM acumula +41.582 kWh sobre lo esperado para su nivel de producción. Una deriva sostenida sugiere un cambio operacional o falla (fuga de aire comprimido, equipo degradado, cambio de mix) — vale una revisión en terreno.
Ahorro potencial ~166 MWh/año
El CUSUM acumula +16.450 kWh sobre lo esperado para su nivel de producción. Una deriva sostenida sugiere un cambio operacional o falla (fuga de aire comprimido, equipo degradado, cambio de mix) — vale una revisión en terreno.
Ahorro potencial ~66 MWh/año
El CUSUM acumula +10.065 kWh sobre lo esperado para su nivel de producción. Una deriva sostenida sugiere un cambio operacional o falla (fuga de aire comprimido, equipo degradado, cambio de mix) — vale una revisión en terreno.
Ahorro potencial ~40 MWh/año
El modelo (R²=0.52) estima 13.396 kWh/mes consumidos independiente de la producción. Sobre el 25% de referencia, la carga base suele indicar equipos en vacío, compresores en standby o consumos fuera de turno.
Ahorro potencial ~18 MWh/año
El modelo (R²=0.56) estima 5.873 kWh/mes consumidos independiente de la producción. Sobre el 25% de referencia, la carga base suele indicar equipos en vacío, compresores en standby o consumos fuera de turno.
Ahorro potencial ~13 MWh/año
El CUSUM acumula +6.019 kWh sobre lo esperado para su nivel de producción. Una deriva sostenida sugiere un cambio operacional o falla (fuga de aire comprimido, equipo degradado, cambio de mix) — vale una revisión en terreno.
Ahorro potencial ~24 MWh/año
El modelo (R²=0.66) estima 8.635 kWh/mes consumidos independiente de la producción. Sobre el 25% de referencia, la carga base suele indicar equipos en vacío, compresores en standby o consumos fuera de turno.
Ahorro potencial ~9 MWh/año
El modelo (R²=0.53) estima 3.336 kWh/mes consumidos independiente de la producción. Sobre el 25% de referencia, la carga base suele indicar equipos en vacío, compresores en standby o consumos fuera de turno.
Ahorro potencial ~8 MWh/año
El modelo (R²=0.51) estima 2.991 kWh/mes consumidos independiente de la producción. Sobre el 25% de referencia, la carga base suele indicar equipos en vacío, compresores en standby o consumos fuera de turno.
Ahorro potencial ~5 MWh/año
Excluidas del análisis por medición de energía incompleta (huecos de conectividad o subconteo por alcance): Concon, Coyhaique, Iquique — sus modelos no son confiables hasta normalizar la medición.
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Modelo energético por planta
regresión mensual E = base + marginal × producción · energía TOTAL de planta (medidor General) · línea base estilo ISO 50006
| Planta | Carga base [kWh/mes] | % energía fija | Marginal [kWh/ton] | R² | KPI [kWh/ton] |
|---|---|---|---|---|---|
| Iquique⚠ parcial | 5.324 | 52% | 11,4 | 0.42 | 23,9 |
| Aricaajuste débil | 1.914 | 48% | 7,4 | 0.42 | 14,2 |
| Temucoajuste débil | 2.754 | 47% | 4,0 | 0.35 | 7,6 |
| Concon⚠ parcial | 2.531 | 46% | 0,7 | 0.39 | 1,3 |
| Copiapo | 3.336 | 41% | 13,7 | 0.53 | 23,4 |
| Osorno | 5.873 | 40% | 6,2 | 0.56 | 10,5 |
| Coquimbo | 2.991 | 34% | 5,4 | 0.51 | 8,3 |
| Maipú | 13.396 | 32% | 4,2 | 0.52 | 6,3 |
| Talcahuano | 8.635 | 30% | 11,3 | 0.66 | 16,1 |
| Antofagasta | 697 | 8% | 9,8 | 0.80 | 10,7 |
| Coyhaique⚠ parcial | 0 | 0% | 25,7 | 0.82 | 24,7 |
Carga base = consumo estimado a producción cero (equipos en vacío, servicios, standby). Sobre 25% de energía fija se considera oportunidad. R² bajo = la energía no sigue a la producción (medición incompleta o consumos dominados por otra cosa).
