D-CAT Group ↗ Contacto ENTRDEESAZ
Iniciar un piloto de 4 semanas

Soluciones · por sector · energía y servicios públicos

Servicios públicos: fiabilidad, pérdidas y cobros, leídos del warehouse cada mañana

CIO (el warehouse ya contiene extractos de OMS, AMI y facturación; el runtime se queda dentro de la red) · director de operaciones de distribución (fiabilidad, restablecimiento, interrupciones repetidas) · responsable de reducción de pérdidas y medición · CFO y director de cobros (facturación, morosidad, caja). El comprador es el CIO con el director de operaciones; el equipo de información al regulador lee los mismos registros.

Cómo los tres agentes de esta página leen un mismo modelo semánticoA la izquierda, un modelo semántico; en el centro, tres agentes programados - Agente del Director de Operaciones de Distribución, Agente de Medición y Pérdidas, Agente de Facturación y Cobros; cada uno publica a la derecha findings, recommendations y un brief.modelo semánticoimportado desde Axoria Data Studiocustomers_servedcustomer_minutes_interruptedinterruption_countcustomers_interruptedsaidiAgente del Director deOperaciones deDistribuciónsemanal · lunes 05:00FfindingRrecomm.BbriefAgente de Medición yPérdidasmensual el día 6 · 06:00FfindingRrecomm.BbriefAgente de Facturación yCobrosmensual el día 8 · 06:30FfindingRrecomm.Bbriefcada cifra de un registro lleva una dirección de evidencia

Preguntas

Las tres preguntas que el consejo de una distribuidora hace cada mes

  • ¿Empeoró la fiabilidad por más interrupciones o por interrupciones más largas, y dónde?
  • ¿Las pérdidas son técnicas o comerciales, y en qué subestaciones?
  • ¿Entra la caja tan rápido como salen las facturas, y qué clase de cliente se está rezagando?

En conversación

Preguntas de ejemplo que la gente escribe en la conversación

vía de profundización — la evidencia del finding se lleva congelada; una cifra nueva necesita una consulta nueva, y el agente lo dice

  • "Desglose los minutos de interrupción de la región central por código de causa."
  • "¿Qué alimentadores tuvieron tres o más interrupciones no planificadas en agosto?"
  • "Muestre el ratio de pérdidas por subestación de los últimos tres meses."
  • "Facturas estimadas por tipo de contador y distrito."
  • "¿Hasta qué fecha están actualizados los datos de interrupciones?"

Personas

Tres agentes de ejemplo

Los agentes siguientes son ejemplos para este sector, no un conjunto fijo: Agente del Director de Operaciones de Distribución · Agente de Medición y Pérdidas · Agente de Facturación y Cobros. La ejecución programada de cada uno se muestra en los conjuntos de ejemplo que siguen.

Conjunto 1

Agente del Director de Operaciones de Distribución

Audiencia: el director de operaciones, los responsables regionales de operaciones, el equipo de información regulatoria.

Conjunto 2

Agente de Medición y Pérdidas

Audiencia: unidad de reducción de pérdidas, responsable de operaciones de medición, información regulatoria.

Conjunto 3

Agente de Facturación y Cobros

Audiencia: CFO, director de cobros, oficinas de facturación de distrito.

El nombre de un agente dice qué medidas lee y para quién. No tiene ninguna de las atribuciones del cargo: no decide, no aprueba ni actúa.

Agentes para los temas que usted elija

Un agente es una descripción de funciones, un modelo semántico vinculado y un calendario — no código —, de modo que los temas que vigila los fija usted: un pagador, una línea de servicio, una campaña, un proveedor. Los primeros los escribimos con usted.

Construya sus agentes con nosotros →

Conjuntos de ejemplo

Tres conjuntos de ejemplo, una ejecución cada uno

Cada conjunto es una persona de agente y la salida de una ejecución programada — el brief, las recommendations y los findings en los que se apoyan — en el sobre de registro propio del producto. El primer conjunto está abierto; los otros dos, plegados. El modelo y las medidas que asumen los conjuntos se enumeran al pie de la página.

