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Cepsa recurre a la inteligencia artificial para optimizar sus procesos químicos

Redacción Interempresas18/12/2018

Cepsa ha concluido con éxito su primer proyecto de transformación digital en la Unidad de Química. Para ello ha aplicado a los procesos de producción tecnologías propias de la Industria 4.0 e inteligencia artificial, como ‘machine learning’, ‘big data’ y ‘advanced analytics’.

Esta iniciativa, destacan desde Cepsa, “ha impulsado la aparición de nuevos perfiles de profesionales en el ámbito industrial petroquímico...
Esta iniciativa, destacan desde Cepsa, “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.”

Este primer proyecto ha sido desarrollado en la línea 3 de fenol de la planta química de Palos de la Frontera (Huelva). Esta iniciativa ha permitido aumentar la producción de un producto intermedio del fenol en un 2,5%, aseguran fuentes de la compañía energética en una nota de prensa.

Esta actuación se enmarca en el proyecto de optimización ‘Yield, Energy and Throughput’ (YET) de la compañía. El objetivo del mismo es desarrollar proyectos propios de industria 4.0 centrados en la mejora de la eficiencia energética, la carga y el rendimiento de los procesos. Este proyecto se inscribe dentro de una 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.

Optimizadores en tiempo real

De forma más detallada, 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 -cada 15 minutos- recomendaciones a los técnicos de control de la planta para maximizar su producción.

En este sentido, esta iniciativa 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 el 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, etc), 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.

Mediante técnicas de ‘machine learning’, el nuevo sistema ofrece recomendaciones a los operadores para maximizar la producción

Industria 4.0 en Cepsa

Desde Cepsa apuntan que la compañía “está inmersa en un amplio proceso de transformación digital en todas sus áreas y negocios”. Dentro de este proceso se encuentra el proyecto de la instalación de Palos de la Frontera, que “abre una nueva vía en la optimización de los procesos productivos gracias al uso de inteligencia artificial, que ayuda a tomar mejores decisiones en toda la cadena de valor y, así, incrementar la producción y reducir los costes energéticos.”

En palabras de Joaquín Abril-Martorell, director de Transformación Digital de Cepsa, “la transformación digital es una realidad en Cepsa. El mundo se está digitalizando y nuestra compañía ha sabido adaptarse convirtiendo los retos en oportunidades. Proyectos como este nos permiten utilizar la analítica avanzada en el ámbito industrial, que hasta ahora se servía de técnicas más tradicionales, permitiéndonos ser más ágiles y eficientes y ofrecer soluciones de mayor valor.”

La compañía energética avanza en la optimización y el rendimiento de los procesos a través de herramientas digitales de la industria 4.0

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