ENEOS Materials Corporation (anteriormente la unidad de negocio de elastómeros de JSR Corporation) y Yokogawa Electric Corporation (TOKYO: 6841) anuncian que han llegado a un acuerdo para que Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), un algoritmo de IA basado en el aprendizaje por refuerzo sea adoptado oficialmente para su uso en una planta química de ENEOS Materials. Este acuerdo se produce tras una exitosa prueba de campo en la que esta IA de automatización*1 demostró un alto nivel de rendimiento mientras controlaba una columna de destilación en esta planta durante casi todo un año. Se trata del primer caso en el mundo de adopción oficial de una IA de aprendizaje por refuerzo para el control directo de una planta*2.
Este comunicado de prensa trata sobre multimedia. Ver la noticia completa aquí: https://www.businesswire.com/news/home/20230329005005/es/
Distillation columns at the ENEOS Materials chemical plant (Photo: ENEOS Materials Corporation)
Durante un periodo consecutivo de 35 días (840 horas), del 17 de enero al 21 de febrero de 2022, esta prueba de campo confirmó inicialmente*3 que la solución de IA podía controlar operaciones de destilación que estaban más allá de las capacidades de los métodos de control existentes (control PID/APC) y que habían necesitado un control manual de las válvulas basado en los juicios del personal experimentado de la planta. Tras una parada programada de la planta para mantenimiento y reparaciones, se reanudó la prueba de campo, que ha continuado hasta la fecha. Se ha demostrado de forma concluyente que esta solución es capaz de controlar las complejas condiciones necesarias para mantener la calidad del producto y garantizar que los líquidos de la columna de destilación permanezcan a un nivel adecuado, aprovechando al máximo el calor residual como fuente de calor. De este modo, se ha estabilizado la calidad, se ha logrado un alto rendimiento y se ha ahorrado energía.
En esta prueba de campo, la IA de automatización demostró las siguientes cuatro ventajas:
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Estabilidad todo el año
La automatización de IA mantuvo un control estable de los niveles de líquido y aprovechó al máximo el calor residual, incluso en invierno y verano, con cambios de temperatura de unos 40ºC. No se observaron problemas, y se consiguió un funcionamiento estable y una alta calidad del producto durante toda la prueba de campo. -
Reducción del impacto medioambiental
Al eliminar la producción de productos fuera de especificación, la automatización de IA redujo los costes de combustible, mano de obra y otros, e hizo un uso eficiente de las materias primas. Al tiempo que producía productos de buena calidad que cumplían las normas de envío, redujo el consumo de vapor y las emisiones de CO2 en un 40%*4 en comparación con el control manual convencional. -
Disminución de la carga de trabajo y mejora de la seguridad
La automatización de IA eliminó la necesidad de que los operarios realizaran entradas manuales. Esto no solo redujo la carga de trabajo y ayudó a evitar errores humanos, también redujo los niveles de estrés mental y mejoró la seguridad. -
Robustez del modelo de control de la IA
Incluso después de realizar modificaciones en la planta durante una parada rutinaria de mantenimiento y reparación, el mismo modelo de control de IA se podía seguir utilizando.
ENEOS Materials comprobó a lo largo de este proceso de verificación de un año que la automatización de IA era un sistema robusto capaz de lograr un rendimiento estable y optimizar las operaciones durante todo el año, incluso en invierno y verano. La empresa estudiará la posibilidad de aplicar esta IA a otros tipos de procesos y plantas, y seguirá trabajando para mejorar la productividad y ahorrar energía ampliando el alcance de la autonomización.
Para promover la autonomización de las plantas, el 27 de febrero Yokogawa puso en marcha la prestación de un servicio de automatización de IA para los controladores Edge5, lo que también fue una primicia mundial*6. Junto con este servicio, la empresa ofrece a los clientes que deseen conseguir un funcionamiento autónomo de la planta un servicio de consultoría global que abarca desde la identificación de los problemas de control hasta la investigación de los métodos de control óptimos y el cálculo de la rentabilidad, pasando por la seguridad, la implementación, el mantenimiento y el funcionamiento.
En el futuro, ENEOS Materials y Yokogawa seguirán trabajando juntos e investigando formas de llevar a cabo la transformación digital (DX) mediante el uso de IA para el control y el mantenimiento basado en la condición en las plantas.
