VALLADOLID
La tecnología marca el ritmo industrial
Investigadores de la UVA participan en un proyecto europeo que aplica algoritmos y sistemas de cálculo para mejorar la toma de decisiones en las fábricas
El despliegue de las nuevas tecnologías obliga a mirar la industria con otros ojos. Y es que mejoran la productividad y elevan el potencial de crecimiento. ¿Cómo lo hacen? Trabajan en sintonía con las personas. Juntas encuentran su sitio. En este viaje hacia el nuevo mundo, lo fundamental es rodearse de competitividad y eficiencia para maximizar las experiencias, predecir comportamientos, anticiparse y mitigar riesgos... Transformar las labores de manufactura en varios campos para liberar a los empleados de trabajos pesados y que estos puedan dedicarse a ser más productivos.
Con estas ideas en mente, investigadores del grupo de Control y Supervisión de Procesos de la Universidad de Valladolid (UVA) participan en un proyecto europeo que tiene como objetivo mejorar la coordinación de los distintos procesos que se producen en las plantas industriales mediante el uso de modelos matemáticos, algoritmos y sistemas de cálculo avanzado .
La iniciativa, dotada con más de 6,5 millones de euros, ayuda a la toma de decisiones para lograr mejores grados de eficiencia en el uso de los recursos y la productividad global. ¿En qué se centra? César de Prada , director del equipo vallisoletano, detalla que la coordinación se entiende en tres dimensiones: entre distintas unidades de producción acopladas por flujos de materia y energía; entre funciones relacionadas con la producción, por ejemplo, el mantenimiento y la operación o la operación y el suministro de energía, y entre diferentes niveles de operación: el control de las unidades de proceso y la organización de la producción o entre la operación y la logística.
Una característica del proyecto es la «estrecha colaboración» entre el mundo de la investigación y la empresa. De la mano trabajan con el fin de aportar soluciones innovadoras, las cuales han de implantarse y probarse en casos de estudio proporcionados por las compañías participantes.
¿En cuáles se centran? En la planificación y optimización de la producción en la petroquímica Ineos en Colonia. En este caso, comenta que el problema afecta a tres plantas de producción, almacenamiento, redes y servicios y la logística de salida de productos. Sin salir de esta instalación, otro supuesto contemplado es la optimización del funcionamiento de la planta de generación de vapor y electricidad ante condiciones inciertas de demanda.
A estos dos se une la coordinación de la producción de gases –monóxido de carbono e hidrógeno– en distintas plantas de producción y de la distribución y consumo interno y externo en otras en el complejo químico de Covestro en el municipio alemán de Dormagen.
No son los únicos ejemplos en los que esta iniciativa se fija. También lo hace en la secuenciación óptima de la producción y el empaquetado de múltiples tipos de detergentes de Procter & Gamble en Bruselas; la coordinación de la producción y el mantenimiento de equipos de intercambio de calor y evaporación de una factoría de fibras de viscosa en la localidad austriaca de Lenzing o la planificación de la producción y secuenciamiento óptimo de la esterilización en la conservera de atún en lata Frinsa, ubicada en Galicia.
De Prada expone que todas estas acciones están enfocadas a la industria de procesos en sentido amplio, aunque comparte muchos problemas con empresas del sector manufacturero a nivel de secuenciación de la producción. Para abordar estas situaciones, los investigadores de la UVA apuntan que, en general, se puede mejorar la eficiencia de procesos que requieran gestión de recursos compartidos, que consuman energía significativamente, aquellos donde sea importante el secuenciamiento y la coordinación de operaciones y en los casos donde haya que tomar decisiones complejas con muchas variables o restricciones.
Parten de una visión global del funcionamiento de los procesos con la meta de mejorar la forma en la que se operan, sin necesidad de modificar los equipos existentes o los propios procesos físicos. El elemento central de la metodología es el uso de modelos matemáticos de los procesos, los cuales pueden obtenerse de su estudio y de datos recogidos de los mismos. Por este motivo, asegura que es importante la digitalización de las empresas, siguiendo las pautas de lo que se conoce como Industria 4.0, para poder implantar estas técnicas.
Comenta que partiendo de los modelos y mediante el uso de algoritmos de optimización y secuenciamiento de operaciones, se pueden hacer cálculos y sugerir recomendaciones sobre la mejor manera de operar los procesos, teniendo en cuenta las limitaciones impuestas, la demanda de producción, la legislación, la calidad, la seguridad, etc.
