En los entornos de producción modernos se encuentran muchas instalaciones diferentes que están interconectadas dentro de procesos complejos. Normalmente, hoy en día estas instalaciones ya disponen de controles integrados por parte del fabricante, que garantizan un funcionamiento óptimo y eficiente. Sin embargo, especialmente en el caso de las instalaciones de suministro, los controles suelen funcionar de forma autónoma, sin tener en cuenta los cambios en el entorno del proceso o las instalaciones conectadas de otros fabricantes. En la práctica, esto suele llevar a que las instalaciones no trabajen de forma eficiente en conjunto.
Funcionamiento contraproducente
Un ejemplo sencillo de esto es la interacción entre sistemas de calefacción y aire acondicionado. Los controles regulan de manera óptima el funcionamiento de cada sistema individual; no obstante, durante los periodos de transición, a menudo ocurre que la calefacción sigue funcionando mientras el aire acondicionado ya está encendido. La razón es que los controles respectivos sólo reaccionan a influencias externas como la temperatura, pero no están integrados entre sí. En los entornos de producción, se observan patrones de comportamiento similares en las instalaciones de suministro, como por ejemplo en la generación de aire comprimido.
El software como controlador fiable
Normalmente, los especialistas de procesos ya tienen la intuición de que algo no funciona de manera óptima, pero les resulta muy difícil respaldarlo con datos e información fiables que justifiquen una intervención. Aquí es donde entran en juego los diversos métodos matemáticos y basados en inteligencia artificial de los softwares inteligentes de gestión energética. En primer lugar, junto con el cliente, se identifican todos los parámetros importantes de las instalaciones, el entorno y el proceso, y los datos correspondientes de las distintas fuentes se recopilan de forma centralizada en la aplicación.
Ejemplo: aire comprimido
Para la generación de aire comprimido, esto significa que se registran todos los parámetros importantes tanto en el lado del suministro como en el del consumo. Esto incluye, por ejemplo, datos sobre el consumo de energía, los niveles de presión suministrados, el estado de los distintos compresores, las temperaturas, así como valores relacionados con los consumidores, como el estado y la información operativa de las instalaciones de producción, el consumo individual de aire comprimido, las cantidades solicitadas, etc. Por supuesto, los valores importantes dependen del proceso que se esté considerando.
IA como apoyo
A continuación, todos estos datos históricos se analizan en profundidad mediante regresiones, algoritmos matemáticos y métodos de aprendizaje automático. Sobre la base de estos análisis exhaustivos, se pueden representar las relaciones matemáticas entre los distintos datos, es decir, la causa y el efecto dentro de los procesos.
Optimizar el funcionamiento con previsiones
Este conocimiento sobre las relaciones detalladas permite identificar y corregir anomalías en diferentes estados operativos y de proceso. Para garantizar el funcionamiento óptimo de las instalaciones a largo plazo, los usuarios utilizan este conocimiento también para una supervisión continua. Sobre la base de los parámetros, se pueden pronosticar los consumos o comportamientos esperados y compararlos con los datos medidos. Si hay desviaciones entre los valores reales y las previsiones, se puede generar una notificación correspondiente. De este modo, el sistema garantiza automáticamente que los procesos sigan funcionando de manera óptima y eficiente en el futuro.
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