Durante décadas, el control de procesos ha realizado un trabajo excelente manteniendo estables las plantas industriales. Sin embargo, la estabilidad y el rendimiento óptimo no son necesariamente lo mismo.
Un artículo reciente del Forbes Technology Council, From Process Control to Industrial AI: What Actually Changes, destaca dónde empieza a tener dificultades la optimización tradicional. Los procesos industriales son cada vez más complejos: la composición de las materias primas cambia, el rendimiento de los equipos se deteriora, los precios de la energía fluctúan, aparecen restricciones en las etapas posteriores y múltiples variables interactúan mediante relaciones no lineales. Un modelo matemático puede volverse demasiado simple para representar la realidad con precisión o demasiado complejo para mantenerse y resolverse de forma continua.
Aquí es precisamente donde la Inteligencia Artificial puede marcar la diferencia.
Sin embargo, una planta no es simplemente un conjunto de datos. Los compresores, hornos, reactores o molinos operan bajo restricciones físicas, de seguridad y de calidad. Los sensores sufren desviaciones, los analizadores fallan y las mediciones de laboratorio pueden llegar cuando las condiciones de operación ya han cambiado. Por lo tanto, una Inteligencia Artificial industrial de éxito no puede basarse únicamente en correlaciones: el conocimiento del proceso, las restricciones y la validación de datos deben seguir formando parte de la ecuación.
El artículo ofrece otra distinción útil: mientras que el control tradicional se pregunta «¿Cómo mantengo el proceso en su objetivo?», la Inteligencia Artificial industrial puede preguntar «¿Sigue siendo este el objetivo correcto?». Un proceso perfectamente controlado puede seguir operando en el óptimo de ayer cuando las condiciones de alimentación, la eficiencia de los equipos o las prioridades de producción han cambiado.
Hay un punto, no obstante, en el que OPTIMITIVE lleva el concepto más allá. El artículo de Forbes presenta la IA principalmente como una capa adicional por encima de los sistemas de control establecidos y recomienda comenzar con el apoyo a la toma de decisiones antes de permitir una integración más estrecha. La experiencia de OPTIMITIVE demuestra que la Inteligencia Artificial industrial puede ir más allá de las recomendaciones: una vez validados los modelos, las restricciones y las estrategias de optimización, la IA puede operar de forma autónoma en lazo cerrado, calculando y enviando continuamente consignas óptimas a los sistemas DCS, PLC o APC existentes.
Esa es la filosofía que subyace a OPTIBAT® 7: no se trata simplemente de entender dónde está el óptimo, sino de mover continuamente el proceso hacia él, convirtiendo la Inteligencia Artificial industrial de un asesor en una parte activa de las operaciones en tiempo real.