Masataka Masutani, Director de División, División de Tecnología de Producción, ENEOS Materials Corporation:
“En medio de los graves retos que afectan a la industria petroquímica, como la jubilación del personal experimentado que contribuye a garantizar el funcionamiento seguro de las instalaciones, nos complace esta demostración del uso de la IA para controlar de forma autónoma procesos que antes se controlaban manualmente. Además de reducir la carga de trabajo de los operarios, esta prueba, que se ha prolongado durante aproximadamente un año, ha demostrado que este sistema puede funcionar de forma estable sin verse afectado por los cambios estacionales ni por el mantenimiento y las reparaciones periódicas, y puede ahorrar energía y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Gracias a la producción inteligente, seguiremos esforzándonos por lograr seguridad y estabilidad, reducir las operaciones y mejorar la competitividad”.
Takamitsu Matsubara, Profesor del Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara:
“La clave del aprendizaje por refuerzo es cómo se diseña la función de recompensa. Al incorporar estrechamente los conocimientos de control de la industria de procesos en la función de recompensa, es posible crear un modelo de control de IA con un alto nivel de fiabilidad y validez capaz de lograr un funcionamiento estable durante todo el año. El hecho de que esta prueba de campo confirmara la capacidad del modelo para aplicarse tal cual incluso tras la realización de tareas periódicas de mantenimiento y reparación implica la robustez del modelo de control de IA. Creo que el FKDPP, una nueva tecnología de control capaz de gestionar condiciones complejas contribuirá ampliamente al desarrollo de la industria en todo el mundo”.
Kenji Hasegawa, Vicepresidente de Yokogawa y Director de la Central de Productos Yokogawa:
“Estoy muy agradecido de haber podido trabajar junto a nuestro cliente para asumir el reto de esta iniciativa de autonomización inigualable en el mundo. Dada la dificultad de controlar las operaciones en las plantas existentes debido a los complejos efectos de los fenómenos físicos y químicos, hay muchas áreas en las que todavía tienen que intervenir operarios altamente experimentados. Con un enfoque en productos y consultoría, Yokogawa desarrollará y ampliará el uso de la IA de control autónomo, y trabajará con nuestros clientes para impulsar sus esfuerzos de descarbonización, transformación digital y autonomización”.
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Yokogawa define la automatización de IA como aquella que deduce el método óptimo para el control de forma independiente y tiene un alto nivel de robustez que le permite manejar de forma autónoma, hasta cierto punto, situaciones las que no se ha encontrado previamente. |
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*2 |
Con base en una exhaustiva investigación secundaria de recursos disponibles al público realizada por IoT Analytics en marzo de 2023. |
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*3 |
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En comparación con la cantidad de vapor que se utilizó para mantener el nivel de líquido y la correspondiente cantidad de emisiones de CO2. |
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*6 |
Como el primer servicio de IA de aprendizaje por refuerzo disponible comercialmente del mundo para controladores Edge. Con base en una exhaustiva investigación secundaria de recursos disponibles públicamente realizada por IoT Analytics en marzo de 2023. |
Sobre ENEOS Materials Corporation
ENEOS Materials se dedica a la investigación, desarrollo, fabricación y venta de caucho sintético, elastómeros termoplásticos, látex y otras materias primas para la industria del automóvil y otras industrias de todo el mundo. Constituida el 1 de abril de 2022, mediante la venta de la unidad de negocio de elastómeros de JSR Corporation a ENEOS Corporation, ENEOS Materials cuenta con capacidades de investigación y desarrollo y tecnologías de fabricación de primera clase. Respaldada por el amplio abastecimiento, financiación, organización y red global del Grupo ENEOS, ENEOS Materials es capaz de proporcionar un suministro estable de productos competitivos y de alta calidad. En respuesta a cambios, como el cambio a los vehículos eléctricos y la necesidad de alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), ENEOS Materials sigue perfeccionando sus capacidades tecnológicas y promueve innovaciones que contribuirán a la sociedad y prometen un futuro más brillante y prometedor para todos.
Sobre Yokogawa
Yokogawa proporciona soluciones avanzadas en las áreas de medición, control e información a clientes de una amplia gama de sectores, como el energético, químico, de materiales, farmacéutico y alimentario. Yokogawa aborda los problemas de los clientes relacionados con la optimización de la producción, los activos y la cadena de suministro con la aplicación eficaz de tecnologías digitales, lo que permite la transición a operaciones autónomas. Fundada en Tokio en 1915, Yokogawa sigue trabajando por una sociedad sostenible a través de sus más de 17.000 empleados en una red global de 122 empresas en 61 países.
Para obtener más información, visite www.yokogawa.com
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