Una nueva norma para la conversión de residuos en energía

Alex Sas, Tersa:

"La IA es un tema candente, pero ¿cómo podíamos integrarla a la perfección en nuestras operaciones diarias? Ese era nuestro reto. En solo 4 meses, la IA nos ayudó a ahorrar entre un 30 % y un 35 % de vapor, transformando nuestra forma de generar electricidad."

A medida que el sector de la conversión de residuos en energía (WtE) se enfrenta a retos cada vez mayores, como las lagunas tecnológicas y la necesidad de mejorar la eficiencia, Tersa, una de las principales instalaciones de WtE de Barcelona, destaca como faro de innovación. Ante la doble presión del aumento global de los residuos y la necesidad de mejorar la eficiencia, Tersa reconoció que los métodos tradicionales ya no eran suficientes. Lo que necesitaban era un enfoque revolucionario: las tecnologías basadas en IA de AG Solution.

El reto: Aumento de los residuos y presiones operativas

La previsión del Banco Mundial de un aumento del 73% de los residuos en el mundo de aquí a 2050 subraya la necesidad urgente de innovar en las instalaciones de WtE. Tersa, como muchos otros en el sector, necesitaba asegurarse de que los conductos de la caldera se limpiaban para cumplir la normativa sobre emisiones, pero este proceso era manual y requería paradas de la caldera que reducían la producción eléctrica, lo que se traducía en menos megavatios generados para el comercio. Estaba claro que, para seguir siendo competitiva y sostenible, Tersa necesitaba replantearse su estrategia operativa.

Xavier Morera, Técnico de Diagnóstico Online de Tersa:

"Mediante el uso de datos en tiempo real y algoritmos, señalamos los tiempos exactos de limpieza, ahorrando energía y mejorando la eficiencia.La IA no se trataba solo de automatización; se trataba de obtener una visión más profunda de nuestros procesos de producción."

La solución: Aprovechar la IA para la excelencia operativa

AG Solution aportó un conjunto completo de tecnologías de IA y aprendizaje automático a la planta de Tersa, sentando las bases para una transformación que redefiniría sus operaciones:

• Integración de datos en tiempo real: La introducción de sistemas de datos en tiempo real proporcionó a Tersa una visión sin precedentes de sus operaciones. Esta capacidad permitió realizar ajustes con rapidez y tomar decisiones con mayor conocimiento de causa, algo crucial a medida que la composición de los residuos sigue cambiando.
• Mantenimiento predictivo: Uno de los avances más significativos se produjo en el mantenimiento predictivo. Al pasar de programas de mantenimiento fijos a predicciones basadas en IA, Tersa pudo anticipar y abordar las necesidades de mantenimiento antes de que se convirtieran en problemas, lo que se tradujo en importantes mejoras de eficiencia y reducciones de costes.
• Optimización de procesos: El sistema de IA supervisó y optimizó continuamente los procesos de la planta, lo que se tradujo en una reducción del 30-35% del consumo de vapor. Esto no solo mejoró la producción de energía, sino que posicionó a Tersa como líder en generación de energía sostenible.

Los resultados: Una nueva norma para la conversión de residuos en energía

El viaje de Tersa muestra los beneficios tangibles de integrar la IA en las operaciones de WtE. La reducción del consumo de vapor, la mejora de las prácticas de mantenimiento y la mayor eficiencia general no son solo ventajas para Tersa, sino que establecen un nuevo estándar para el sector. A medida que los niveles mundiales de residuos siguen aumentando, el ejemplo de Tersa demuestra que la innovación no solo es deseable, sino necesaria para sobrevivir en un sector en rápida evolución.

Marc Gardella, Director de Diagnóstico de Tersa:

"La información que hemos obtenido ha tenido un enorme impacto positivo: hemos recuperado más residuos y producido más energía. La IA ha revolucionado nuestra forma de tomar decisiones, permitiéndonos maximizar nuestros objetivos medioambientales y operativos".

Los resultados: Una nueva norma para la conversión de residuos en energía

El viaje de Tersa muestra los beneficios tangibles de integrar la IA en las operaciones de WtE. La reducción del consumo de vapor, la mejora de las prácticas de mantenimiento y la mayor eficiencia general no son solo ventajas para Tersa, sino que establecen un nuevo estándar para el sector. A medida que los niveles mundiales de residuos siguen aumentando, el ejemplo de Tersa demuestra que la innovación no solo es deseable, sino necesaria para sobrevivir en un sector en rápida evolución.

Por qué es importante el estudio de caso de Tersa

La experiencia de Tersa es más que un estudio de caso; es un poderoso ejemplo de cómo la IA puede impulsar un cambio significativo en el sector de la conversión de residuos en energía. A medida que el sector se enfrenta a retos cada vez mayores, las lecciones aprendidas de la transformación de Tersa tienen un valor incalculable para cualquier instalación que busque aumentar la eficiencia, reducir costes y contribuir más eficazmente a un futuro sostenible.

Descubra cómo la IA impulsó el éxito de Tersa en WtE

Lea el estudio de caso.