IlustrativoConjunto 1Agente del Director de Operaciones de Distribución
Persona
Lee la fiabilidad de una distribuidora eléctrica que sirve a 1,412,000 clientes en seis regiones; separa "más interrupciones" de "interrupciones más largas", y una historia de red de una historia de un solo alimentador. · Audiencia: el director de operaciones, los responsables regionales de operaciones, el equipo de información regulatoria. · Tono: guiado por las cifras, llano; donde falta un código de causa lo dice en lugar de adivinar. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Composición del SAIDI — minutos-cliente divididos en recuento de interrupciones (SAIFI) y duración por interrupción (CAIDI). (2) Concentración — qué regiones y alimentadores cargan con los minutos-cliente frente a su cuota de clientes. (3) Alimentadores con interrupciones repetidas — alimentadores con tres o más interrupciones no planificadas en el mes, y su cuota de minutos-cliente. (4) Deriva del tiempo de restablecimiento — minutos medios de restablecimiento, con la cobertura de la marca de tiempo de despacho declarada. (5) Planificadas frente a no planificadas — las dos líneas nunca sumadas en una misma frase.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio (SAIDI, SAIFI, CAIDI, cuotas) 8 % · cuota mínima 3 % de los minutos-cliente de la red · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado semanalmente, lunes 05:00, Asia/Baku
  • Periodo: agosto de 2026 (31 días) frente a agosto de 2025 (31 días) — días naturales iguales; los días de evento mayor se excluyen mediante el propio indicador del modelo en ambos años
  • Datos completos hasta 2026-09-20, medidos mediante max(OUTAGE_END_TS) (fin de la interrupción, no la hora diaria de carga del SCADA), hace 7 horas
  • Alcance: el agente se ejecuta bajo el alcance de operaciones de red (todas las regiones, sin importes de facturación)
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo, escrito en la ejecución
  • Coste: registrado en la ejecución
Brief

Agosto de 2026: interrupciones menos numerosas pero más largas — SAIDI +23.75 % solo por duración, la región Central con el 41.20 % de los minutos-cliente, alimentadores con interrupciones repetidas 3.90 %

Franja de supuestos

No indicó un periodo; se asumió el último mes completo (agosto de 2026). Los días de evento mayor se excluyen en ambos años mediante el propio indicador del modelo. Los importes de facturación están fuera del alcance de este agente y no aparecen.

La fiabilidad de agosto empeoró por duración, no por frecuencia: los clientes sufrieron interrupciones con menos frecuencia (SAIFI 0.182 → 0.171, −6.04 %) pero más largas, así que el SAIDI subió de 11.80 a 14.60 minutos por cliente (+23.75 %) y la interrupción media se alargó de 64.83 a 85.38 minutos. Los minutos están concentrados: la región Central cargó con el 41.20 % de ellos sobre el 27.50 % de los clientes, y 46 alimentadores (3.90 % de la red, frente al 2.46 % un año antes) tuvieron tres o más interrupciones no planificadas y cargaron con el 22.70 % de todos los minutos-cliente. El tiempo medio de restablecimiento subió de 118 a 142 minutos (+20.34 %), una cifra que el agente publica con una laguna: el 17.31 % de las interrupciones no lleva marca de tiempo de despacho, así que la división entre tiempo de despacho y tiempo en sitio se conoce solo para el resto. Los minutos de interrupción planificada cayeron un 12.94 % y se reportan por separado.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Ejecución: semanal, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-20. Guard Ledger: held 1 — candidato f-04, motivo unevidenced_causality: "actividad de tormentas" nombra una causa sin fuente meteorológica en el modelo; una reescritura guiada, y entonces retenido; reescritura por comprobación de afirmaciones 1 — el título del candidato f-01 llevaba el superlativo "peor mes registrado" sin serie que lo respaldara, reescrito una vez y publicado como Finding 1 sin él; duplicate 0; not_selected 0.

Recommendation 1

Desglosar los minutos-cliente de agosto de la región Central por alimentador y por código de causa, y poner la banda de antigüedad del activo junto a cada alimentador

based_on: Finding 1, Finding 2 · responsable: responsable regional de operaciones, Central, con el responsable de gestión de activos

La región carga con el 41.20 % de los minutos-cliente de la red sobre el 27.50 % de sus clientes, y con 31 de los 46 alimentadores con interrupciones repetidas. Un corte por alimentador y causa mostrará si los minutos se concentran en unos pocos alimentadores con una causa nombrada o están repartidos con causas desconocidas; la banda de antigüedad del activo está en este modelo y no cuesta nada extra. Si la cuota de la causa "other/unknown" se mantiene cerca del 38.00 % tras el corte, la siguiente medición es la cobertura de códigos de causa, no un programa de activos — los datos no pueden sostener lo segundo sin lo primero.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

