In this paper, a predictive tool for the energy consumption of wheat milling process using multiple linear regression and a new energy performance indicator (EnPI) is proposed. This EnPI does not only consider the production of flour but also the particle size of flour and added water for softening wheat. The results of the study, carried out in a wheat mill plant in Cuba, show a good coincidence between the predicted and real energy consumption for the developed model. It also demonstrates the effectiveness of EnPI proposed as a tool for management and energy savings in the company under study. Due to the complexity of the proposed model, for obtaining the baseline and estimating the energy saving potential, a probabilistic method was used. It was statistically demonstrated by the determination index (R2), that the new proposed model is superior to the conventional model of energy versus production.En este documento, se propone una herramienta predictiva para el consumo de energía del proceso de molienda de trigo mediante regresión lineal múltiple y un nuevo indicador de rendimiento energético (EnPI). Este EnPI no solo considera la producción de harina sino también el tamaño de partícula de la harina y el agua agregada para ablandar el trigo. Los resultados del estudio, llevado a cabo en una planta de molino de trigo en Cuba, muestran una buena coincidencia entre el consumo de energía previsto y real para el modelo desarrollado. También demuestra la efectividad del EnPI propuesto como una herramienta para la gestión y el ahorro de energía en la empresa en estudio. Debido a la complejidad del modelo propuesto, para obtener la línea de base y estimar el potencial de ahorro de energía, se utilizó un método probabilístico. El índice de determinación (R2) demostró estadísticamente que el nuevo modelo propuesto es superior al modelo convencional de energía en comparación con la producción.