La colega conocida como inteligencia artificial es capaz de mucho, eso ya nadie lo duda. ¿Pero puede vislumbrar también el futuro para evitar problemas? Los expertos del área Digital Production de LANXESS dicen que sí. Actualmente trabajan en el despliegue de una nueva herramienta destinada a evitar en nuestras plantas períodos de inactividad no planificados y los consiguientes daños.
Señor Recker, parece que ahora mismo se considera la inteligencia artificial como una especie de panacea. ¿Qué oportunidades detecta en el uso de la IA para nuestras plantas de producción de LANXESS?
Sebastian Recker: Consideramos que alberga un enorme potencial. Llevamos mucho tiempo trabajando a fondo con las posibilidades de las herramientas basadas en la IA y actualmente estamos realizando varios proyectos piloto en fábricas, con resultados muy prometedores. En los primeros temas que abordamos, ya estamos entrando directamente en la fase de implementación: en los próximos tres años, queremos estar en disposición de monitorizar con la ayuda de la IA las 1000 partes más críticas de las plantas de LANXESS. Esto incluye componentes y aparatos elementales cuya avería provocaría una parada de la producción, como, por ejemplo, nuestras plantas incineradoras de gases residuales. Con el denominado «Predictive Maintenance», podemos minimizar las interrupciones imprevistas de la actividad y la consiguiente parada de la producción, altos costes y daños.
¿Podría explicar con más detalle cómo funciona exactamente?
Bastian Jana: Alimentamos a la IA con los valores tomados de nuestro sistema OSI PI, es decir, el archivo centralizado que contiene todos los datos de producción. Así aprende cómo se comportan los datos de los sensores en circunstancias normales, cuando todo va bien en la planta. Monitoriza continuamente todos los valores actuales y lanza una alarma en cuanto se detectan discrepancias en algún punto. Esto puede significar que una parte de una planta está empezando a presentar un fallo. Entonces, junto con la fábrica, podemos examinar a fondo el área correspondiente y verificar si se confirma la sospecha. Actualmente estamos aplicando los modelos en las primeras áreas. Para ello, hemos empleado un equipo de proyecto bajo la dirección de PTSE Central Maintenance. Al principio, este tema requiere mucho trabajo adicional, pero estamos convencidos de que el esfuerzo va a merecer la pena.
¿Hay otras posibilidades de usar la IA en la producción aparte del mantenimiento?
Recker: Sí, empleándola no para el equipamiento, sino para mejorar el propio proceso. En este sentido, por ejemplo, el objetivo puede ser un uso menor de materias primas, un mayor grado de pureza del producto final o un consumo de energía más bajo. Utilizando los datos históricos del proceso, la IA puede calcular cuáles son los parámetros de ajuste ideales según las circunstancias. En Kallo, ya hemos atesorado muy buenas experiencias y hemos detectado potenciales de ahorro. En cualquier caso, el área Predictive Analytics todavía está en sus inicios. Debemos sopesar cuidadosamente qué valor añadido tendría para nosotros una herramienta así. Hay que tener en cuenta que más datos también requieren más expertos para evaluarlos y analizarlos.
Suena apasionante. ¿La IA también tiene límites?
Jana: Así es, y eso ocurre allí donde hay muchos cambios de productos y se introducen continuamente nuevos procesos, por ejemplo, en el caso de nuestra unidad de negocios Saltigo. Cuando hay unos procesos estandarizados e inmutables, la IA puede ser, sin duda, un factor de impulso a la hora de mantener un alto nivel constante. Sin embargo, no puede implantar un nuevo proceso desde el principio. Para eso siguen siendo necesarios los conocimientos técnicos de nuestros expertos de las fábricas.
Recker: Gracias al trabajo basado en datos al que hemos allanado el camino mediante la intensa digitalización de LANXESS en los últimos años, hemos establecido en cualquier caso los requisitos ideales para el uso de la IA. En este sentido, va a haber mucho que hacer, sin duda, en los próximos años. No obstante, vamos a analizar a fondo cada nuevo paso que demos, ya que, con nuestras herramientas queremos ayudar a los colegas de las fábricas en su trabajo, no abrumarlos continuamente con nuevos paneles de control. Para ello, también es muy importante el trabajo de nuestro Digital Working Group Production, un equipo interdisciplinar que controla las actividades digitales en la producción en LANXESS.
Buzón de información
La producción digital en LANXESS
· Desde 2016, LANXESS trabaja intensamente en la digitalización de sus plantas de producción. Todas las herramientas definidas para el despliegue, como OSI PI a modo de archivo centralizado de todos los datos de la producción, TrendMiner para su análisis o FINITO como libro digital de turnos, ya están disponibles en las fábricas de todo el mundo.
· Además, actualmente se encuentran en fase de despliegue otras herramientas, como, por ejemplo, COMOS para la documentación digital de las plantas o Mobil Worker para listas de comprobación digitales en la producción y el mantenimiento.
· El sistema OSI Pi archiva los datos de medición de más de 600 000 sensores de las plantas de LANXESS. El servidor TrendMiner de LANXESS ya es utilizado por más de 1000 empleados en el mundo.
· Encontrará más información en la página de Xnet Digital Production.