La fiabilidad empeoró por duración, no por frecuencia: SAIDI 11.80 → 14.60 minutos por cliente (+23.75 %) mientras el SAIFI 0.182 → 0.171 (−6.04 %) — CAIDI 64.83 → 85.38 minutos; la región Central carga con el 41.20 % de los minutos-cliente sobre el 27.50 % de los clientes

severity highdirection upnovelty newtrust Adesglose REGION = Central

Los minutos-cliente interrumpidos no planificados, excluidos los días de evento mayor, alcanzaron 20,616,000 en agosto de 2026 frente a 16,660,000 en agosto de 2025, así que el SAIDI pasó de 11.80 a 14.60 minutos por cliente (+23.75 %), 2.97× el umbral de ratio del 8 % — severity high. Las interrupciones por cliente cayeron: SAIFI 0.182 → 0.171 (−6.04 %). La interrupción media, por tanto, duró más — CAIDI (SAIDI ÷ SAIFI) 64.83 → 85.38 minutos. La región Central cargó con 8,494,000 minutos-cliente (41.20 % de la red) con 388,300 de los 1,412,000 clientes (27.50 %): su propio SAIDI pasó de 16.22 a 21.87 minutos (+34.83 %), mientras las otras cinco regiones juntas pasaron de 10.12 a 11.84 (+17.01 %, sobre 1,023,700 clientes) — ambos por encima del umbral, el movimiento de Central del doble de tamaño. Los minutos de interrupción planificada se movieron en sentido contrario, 9,120,000 → 7,940,000 (−12.94 %), y no se suman a esta cifra. Estos datos no pueden separar un cambio en el tipo de avería de un cambio en la respuesta de las cuadrillas: la dimensión de código de causa lleva "other/unknown" en 1,861 de las 4,897 interrupciones de la región Central (38.00 %), y la meteorología no está en este modelo.

Finding 2

Alimentadores con interrupciones repetidas: 46 de 1,180 alimentadores (3.90 %) tuvieron tres o más interrupciones no planificadas en agosto, frente a 29 (2.46 %) un año antes (+58.62 %) — cargan con el 22.70 % de los minutos-cliente

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose FEEDER_CLASS = Repeat (≥3 outages)

De los 1,180 alimentadores en servicio, 46 registraron tres o más interrupciones no planificadas en agosto de 2026 (3.90 %), frente a 29 de 1,180 en agosto de 2025 (2.46 %); el ratio subió un +58.62 %, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical. El grupo carga con 4,680,000 de los 20,616,000 minutos-cliente (22.70 %). Treinta y uno de los 46 alimentadores (67.39 %) están en la región Central. La banda de antigüedad del activo está en este modelo: 29 de los 46 alimentadores (63.04 %) llevan equipos en la banda más antigua, frente a 217 de 1,180 alimentadores en toda la red (18.39 %). Estos datos no pueden decir si las interrupciones repetidas comparten una causa — el código de causa es "other/unknown" en la mayoría de ellas, y los datos de carga que mostrarían una sobrecarga no están en este modelo.

Recommendation 2

Poner la cobertura de la marca de tiempo de despacho en una vigilancia semanal junto al tiempo medio de restablecimiento

based_on: Finding 3 · responsable: responsable del centro de control

Una tendencia del tiempo de restablecimiento leída sobre el 82.69 % de los registros es una tendencia parcial. El ratio de cobertura es la métrica que vigilar primero; cuando vuelva por encima del 95 %, la división en tiempo de despacho y tiempo en sitio se vuelve fiable y el agente la reportará. Hasta entonces el agente sella el tema del restablecimiento como ongoing y no vuelve a alertar.

Los findings en los que se apoya

Finding 3

Deriva del tiempo de restablecimiento con registros de despacho incompletos: restablecimiento medio 118 → 142 minutos (+20.34 %) — el 17.31 % de las interrupciones de agosto carece de marca de tiempo de despacho de cuadrilla

severity mediumdirection upnovelty newtrust Adesglose — (red)

En 12,790 interrupciones no planificadas de agosto de 2026, el tiempo medio de restablecimiento fue de 142 minutos frente a 118 en agosto de 2025 (+20.34 %), 1.36× el umbral de finding del 15 % — severity medium. El finding se publica con una laguna declarada: 2,214 de los 12,790 registros (17.31 %) no llevan marca de tiempo de despacho de cuadrilla, así que el tiempo de restablecimiento no puede dividirse en "tiempo hasta el despacho" y "tiempo en sitio" para esa parte. En el 82.69 % de los registros que llevan la marca de tiempo, el tiempo hasta el despacho subió de 31 a 44 minutos (+41.94 %) y el tiempo en sitio de 87 a 98 (+12.64 %) — ambos se movieron, el primero más. Si las marcas de tiempo ausentes son un fallo de registro o un cambio de proceso no puede leerse de estos datos.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

La meteorología y la carga de la red no están en este modelo; el código de causa es desconocido en el 38.00 % de las interrupciones de la región Central; el 17.31 % de los registros carece de marca de tiempo de despacho. El agente lee el warehouse en su frontera de datos, donde el extracto diario del SCADA aterriza una vez al día — no es una sala de control y no ve la red en tiempo real.

