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¿Cómo puede la IA resolver el mayor reto de su producción?

¿Cómo puede la IA resolver el mayor reto de su producción?

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¿Cómo puede la IA resolver el mayor reto de su producción?

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¿Cómo puede la IA resolver el mayor reto de su producción?

¿Cómo puede la IA resolver el mayor reto de su producción?

Supongamos que trabaja como responsable de mantenimiento en una empresa especializada en la producción de productos químicos. Garantizar el mantenimiento oportuno de la maquinaria de producción puede ser un reto, sobre todo si trabaja con productos con altos niveles de acidez que le obligan a sustituirlos y calibrarlos constantemente.  

Como responsable de mantenimiento, usted sabe que el mantenimiento, la configuración y la calibración de los sensores físicos de las líneas de producción es un trabajo costoso y que requiere mucho tiempo . Cómo consigue reducir los costes de algo que forma parte del proceso de producción en la industria química?  

El problema

Este era el principal problema de producción que presentaba nuestro cliente LANXESS nvuna empresa de especialidades químicas con unos 1.000 empleados en Bélgica. Para atacar el problema, utilizaban el muestreo y la medición en línea, pero estos procedimientos manuales eran costosos y requerían mucho tiempo.  

El pH determina la concentración de iones de hidrógeno en una solución y se utiliza en muchas industrias para determinar la acidez de sus soluciones químicas. Un sensor de pH desempeña un papel fundamental en la determinación de los niveles adecuados de pH en el proceso de producción.  

Utilizando nuestra experiencia en consultoría industrial y nuestros amplios conocimientos en inteligencia artificial, en Quariq preparamos una solución a medida para LANXESS nv. Utilizando el aprendizaje automático, se creó un sensor virtual suave con la capacidad de predecir los valores de pH en tiempo real.  

La solución de la IA

Con un sensor virtual suave, los operarios de Lanxess pueden ahora ajustar el proceso de producción de forma constante, en lugar de esperar un par de horas para notar que el pH está fuera de las especificaciones, lo que podría provocar una pérdida de producto.  

Nuestra solución de IA para Lanxess apoya a los operadores mediante la integración de los valores de los sensores blandos en el sistema SCADA de confianza. Utilizando los datos históricos de la automatización y la IA para predecir la acidez y la precisión del 3% y, a continuación, enviarla de nuevo al historiador y al sistema de automatización.  

Las principales ventajas de aplicar esta solución son:

  • Disminuye significativamente el tiempo y el coste de mantenimiento
  • Aumenta la frecuencia de muestreo para permitir cambios de proceso más oportunos
  • Apoya la toma de decisiones de los operadores mediante la integración perfecta con los sistemas actuales

Llevar la IA al nivel industrial

Incluso las mejores y más precisas soluciones industriales del mundo no aportan valor si no ayudan a la toma de decisiones cuando y donde importa. Podemos darle respuestas y acciones para optimizar su producción y ayudarle a tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.  

Vea la entrevista:

Steven Smedts
Gestor de automatización
-
Lanxess en Kallo
"Para la mayoría de las empresas de la industria y la gestión de procesos, la inteligencia artificial es una tecnología totalmente nueva. Las nuevas tecnologías vienen acompañadas de preguntas y de la necesidad de orientarse en un nuevo vocabulario. ¿Cómo implantar la nueva tecnología en la empresa? ¿Cómo integrarla con los sistemas existentes? Como la digitalización es clave en nuestra empresa, nuestra ambición es adquirir conocimientos y experiencia relacionados con la Inteligencia Artificial para prepararnos para el futuro. Y, por lo tanto, una asociación de confianza es esencial. Quariq, una marca de AG Solution Group, tiene un profundo conocimiento de nuestros sistemas y combina estos conocimientos con la experiencia en Inteligencia Artificial. La creación de un sensor suave nos ha permitido adquirir experiencia en la puesta en marcha de un proyecto de IA en nuestro entorno de producción actual y prepararnos para futuros proyectos de IA. Primeros resultados: una producción más estable".

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