Deriva del desempeño (CUSUM)
acumulado de (consumo real − esperado por el modelo) · pendiente positiva = la planta empeora
Benchmarks de la industria
KPI flota Lipigas (Año a la fecha): 14,9 kWh/ton envasada
| Métrica / contexto | Valor | Fuente | Comparabilidad |
|---|---|---|---|
| Intensidad eléctrica implícita Lipigas Chile (dato público) | ≈18,5 kWh/ton envasada | Memoria Integrada Lipigas 2023, pp. 40 y 95 (2023) | 5.558 MWh en 'principales plantas' ÷ ~300 kton envasadas. El numerador incluye granel/almacenamiento → la cifra pura de envasado es algo menor. Valida el rango sano 15–35 del dashboard. |
| Mejor planta de la flota (benchmark interno alcanzable) | ≈17 kWh/ton (Maipú) | Datos propios, 24 meses (2024-26) | Mayor volumen y mejor factor de utilización; el peer-to-peer interno normalizado es el diseño correcto ante la falta de benchmark externo publicado. |
| Trayectoria de mejora alcanzable con gestión sostenida | −7% en 1 año · −26% acumulado en 5 años (planta Concón) | Memoria Integrada LipiAndes 2025, pp. 66-67 (2020-25) | Techo realista para metas del motor de insights; tras el salto inicial, la mejora se estabiliza en ~1%/año. |
| Fugas de aire comprimido (consumo #1 declarado por Lipigas) | 20–30% del output típico sin gestión · objetivo <10% | US DOE / Compressed Air Challenge · Memoria Lipigas 2023 (redujo 20%→10%) (vigente) | El proxy del panel OEE: potencia en horario sin producción ÷ potencia en producción; >20-30% = alerta de fugas. |
| Carga eléctrica de diseño, planta GLP chica (22 kton/año, India) | 320 kW conectados · 300 kVA | EIA IOCL Pondicherry (tablas 2.1/2.5) (2017) | Diseño ≠ consumo real; con utilizaciones típicas implica ~8–20 kWh/ton (inferencia). Mismo inventario de equipos: bombas GLP 22-30 kW, compresores de vapor, aire de tornillo, carrusel con VDF. |
| Economía de escala en diseño eléctrico GLP | 14,5 → 5,5 kVA por kton/año (planta de 22 vs 270 kton) | EIAs IOCL Pondicherry / BPCL Rasayani (2017-18) | Las plantas grandes diluyen carga fija — coherente con que el % de energía fija domine el KPI de las plantas chicas de la flota. |
| Benchmark peer-to-peer GLP más grande del mundo (198 plantas) | EEI PCRA (valores no públicos) | PCRA (India) — Energy Efficiency Indexing, SAKSHAM 2022 (2020-21) | Indexó las plantas de IOCL/BPCL/HPCL. El booklet con kWh/MT no está online — vale solicitarlo a PCRA: sería LA referencia del rubro. |
| Eficiencia de motores eléctricos según carga | máxima a ~75% de carga · cae fuerte bajo 50% | US DOE — Motor load & efficiency fact sheets (vigente) | Diagnóstico con el panel OEE: potencia media en producción ÷ nominal; <50% sostenido → candidato a VDF o redimensionar. |
| Análogo embotellado de bebidas (~1.600 instalaciones) | 0,41 MJ/L (~0,11 kWh/L) energía total | BIER Benchmarking Study (2023) | NO comparable en nivel (incluye térmico, lavado, pasteurización). Se usa solo la metodología: SEC por tipo de instalación y percentiles. |
Análisis IA
Conclusiones automáticas del periodoConcon lidera con un KPI de 2.6 kWh/ton — 83% mejor que el promedio.
Iquique presenta el KPI más alto: 51.3 kWh/ton — 244% sobre el promedio.
Maipú concentra 37% de la producción total (34.892 ton).
Si Iquique alcanzara el KPI promedio (14.9 kWh/ton), ahorraría ~71.795 kWh sobre su producción actual.
Entre ene 26 y jun 26, el KPI consolidado aumentó un 141.1% (de 9 a 21.7 kWh/ton).
Metodología y referencias
cómo se calculan estos análisis
Línea base (regresión)
Para cada planta se ajusta Emes = base + marginal × tonmes por mínimos cuadrados sobre los meses con producción. Es el modelo de indicador de desempeño energético (EnPI) recomendado por ISO 50006: separa la energía fija (independiente de producir) de la variable. El R² indica cuánta energía explica la producción.
CUSUM
Suma acumulada de (consumo real − esperado por la línea base). Es la técnica estándar de monitoreo & targeting (M&T): una pendiente sostenida al alza revela deterioro del desempeño aunque el KPI mensual "se vea normal", porque descuenta el efecto del volumen.
Estados de línea
En los paneles por línea, la potencia (kW) se clasifica en producción / baja velocidad / detención contra umbrales estimados por clustering — el enfoque de "tres picos" validado en la literatura (Osterroth & Voigt 2021) y en los tableros OEE de CCU. La energía en estados no productivos es la carga base vista a 15 min.
Ley 21.305 (Chile)
Los consumidores sobre 50 Tcal/año deben operar un sistema de gestión de energía tipo ISO 50001 con EnPIs y línea base, y reportar intensidad energética anualmente. Los EnPIs y CUSUM de este módulo son exactamente los insumos de ese reporte.
Referencias
- Memoria Integrada Lipigas 2023 — Empresas Lipigas · Consumo eléctrico de plantas (20.008 GJ), aire comprimido como consumo principal, KPI kWh/ton declarado
- Memoria Integrada LipiAndes 2025 — LipiAndes · Serie de consumo 2021-2025 y trayectoria de reducciones por planta
- Energy Efficiency Indexing of LPG Bottling Plants — PCRA, Ministerio de Petróleo de India · 198 plantas indexadas (SAKSHAM 2022)
- ISO 50001 — Energy management systems — ISO
- ISO 50006 — Energy baselines (EnB) and energy performance indicators (EnPI) — ISO · Base metodológica del modelo de regresión por planta
- An introduction to energy management (M&T y CUSUM, CTG008) — Carbon Trust · Técnica CUSUM de monitoreo y metas
- Osterroth & Voigt (2021) — Energy Consumption of Beverage-Bottling Machines — Sustainability 13(17):9880, TU München · Tres estados de potencia (producción/idle/standby) por clustering — valida la clasificación del panel OEE
- Minimize Compressed Air Leaks — US Department of Energy
- Determining Electric Motor Load and Efficiency — US Department of Energy
- Ley 21.305 de Eficiencia Energética — Ministerio de Energía de Chile · Consumidores >50 Tcal/año deben implementar SGE tipo ISO 50001 con EnPIs — este módulo aporta directamente al compliance
- Draft EIA — LPG Bottling Plant Pondicherry — Indian Oil Corporation · Inventario eléctrico de una planta de envasado tipo
- BIER 2023 Water, Energy and GHG Benchmarking Study — Beverage Industry Environmental Roundtable · Analogo metodológico (no comparable en nivel)