En una reciente columna de opinión publicado en la versión digital de Automática e Instrumentación, un reconocido medio de comunicación especializado en la industria en España, Sergio Hernández, Director de MES del Grupo AG Solution , profundiza en el papel transformador de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria química. Nos complace presentar aquí una versión resumida de sus reflexiones, en las que destaca el potencial innovador del sensor virtual en el mantenimiento de los activos de la planta, especialmente en entornos corrosivos.

La industria química se nutre del mantenimiento meticuloso de los activos de la planta. Esto resulta especialmente complicado cuando se trata de mantener, configurar y calibrar sensores en entornos corrosivos, garantizando lecturas precisas del proceso. El tiempo de inactividad y la pérdida de eficiencia resultantes de estas actividades pueden poner en peligro la calidad del producto final y generar costes innecesarios. Entonces, ¿cómo entra en juego la IA?

La IA, en concreto el aprendizaje automático (ML), puede entrenarse con grandes cantidades de datos para crear un "sensor virtual" que prediga en tiempo real los valores de PH sin depender de sensores físicos. ¿Cuáles son las implicaciones?

• Producción más estable: Los ajustes proactivos garantizan que la calidad del producto se mantenga intacta al anticiparse a los cambios de valor de PH.
• Mantenimiento reducido: Las predicciones precisas permiten agilizar los programas de mantenimiento y ahorrar costes.

Sin embargo, estos modelos de ML se nutren de abundantes datos procedentes de sistemas de control conformes a las normas ISA S95. Por lo tanto, es esencial contar con un sistema SCADA, DCS o Historian robusto. Integrarlo con estaciones de tratamiento de datos es igualmente crucial, ya que garantiza que los valores predichos informen al control de supervisión y adquisición de datos.

Para aprovechar todo el potencial de la IA en este ámbito, hay que:

• Disponer de abundantes datos multivariables para el aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Modelar con precisión, eliminando los valores atípicos y aprovechando los algoritmos adecuados.
• Garantizar una integración perfecta entre las herramientas de software de ML y los sistemas de control.
• Poseer un profundo conocimiento del proceso, combinando la experiencia de la industria química y la de los profesionales de los datos.

El impacto de la IA en la industria química, especialmente en entornos corrosivos, es transformador. Aunque este artículo destaca la virtualización del sensor de PH, las aplicaciones de la IA en el mantenimiento de equipos, ya sea el mantenimiento predictivo en bombas centrífugas o motores, son amplias y están en constante expansión.

[Lea el artículo completo en inglés].