[001] CASE STUDY · SaaS
Dashboard de gestión energética con predicción IA
Brio Energy202316 semanas
Brio Energy
2023
16 semanas
El contexto
Brio Energy es una startup costarricense que vende soluciones de gestión de consumo energético a edificios comerciales y plantas industriales. Su producto existente era una plataforma de monitoreo sin capacidades de análisis predictivo. Con la entrada en vigor de la regulación de eficiencia energética, sus clientes necesitaban no solo medir sino anticipar y optimizar.
La solución
El trabajo se dividió en dos frentes paralelos: el modelo de predicción de consumo y el rediseño de la capa de visualización para hacer los insights accionables.
El modelo predictivo usa series temporales con LSTM para predecir consumo a 24 y 72 horas, con variables exógenas como temperatura exterior, ocupación del edificio y precios spot de energía. La precisión media en los primeros tres meses de producción fue del 94.2% a horizonte de 24 horas.
El diseño del dashboard se centró en la jerarquía de la información: los usuarios son facility managers con docenas de alertas diarias, así que la vista principal muestra solo las desviaciones respecto a la predicción. Verde = normal, amarillo = desvío menor, rojo = anomalía requiere acción.
Añadimos un módulo de recomendaciones de optimización que sugiere cambios de horario de equipos de alta demanda para minimizar picos de consumo en franjas de precio alto.
Galería
01 — Vista general
02 — Detalle
03 — Flujo
Equipo y tecnología
- Mario Alvarado· ML Engineer
- Fernanda Quirós· Product Designer
- Arturo Méndez· Frontend Engineer
- Next.js
- TypeScript
- Python
- TensorFlow
- FastAPI
- TimescaleDB
- D3.js
- Vercel
Resultados
94.2%
vs target de 90%12%
piloto edificio San JoséNorte Capital (NDA)
Plataforma de inversión para family offices
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