Por otra parte, añade que en la toma de decisiones se consideran predicciones hechas con los modelos, es decir, se tienen en cuenta las consecuencias futuras que puede tener una decisión inmediata.
«Todo esto requiere capacidad de cálculo, así como un cierto nivel de automatización e integración con los sistemas de control y operación de los procesos para llevar las soluciones obtenidas a la práctica».
En su opinión, la innovación de la iniciativa reside en la radiografía global e integradora de la gestión de operaciones. Pone como ejemplo que puede tenerse en cuenta la influencia de la forma en la que se opera un proceso sobre la frecuencia con la que debe pararse para mantenimiento. «Si no consideramos este aspecto puede que lleguemos a soluciones que, aunque de manera inicial pueden parecer más eficaces, luego en la práctica no sean aplicables o conduzcan a resultados no muy eficientes», subraya el coordinador del grupo de investigación de la UVA.
En este sentido, sostiene que también puede destacarse el hecho de que se trata de sistemas de ayuda a la decisión que van dirigidos no tanto a tareas básicas como a aquellas que corresponden al personal técnico y de gestión de la producción.
«Muchas de las ideas del proyecto existían anteriormente, pero ahora son aplicables gracias los avances en la tecnología que nos permiten tener muchos más datos actualizados de los procesos y mucha más capacidad de cálculo, además de la aceptación general de la necesidad de ser más eficientes implantando las ideas de la Industria 4.0».
Respecto a las ventajas, César de Prada tiene claro que son muchas. Por un lado, la digitalización y el análisis de datos permite la elaboración de una mejor información sobre el proceso y una presentación adecuada de la misma, la elaboración de indicadores en tiempo real, etc. Por otro, el desarrollo de modelos y las técnicas de simulación ofrecen la posibilidad de responder a preguntas del tipo ¿Qué pasa si…? y proporcionan «un soporte sólido» a la toma de decisiones al relacionar los efectos de cambios en las distintas variables de decisión.
Además, manifiesta que el uso de técnicas de optimización basadas en modelos permite que las recomendaciones sobre la forma de operar los procesos tengan en cuenta no solo las distintas interrelaciones entre las variables y las limitaciones sobre el valor que estas pueden tomar, sino también que sean las mejores posibles de acuerdo a los objetivos señalados, relacionados con el aumento de la eficiencia o la reducción de costes.
«El hecho de tener en cuenta distintos ámbitos de decisión, hace que las soluciones propuestas sean más acordes con una visión global de los problemas y puedan llegar a ser aceptadas con más facilidad» , declara para, a continuación, subrayar que otro valor añadido importante es que el aumento de la eficiencia en los procesos contribuye a tener una huella de carbono más reducida con los recursos existentes y manteniendo calidad.
El ahorro depende de los procesos concretos involucrados y del tipo de problema. Teniendo en cuenta los casos de estudio del proyecto, avanza cifras de mejora global del entorno del 1-2 % lo que puede parecer poco, pero teniendo en cuenta las cantidades involucradas, representan «ahorros significativos». En concreto, en el problema de asignación y distribución óptima de carga a plantas de evaporación en Lenzing, las pruebas con datos reales mostraron un potencial ahorro de un 1,9% en cuanto a eficiencia de recursos, que equivale a 40 toneladas por día en ahorro de vapor vivo. También en este mismo lugar se abordó la distribución óptima de agua de refrigeración a plantas de evaporación y las comparativas con datos históricos muestran un ahorro potencial de 0,5% adicional en consumo global de vapor.
La idea de este equipo que trabaja con 17 centros de investigación e industrias de Alemania, España, Francia, Reino Unido, Bélgica, Suiza y Grecia es seguir trabajando e investigando. De forma inmediata, están colaborando con la empresa ASM para intentar sacar un producto comercial que integra métodos de secuenciamiento de la producción en tiempo real. Al mismo tiempo, tal y como reconoce el catedrático de la Universidad de Valladolid, tratan de dar a conocer las posibilidades de estas técnicas a la sociedad y de trasladarlas a la formación de los alumnos.
Césa Prada / coordinador del grupo de control y supervisión de procesos
«Si no se innova e invierte en conocimiento, se corre un riesgo muy real de quedar fuera de juego»