Dans une récente article d'opinion publiée dans la version numérique d'Automática e Instrumentación, un média espagnol renommé axé sur l'industrie, Sergio Hernández, directeur MES du groupe AG Solution , se penche sur le rôle transformateur de l'intelligence artificielle (IA) dans l'industrie chimique. Nous avons le plaisir de présenter ici une version résumée de ses réflexions, qui mettent l'accent sur le potentiel révolutionnaire du capteur virtuel dans la maintenance des actifs de l'usine, en particulier dans les environnements corrosifs.

‍

L'industrie chimique prospère grâce à l'entretien méticuleux des installations. Cela devient particulièrement complexe lorsqu'il s'agit d'entretenir, de configurer et d'étalonner des capteurs dans des environnements corrosifs, afin de garantir la précision des relevés de processus. Les temps d'arrêt et les pertes d'efficacité résultant de ces activités peuvent compromettre la qualité du produit final et entraîner des coûts inutiles. Alors, comment l'IA entre-t-elle en jeu ?

L'IA, en particulier l'apprentissage automatique, peut être entraînée sur de grandes quantités de données pour créer un "capteur virtuel" qui prédit les valeurs de PH en temps réel sans dépendre de capteurs physiques. Quelles sont les implications ?

• ‍SteadierProduction: Des ajustements proactifs garantissent que la qualité du produit reste intacte en anticipant les changements de valeur du PH.
• ‍Maintenance réduite : Des prévisions précises permettent de rationaliser les programmes de maintenance et de réaliser des économies.

Toutefois, ces modèles de ML s'appuient sur de nombreuses données provenant de systèmes de contrôle conformes aux normes ISA S95. Il est donc essentiel de disposer d'un système SCADA, DCS ou Historian robuste. L'intégration de ce système avec les stations de traitement des données est également cruciale, car elle garantit que les valeurs prédites informent le contrôle de surveillance et l'acquisition de données.

Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans ce domaine, il faut.. :

• Disposer d'un grand nombre de données multivariables pour l'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Modéliser avec précision, en supprimant les valeurs aberrantes et en utilisant des algorithmes appropriés.
• Assurer une intégration transparente entre les outils logiciels de ML et les systèmes de contrôle.
• Avoir une compréhension approfondie du processus, en combinant l'expertise de l'industrie chimique et des professionnels de l'information.

L'impact de l'IA sur l'industrie chimique, en particulier dans les milieux corrosifs, est transformateur. Bien que cet article mette l'accent sur la virtualisation du capteur PH, les applications de l'IA dans la maintenance des équipements, qu'il s'agisse de la maintenance prédictive des pompes centrifuges ou des moteurs, sont vastes et en constante expansion.

[Lire l'article complet en espagnol].

‍