Cep­sa op­ti­mi­za sus pro­ce­sos quí­mi­cos con in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial

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La com­pa­ñía Cep­sa ha con­clui­do con éxi­to su pri­mer pro­yec­to de trans­for­ma­ción di­gi­tal en la uni­dad de quí­mi­ca, apli­can­do a los pro­ce­sos de pro­duc­ción tec­no­lo­gías pro­pias de la in­dus­tria 4.0 e in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial, co­mo ma­chi­ne lear­ning, big da­ta y ad­van­ced analy­tics. Es­te pri­mer pro­yec­to ha si­do desa­rro­lla­do en la lí­nea 3 de fe­nol de la plan­ta quí­mi­ca de Pa­los (si­tua­da en la pro­vin­cia de Huel­va), don­de ha per­mi­ti­do au­men­tar la pro­duc­ción de un pro­duc- to in­ter­me­dio del fe­nol un 2,5%, que con­tri­bui­rá a pro­du­cir más de 5.500 to­ne­la­das de fe­nol anua­les. Es­ta ini­cia­ti­va se en­mar­ca en el pro­yec­to de op­ti­mi­za­ción YET (Yield, Energy and Th­rough­put) de la pe­tro­quí­mi­ca, que tie­ne co­mo ob­je­ti­vo el desa­rro­llo de pro­yec­tos pro­pios de in­dus­tria 4.0 cen­tra­dos en la me­jo­ra de la efi­cien­cia ener­gé­ti­ca, la car­ga y el ren­di­mien­to de los pro­ce­sos. El pro­yec­to se en­mar­ca den­tro de una de las ca­tor­ce lí­neas de tra­ba­jo trans­ver­sa­les en torno a las cua­les se es­truc­tu­ra la trans­for­ma­ción di­gi­tal de Cep­sa, apli­ca­do en es­te ca­so a las uni­da­des de quí­mi­ca, re­fino y ex­plo­ra­ción y pro­duc­ción. En con­cre­to, es­te pri­mer pro­yec­to ha con­sis­ti­do en el desa­rro­llo e im­plan­ta­ción de dos op­ti­mi­za­do­res en tiempo real en el pro­ce­so de pro­duc­ción de fe­nol. Me­dian­te la apli­ca­ción de téc­ni­cas de ma­chi­ne lear­ning y mo­de­los pre­dic­ti­vos, ofrecen re­co­men­da­cio­nes ca­da 15 mi­nu­tos a los téc­ni­cos de con­trol de la plan­ta pa­ra ma­xi­mi­zar su pro­duc­ción. En es­te sen­ti­do, la ta­rea ha im­pul­sa­do la apa­ri­ción de nuevos per­fi­les de pro­fe­sio­na­les en el ám­bi­to in­dus­trial pe­tro­quí­mi­co, co­mo cien­tí­fi­cos e in­ge­nie­ros de da­tos, y la evo­lu­ción de las ca­pa­ci­da­des de los in­ge­nie­ros de plan­ta ha­cia la in­dus­tria 4.0. Pa­ra po­ner en mar­cha es­te pro­yec­to, han si­do ne­ce­sa­rios la ex­trac­ción y aná­li­sis de más de 3.000 va­ria­bles de pro­ce­so pro­ce­den­tes de dis­tin­tas fuen­tes de in­for­ma­ción (de pro­ce­so, con­di­cio­nes me­teo­ro­ló­gi­cas, da­tos de la­bo­ra­to­rio, et­cé­te­ra), la cons­truc­ción de mo­de­los pre­dic­ti­vos de com­por­ta­mien­to a par­tir de la re­la­ción de es­tas va­ria­bles y la pro­gra­ma­ción de los op­ti­mi­za­do­res pa­ra ofre­cer las me­jo­res re­co­men­da­cio­nes en cuan­to a los va­lo­res óp­ti­mos de fun­cio­na­mien­to.

Es­te pro­yec­to de trans­for­ma­ción di­gi­tal per­mi­te in­cre­men­tar la pro­duc­ción de fe­nol.

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