Optimización del consumo energético en el sector manufacturero ecuatoriano mediante IA y BIG DATA

Resumen

Este estudio analiza las oportunidades de optimización del consumo energético en el sector manufacturero ecuatoriano mediante la implementación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y Big Data. Se empleó una metodología mixta que integra revisión sistemática de literatura, análisis bibliométrico y evaluación comparativa de casos internacionales, procesando 100 estudios científicos del período 2020-2025. Los resultados revelan un potencial de ahorro energético acumulado de 42.5 GWh para 2030, equivalente a una reducción del 28% del consumo manufacturero actual. El análisis bibliométrico evidenció un crecimiento del 180% en publicaciones científicas sobre esta temática, siendo el mantenimiento predictivo (28%) y la optimización de procesos (24%) las aplicaciones más estudiadas. Los casos internacionales demuestran reducciones energéticas entre 15-40%, con China liderando con 32% de optimización. El contexto ecuatoriano presenta ventajas competitivas: matriz energética 77% renovable, precios eléctricos industriales 45% menores que Colombia, y sector industrial representando 14% del consumo nacional. Sin embargo, se identificaron barreras críticas: inversión inicial (9.2/10 impacto), calidad de datos (8.9/10) y capacitación técnica (8.5/10). La investigación establece que Ecuador posee condiciones favorables para implementar estas tecnologías, requiriendo estrategias integrales que combinen políticas públicas, desarrollo de capacidades y colaboración público-privada para materializar el potencial transformador identificado.