IlustrativoConjunto 2Agente de Medición y Pérdidas
Persona
Lee el balance de energía y el libro de contadores: energía de entrada frente a energía facturada por subestación, éxito de lectura por tipo de contador, facturas estimadas y contadores de consumo cero; distingue una pérdida técnica de una comercial solo donde los datos pueden, y en caso contrario dice "patrón que requiere revisión". · Audiencia: unidad de reducción de pérdidas, responsable de operaciones de medición, información regulatoria. · Tono: llano, cuidadoso con las etiquetas. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Ratio de pérdidas — (entrada − facturada) ÷ entrada por subestación y región, mes frente al mismo mes del año anterior. (2) Cuota de facturas estimadas por tipo de contador y distrito. (3) Contadores activos con consumo cero durante tres meses consecutivos — un patrón que requiere revisión, nunca una determinación. (4) Éxito de lectura por tipo de contador. (5) Crecimiento de la entrada frente al crecimiento de lo facturado — las dos líneas una junto a otra.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio 8 % · cuota mínima 2 % de la energía de entrada · regla de meses consecutivos 3 meses · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado mensualmente el día 6, 06:00, Asia/Baku
  • Periodo: mes de facturación de agosto de 2026 frente a mes de facturación de agosto de 2025 — días naturales iguales; un mes de facturación se cierra el día 5 del mes siguiente
  • Datos completos hasta 2026-09-05, medidos mediante max(READ_DATE) (fecha de lectura, no fecha de contabilización), hace 17 días en el momento de la ejecución
  • Alcance: ninguna regla a nivel de fila está vinculada a este agente — la ejecución se produjo sobre todas las filas
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo
  • Coste: registrado en la ejecución
Brief

Agosto de 2026: pérdidas 8.26 % → 9.88 % de la entrada mientras la energía facturada se mantuvo plana — facturas estimadas en el 21.70 % de las cuentas, 31,240 cuentas activas con consumo cero marcadas para revisión

Franja de supuestos

No indicó un periodo; se asumió el último mes de facturación cerrado (agosto de 2026). El ratio de pérdidas es un residual de la energía de entrada y la facturada y no se divide en componentes técnico y comercial — este modelo no puede hacerlo. Ninguna regla a nivel de fila está vinculada a este agente; la ejecución se produjo sobre todas las filas.

El balance de energía de agosto abrió una brecha: la entrada creció un 2.39 % hasta 612.4 GWh mientras la energía facturada creció un 0.58 % hasta 551.9 GWh, así que las pérdidas subieron de 49.4 a 60.5 GWh y el ratio de pérdidas del 8.26 % al 9.88 % — un cambio del +19.61 %. La subestación South-East Industrial carga con el 15.54 % de las pérdidas sobre el 8.10 % de la entrada. En el mismo mes las facturas estimadas subieron del 14.20 % al 21.70 % de las cuentas, con los contadores de lectura manual leídos al 71.40 %, y 31,240 cuentas activas (2.21 %) mostraron consumo cero por tercer mes consecutivo, el 58.29 % de ellas comerciales — un patrón que el agente marca para revisión y no adjudica. Una frase que comparaba el ratio de pérdidas con una media nacional fue retenida: la media no está en este modelo.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Ejecución: mensual, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-05. Guard Ledger: held 1 — candidato f-05, motivo numeric_provenance: el token national average (ratio de pérdidas) no tiene dirección — no hay ninguna serie externa en el modelo; duplicate 1 — el candidato f-04 (facturas estimadas reformuladas por distrito) se fusionó en Finding 2 por coincidencia de huella (métrica + periodo + tipo de contador); not_selected 0.

Recommendation 1

Desglosar las pérdidas de la subestación South-East Industrial por alimentador y por clase tarifaria, y poner al lado la cuota de facturas estimadas de cada alimentador

based_on: Finding 1, Finding 2 · responsable: responsable de la unidad de reducción de pérdidas, con el responsable de operaciones de medición

La subestación carga con pérdidas desproporcionadas respecto a su entrada, y la cuota de facturas estimadas de la red subió en el mismo mes; si las dos se solapan en los mismos alimentadores es lo primero que hay que saber, y ambos cortes están en este modelo. Si los alimentadores con mayor cuota de pérdidas son también los alimentadores con mayor cuota de facturas estimadas, la cifra de pérdidas es en parte un artefacto de facturación y el siguiente paso corresponde al equipo de medición; si son alimentadores distintos, corresponde al equipo de pérdidas. La carga de los transformadores no está en este modelo; añadirla es un cambio de modelo.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

Ratio de pérdidas 8.26 % → 9.88 % de la energía de entrada (+1.62 puntos, +19.61 %) mientras la entrada creció solo un +2.39 % — la subestación South-East Industrial carga con el 15.54 % de las pérdidas sobre el 8.10 % de la entrada

severity highdirection upnovelty newtrust Adesglose SUBSTATION = South-East Industrial

