Desafío #13
Modelo de riesgo operacional
Transelec enfrenta el reto de transformar su modelo tradicional de gestión de riesgo operacional basado en fotos estáticas, modelos fragmentados y decisiones manuales hacia un enfoque dinámico, vivo y conectado con el entorno en tiempo real.
Buscamos identificar e implementar soluciones tecnológicas que permitan a la empresa integrar, analizar y visualizar en tiempo real el riesgo operacional, considerando variables internas y externas, facilitando la toma de decisiones más ágiles, eficientes y seguras en la operación de la red.
Contexto
En su camino hacia la transformación y la sostenibilidad a largo plazo, Transelec ha decidido diversificar sus negocios e impulsar un conjunto de desafíos estratégicos para hacerlo de la manera más eficiente, con soluciones concretas y de alto impacto. Estos desafíos forman parte de una agenda de innovación abierta que busca conectar a la empresa con startups, scaleups y proveedores tecnológicos de todo el mundo, capaces de aportar nuevas capacidades en un entorno cambiante y competitivo.
Acelerar la capacidad de la compañía para adaptarse, anticiparse y liderar el segmento de la infraestructura energética es un objetivo que perseguir. Sin embargo, las reglas del juego están cambiando rápidamente: mayor exposición a fenómenos climáticos extremos, nuevas formas de consumo energético, integración de energías renovables no convencionales y un entorno operacional mucho más incierto y dinámico.
Hoy, operar y mantener la red de transmisión eléctrica requiere nuevas capacidades: gestión inteligente de datos, integración de variables externas, automatización, anticipación de eventos críticos y toma de decisiones basada en un modelo de riesgo dinámico, no estático.
Contexto del desafío
Transelec enfrenta el reto de transformar su modelo tradicional de gestión de riesgo operacional basado en fotos estáticas, modelos fragmentados y decisiones manuales hacia un enfoque dinámico, vivo y conectado con el entorno en tiempo real.
Este desafío surge en un contexto donde:
• La operación de la red enfrenta riesgos crecientes por fenómenos climáticos, incendios forestales, eventos sociales y nuevas restricciones de continuidad de suministro.
• El trabajo en campo es cada vez más complejo, con mayor presión social y comunitaria, limitando desconexiones y obligando a operar con niveles de riesgo más altos.
• La empresa cuenta con múltiples modelos de riesgo, análisis, simuladores y bases de datos, pero no existe integración, estandarización ni visibilidad consolidada.
• Existe gran cantidad de información valiosa (lecciones aprendidas, análisis RCA, monitoreo de activos, mantenimientos, etc.) que no está integrada para apoyar una toma de decisiones ágil y proactiva.
La oportunidad está en evolucionar desde un riesgo operacional reactivo a uno proactivo, inteligente y dinámico, integrando múltiples variables internas y externas que permitan anticipar y priorizar las acciones de gestión de riesgo.
Objetivo del desafío
Identificar e implementar soluciones tecnológicas que permitan a Transelec integrar, analizar y visualizar en tiempo real el riesgo operacional, considerando variables internas (salud de activos, mantenimientos, SCADA, protecciones) y externas (clima, PMGD, eventos sociales, patrones de consumo), facilitando la toma de decisiones más ágiles, eficientes y seguras en la operación de la red.
Esta inteligencia deberá habilitar a Transelec para:
• Anticipar eventos de riesgo.
• Priorizar mantenimientos y recursos.
• Gestionar mejor eventos de alto impacto.
• Sistematizar lecciones aprendidas.
• Visualizar dinámicamente el estado de la red.
Áreas de enfoque para soluciones
Las soluciones que buscamos pueden abordar una o más de las siguientes áreas:
Integración de modelos de riesgo y datos internos
• Consolidar datos desde SCADA, monitoreo de activos, mantenimientos, análisis de fallas, entre otros.
• Estándares comunes para clasificación y evaluación de riesgo.
• Visualización integrada de información operacional crítica.
Incorporación de variables externas
• Clima, incendios, humedad, temperatura, PMGD, eventos sociales o estacionales.
• Modelos predictivos de afectación climática o demanda.
• Alertas dinámicas considerando múltiples variables.
Visualización y gestión dinámica del riesgo
• Dashboards operativos de riesgo en tiempo real.
• Priorización automática de actividades o mantenimientos.
• Simulación de escenarios y gestión de planes de contingencia.
Gestión de conocimiento y lecciones aprendidas
• Captura, sistematización y recomendación de acciones basadas en eventos pasados.
• Motor de búsqueda inteligente de experiencias previas o incidentes similares.
Preguntas movilizadoras
• ¿Cómo podríamos visualizar en tiempo real el riesgo operacional de la red, integrando múltiples variables internas y externas?
• ¿Cómo podríamos anticipar y priorizar mejor los mantenimientos, trabajos o intervenciones en base al riesgo dinámico?
• ¿Cómo podríamos automatizar alertas o recomendaciones de acción frente a cambios críticos en las condiciones de la red?
• ¿Cómo podríamos sistematizar y aprovechar las lecciones aprendidas de eventos pasados para evitar que se repitan?
• ¿Cómo podríamos gestionar mejor los eventos de alto impacto y preparar a la organización para emergencias complejas?
• ¿Cómo podríamos integrar variables climáticas, PMGD y otras fuentes externas en los modelos de análisis y visualización de riesgo?
Objetivos clave del desafío
• Desarrollar o probar una solución tecnológica funcional que permita visualizar y gestionar dinámicamente el riesgo operacional.
• Reducir la exposición a eventos críticos no anticipados.
• Priorizar intervenciones y recursos en función del riesgo real y no solo planificado.
• Integrar y automatizar variables internas y externas en el análisis de riesgo.
• Sistematizar el aprendizaje organizacional sobre gestión de eventos pasados.
• Facilitar la toma de decisiones ágiles, seguras y basadas en información confiable.
Hito de éxito
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La startup o solución seleccionada deberá entregar un MVP funcional que permita visualizar, analizar y priorizar dinámicamente el riesgo operacional en una zona piloto de la red de Transelec. Esta solución deberá integrar variables externas al análisis de riesgo, reducir el tiempo de análisis y generar alertas automáticas útiles y validadas por los usuarios operativos.