La energía de entrada fue de 612.4 GWh en agosto de 2026 frente a 598.1 GWh en agosto de 2025 (+2.39 %); la energía facturada fue de 551.9 GWh frente a 548.7 GWh (+0.58 %). Las pérdidas, por tanto, subieron de 49.4 GWh (8.26 % de la entrada) a 60.5 GWh (9.88 %), un cambio del +19.61 % en el ratio, 2.45× el umbral de ratio del 8 % — severity high. De las 41 subestaciones, la subestación South-East Industrial supone 9.4 GWh de los 60.5 GWh de pérdidas (15.54 %) sobre 49.6 GWh de los 612.4 GWh de entrada (8.10 %); las tres subestaciones siguientes juntas suman 12.9 GWh (21.32 %). El ratio de pérdidas es un residual de dos mediciones — entrada y facturada — y estos datos no pueden separar una pérdida técnica en la línea de un consumo no facturado: la carga del transformador de la subestación, que acotaría la parte técnica, no está en este modelo.

Finding 2

Facturas estimadas 14.20 % → 21.70 % de las cuentas (+52.82 %) — contadores de lectura manual leídos al 71.40 % frente al 96.10 % de los contadores inteligentes; la subida se concentra en dos distritos

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose METER_TYPE = Manual

De 1,412,000 cuentas, 306,400 recibieron una factura estimada en agosto de 2026 (21.70 %), frente a 200,500 en agosto de 2025 (14.20 %); el ratio subió un +52.82 %, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical. El éxito de lectura en contadores inteligentes se situó en el 96.10 % (812,050 de 845,000); en contadores de lectura manual en el 71.40 % (404,840 de 567,000), frente al 84.70 % (525,140 de 620,000) un año antes. Dos distritos de las seis regiones cargan con 187,520 de las 306,400 facturas estimadas (61.20 %) mientras tienen 166,700 de los 567,000 contadores de lectura manual (29.40 %). Una factura estimada es un estado de facturación, no un hecho de consumo: si estas cuentas están sobrefacturadas o infrafacturadas no puede leerse hasta que una lectura real sustituya la estimación, y esa conciliación no es una métrica de este modelo.

Recommendation 2

Poner las cuentas comerciales de consumo cero en una vigilancia mensual, por distrito, y registrar el resultado de la inspección como dimensión para que el patrón pueda cerrarse

based_on: Finding 3 · responsable: responsable de operaciones de medición, con el responsable de inspección de campo

El patrón merece la revisión de una persona, no una etiqueta. Una vigilancia mensual por distrito mostrará si el recuento crece o se despeja; el resultado de la inspección — vacío, contador averiado, cuenta cerrada, otro — es la dimensión que permitiría al agente reportar en qué resultó el patrón. Sin ella el agente seguirá reportando el recuento y sellando el tema como ongoing.

Los findings en los que se apoya

Finding 3

Patrón que requiere revisión: 31,240 cuentas activas (2.21 %) muestran consumo cero durante tres meses consecutivos, frente a 18,900 (1.34 %) un año antes (+65.29 %) — el 58.29 % de ellas en la clase tarifaria comercial, que tiene el 9.80 % de las cuentas

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose TARIFF_CLASS = Commercial

Las cuentas marcadas como activas cuyo contador registró consumo cero en junio, julio y agosto de 2026 suman 31,240 (2.21 % de 1,412,000), frente a 18,900 (1.34 %) en los mismos tres meses de 2025 — un cambio del +65.29 % en el ratio, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical. De ellas, 18,210 (58.29 %) están en la clase tarifaria comercial, que tiene 138,380 de las 1,412,000 cuentas (9.80 %). El agente lo etiqueta como un patrón que requiere revisión: una cuenta activa sin consumo puede ser un local vacío, un contador averiado, un cliente desconectado aún no cerrado en el sistema, o un consumo no medido, y estos datos no pueden distinguirlos. El resultado de la inspección in situ que lo resolvería no está en este modelo, y el agente no hace ninguna determinación sobre ninguna cuenta.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

La carga de los transformadores, los resultados de inspección y la conciliación de las facturas estimadas con las lecturas reales posteriores no están en este modelo. El agente no ve un contador en tiempo real; lee el mes de facturación cerrado. No se nombra ninguna cuenta; el corte más fino de este modelo es distrito y clase tarifaria.

IlustrativoConjunto 3Agente de Facturación y Cobros
Persona
Lee el lado de caja de la distribuidora: qué se facturó, qué se cobró, qué está envejeciendo, y por qué canal llegó el dinero; distingue una subida de la facturación de una caída del cobro. · Audiencia: CFO, director de cobros, oficinas de facturación de distrito. · Tono: formal, breve. · Idioma de salida: en · Moneda: manat azerbaiyano (₼)
Señales que vigila
(1) Eficiencia de cobro — cobrado ÷ facturado por clase de cliente y distrito, mes frente al mismo mes del año anterior. (2) Antigüedad de la morosidad — la cuota de más de 90 días de las cuentas por cobrar. (3) Crecimiento de lo facturado frente al crecimiento de lo cobrado — las tijeras. (4) Mezcla de canales de pago. (5) Órdenes de desconexión y reconexión donde la métrica devuelve filas.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio 8 % · cuota mínima 2 % del importe facturado · tijeras 4 puntos · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado mensualmente el día 8, 06:30, Asia/Baku
  • Periodo: agosto de 2026 frente a agosto de 2025 (31 días cada uno; un mes de facturación se cierra el día 5 del mes siguiente)
  • Datos completos hasta 2026-09-06, medidos mediante max(PAYMENT_DATE) (fecha valor del pago, no la fecha de contabilización del fichero bancario), hace 3 días en el momento de la ejecución
  • Alcance: el agente se ejecuta bajo el alcance de finanzas (todos los distritos; sin filas a nivel de contador)
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo
  • Coste: registrado en la ejecución
Brief

Agosto de 2026: facturas +8.46 % pero caja +3.55 % — eficiencia de cobro baja al 89.28 %, clientes comerciales en el 84.91 %, morosidad de más de 90 días ya en el 56.82 % de las cuentas por cobrar

Franja de supuestos

No indicó un periodo; se asumió el último mes de facturación cerrado (agosto de 2026). Los importes están en manat azerbaiyano. Las métricas de desconexión y reconexión no devolvieron filas para julio y agosto; esto se registra como data state, no como finding.

Las facturas de agosto crecieron más rápido que la caja: ₼ 71.8 M facturados (+8.46 %) frente a ₼ 64.1 M cobrados (+3.55 %), llevando la eficiencia de cobro del 93.50 % al 89.28 %. Los clientes comerciales, el 31.48 % del importe facturado, se cobraron al 84.91 %; los residenciales al 91.61 %; los organismos públicos al 89.28 %. Las cuentas por cobrar alcanzaron ₼ 84.3 M, y la parte de más de 90 días creció de ₼ 38.4 M a ₼ 47.9 M (+24.74 %), ya el 56.82 % del total; la dimensión de estado de recuperación está vacía este año, así que el agente no puede decir cuáles de esos saldos están ya en recuperación. La línea de órdenes de desconexión no pudo reportarse.

covers: Finding 1, Finding 2

— Ejecución: mensual, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-06. Guard Ledger: held 0; data state 1 — disconnection_orders y reconnection_orders devolvieron 0 filas para julio–agosto de 2026 (el extracto del sistema de órdenes se detuvo en junio); duplicate 0; not_selected 0.

Recommendation 1

Desglosar los cobros comerciales por distrito y por banda de importe facturado para agosto, y poner el indicador de factura estimada junto a cada fila

based_on: Finding 1 · responsable: director de cobros, con las oficinas de facturación de distrito

Los clientes comerciales presentan el ratio de cobro más bajo sobre un tercio del importe facturado. Si el déficit está repartido entre distritos y se concentra en facturas estimadas, la conciliación corresponde a la oficina de facturación; si se concentra en unas pocas facturas reales de gran importe, la siguiente medición corresponde al equipo de cobros. Ambos cortes están en este modelo. La marca de disputa no lo está — hasta que lo esté, con estos datos no se puede distinguir lo disputado de lo impagado.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

Tijeras facturación–cobro: facturado ₼ 71.8 M (+8.46 %) mientras lo cobrado ₼ 64.1 M (+3.55 %) — eficiencia de cobro 93.50 % → 89.28 % (−4.23 puntos); clientes comerciales en 84.91 %

severity mediumdirection downnovelty newtrust Adesglose CUSTOMER_CLASS = Commercial

Las facturas de agosto de 2026 sumaron ₼ 71.8 M frente a ₼ 66.2 M en agosto de 2025 (+8.46 %); los cobros del mes sumaron ₼ 64.1 M frente a ₼ 61.9 M (+3.55 %). La brecha entre las dos tasas de crecimiento es de 4.91 puntos, 1.23× el umbral de tijeras de 4 puntos — gravedad media; la eficiencia de cobro cayó del 93.50 % al 89.28 % (−4.51 % relativo, por debajo del umbral del ratio). Por clase: residencial ₼ 38.75 M cobrados de ₼ 42.3 M facturados (91.61 %); comercial ₼ 19.19 M de ₼ 22.6 M (84.91 %); organismos públicos ₼ 6.16 M de ₼ 6.9 M (89.28 %). Los clientes comerciales concentran ₼ 22.6 M de los ₼ 71.8 M facturados (31.48 %) y el ratio más bajo. La marca de factura estimada está en este modelo pero no se abrió en esta ejecución, de modo que este registro no dice qué parte del crecimiento facturado son estimaciones; y no puede decir qué parte del importe no cobrado está en disputa en lugar de impagado — la marca de disputa no está en este modelo.

Recommendation 2

Poner la cuota de morosidad de más de 90 días bajo vigilancia mensual por clase de cliente, y añadir la dimensión de estado de recuperación para 2026 antes de la siguiente ejecución

based_on: Finding 2 · responsable: CFO, con la unidad de recuperación legal y el responsable del modelo de datos

El desplazamiento del envejecimiento es el registro que importa para la provisión de cierre de ejercicio; el estado de recuperación es lo que convierte un saldo en una decisión. La dimensión existe en el modelo y está vacía para este año; rellenarla es una tarea del sistema de origen, no un cambio del agente. El extracto de órdenes de desconexión debería reanudarse por la misma razón — las dos métricas van una junto a la otra.

Los findings en los que se apoya

Finding 2

Morosidad de más de 90 días ₼ 38.4 M → ₼ 47.9 M (+24.74 %) — ahora el 56.82 % de las cuentas a cobrar, frente al 51.20 % un año antes, mientras el total de cuentas a cobrar creció +12.40 %

severity highdirection upnovelty newtrust Adesglose AGEING_BAND = 90+ days

Las cuentas a cobrar se situaban en ₼ 84.3 M al cierre de agosto de 2026 frente a ₼ 75.0 M un año antes (+12.40 %). El tramo de más de 90 días creció más deprisa: ₼ 47.9 M frente a ₼ 38.4 M (+24.74 %), 1.65× el umbral de finding del 15 % — gravedad alta, de modo que su cuota de las cuentas a cobrar subió del 51.20 % al 56.82 %. Los tramos más jóvenes en conjunto cayeron −0.55 % (₼ 36.6 M → ₼ 36.4 M). El tramo de más de 90 días son ₼ 29.75 M de deuda comercial y de organismos públicos (62.11 % de ₼ 47.9 M), frente a ₼ 29.5 M de ₼ 71.8 M facturados (41.09 %). Estos datos no pueden decir cuáles de estos saldos están en un plan de pago o en recuperación legal — la dimensión de estado de recuperación está vacía para 2026 en este modelo.

Data state

Data state (no es un finding): las métricas órdenes de desconexión y órdenes de reconexión no devolvieron filas para julio y agosto de 2026 (el sistema de órdenes pasó a una nueva plataforma en junio y su extracto no se ha reanudado). Sin gravedad; ninguna recommendation se apoya en él; se notifica al responsable del modelo.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

La marca de disputa y el estado de recuperación de 2026 no están cumplimentados; las órdenes de desconexión y reconexión no devolvieron filas. El agente lee fechas valor del mes de facturación cerrado y no ve los pagos de hoy. No se nombra a ningún cliente; el corte más fino es distrito y clase de cliente.

Cada cifra lleva una dirección

En el producto cada cifra se vincula a una dirección de evidencia — sobre, fila, celda, dígito de control — y una cifra sin ella se retiene, no se publica. La anatomía de un registro →

Las cifras derivadas muestran su operación

Una variación, una cuota o una brecha la calcula el engine y lleva sus operandos; el modelo nunca divide. Cómo se demuestra cada cifra →

La gobernanza de IA es la capa de publicación

Ocho gates deterministas, el nivel de trust, la interpretación marcada con insignia, una franja de supuestos que no se puede desactivar y el Guard Ledger. Dónde puede llegar el modelo y dónde no →

Preguntas frecuentes

Cuatro preguntas que suelen hacerle a esta página

01¿Se conecta el agente directamente a SCADA o al sistema de interrupciones?

No. Lee los extractos del warehouse que su equipo ya deposita, a través de un gateway de solo lectura, y declara el límite de datos que encontró.

02¿Puede actuar sobre la red o enviar órdenes de desconexión?

No. Lee datos y publica registros; una persona es responsable de cada acción.

03¿Ve clientes o contadores individuales?

El nombre del cliente, el número de serie del contador y la dirección postal están marcados como personales en el modelo; el corte más fino es distrito y clase tarifaria.

04¿Qué ocurre cuando un extracto se detiene, como ocurrió con las órdenes de desconexión en este ejemplo?

La métrica no devuelve filas; el agente registra un data state sin gravedad y no construye nada sobre él; se notifica al responsable del modelo.

Estudio gratuito de descubrimiento de datos

Vea cuáles de estas señales puede sostener su propio warehouse.

Envíenos el nombre de su plataforma de datos y el área de negocio sobre la que más discuten. Leemos su modelo semántico con usted y respondemos por escrito: cuáles de las señales de esta página sostiene hoy su modelo, cuáles necesitan un cambio en Axoria Data Studio y qué mediría un piloto de cuatro semanas. Sin coste, sin secuencia — una persona responde en dos días laborables.

Lo que asumen los ejemplos

Los datos, el modelo y las medidas detrás de los tres conjuntos

Nada en un conjunto se apoya en una fuente ajena al modelo descrito aquí. Abra lo que quiera conciliar.

01Fuentes de datos asumidas — datos que una distribuidora ya tiene

Sistema de gestión de interrupciones (inicio y fin de la interrupción, clientes afectados, código de causa, alimentador, despacho de cuadrillas), medición avanzada y gestión de datos de medida (lecturas por intervalos, éxito de lectura, marcas de estimación), información de clientes y facturación (facturas, pagos, envejecimiento de la morosidad, clase tarifaria, distrito), registro de activos GIS (alimentador, subestación, antigüedad del activo), gestión de activos empresariales (órdenes de trabajo, trabajo pendiente), extractos SCADA depositados a diario. Nivel de detalle típico del warehouse: una fila por interrupción, por lectura de contador, por línea de factura.

02Modelo semántico asumido — el mínimo para las tres personas
Medidas
customers_served · customer_minutes_interrupted · interruption_count · customers_interrupted · saidi y saifi (derivados por el engine: minutos-cliente ÷ clientes; interrupciones ÷ clientes) · caidi (derivado por el engine) · planned_outage_minutes · unplanned_outage_minutes · mean_restoration_minutes · repeat_outage_feeder_count · energy_input_gwh · energy_billed_gwh · loss_gwh y loss_ratio (derivados por el engine) · meters_read · meters_estimated · zero_consumption_active_meters · amount_billed · amount_collected · collection_ratio (derivado por el engine) · receivables_total · receivables_90_plus · complaints_count · work_orders_open.
Dimensiones
fecha (inicio de la interrupción; fecha de lectura; fecha de factura) · región · distrito · subestación · alimentador · código de causa · planificada/no planificada · clase de cliente (residencial, comercial, organismo público, industrial) · clase tarifaria · tipo de contador (inteligente, manual) · canal de pago · tramo de antigüedad del activo. Marcados como personales y nunca usados para desglosar: nombre del cliente, número de serie del contador, dirección postal (el corte más fino permitido es distrito).
Frontera de datos
medido por el engine mediante max(outage_end_ts) para la estrella de fiabilidad, max(read_date) para medición, max(bill_date) para facturación; cada estrella declara el suyo.
03KPI asumidos — lo que siguen los directivos de una empresa de suministro
KPIDefiniciónUnidadBanda típicaDesglose habitual
SAIDIminutos-cliente interrumpidos ÷ clientes atendidosmin por cliente y periodoEE. UU. ≈125.7 min/año excl. eventos mayores [asociación: EIA vía fuente secundaria]alimentador · región
SAIFIinterrupciones ÷ clientes atendidosrecuento por cliente y periodoEE. UU. ≈1.1/año excl. eventos mayores [asociación: EIA]alimentador
CAIDISAIDI ÷ SAIFIminutosninguno universalregión
Tiempo medio de restablecimientofin de la interrupción − inicio, media o medianaminutosninguno universalcausa · región
Alimentadores con interrupciones repetidasalimentadores con ≥3 interrupciones no planificadas en el periodo ÷ alimentadores%ningunoregión · antigüedad del activo
Pérdidas de transporte y distribución(energía de entrada − energía facturada) ÷ entrada%EE. UU. ≈5–6 %; mundo ≈8.3 % [asociación: Banco Mundial / EIA]subestación · región
Eficiencia de cobroimporte cobrado ÷ importe facturado%ninguno universalclase de cliente · distrito
Pérdida AT&C1 − (facturado × ratio de cobro ÷ entrada)%ninguno universalregión
Tasa de lectura de contadores / cuota de facturas estimadascontadores leídos ÷ contadores previstos; facturas estimadas ÷ facturas%ninguno universaltipo de contador · distrito
Gas perdido y no contabilizadorecepciones − entregas ÷ recepciones%2–5 % típico; los mejores <1 % [asociación: NARUC/ICF]distrito
Morosidad de más de 90 díascuentas a cobrar de más de 90 días ÷ total de cuentas a cobrar%ningunoclase de cliente
Reclamaciones por cada 1,000 clientesreclamaciones ÷ clientes × 1,000recuentoningunoregión · tipo
Ejecución de capex frente al plancapex gastado ÷ planificado%ningunoprograma
Factor de capacidad (activos de generación)generación real ÷ máxima%EE. UU. 2024: eólica 34 %, solar 23 % [asociación: EIA]planta · mes

Relacionado

Adónde llevan estas páginas