La empresa Prodesa ha implantado un sistema inteligente para mejorar el proceso productivo, que ha sido desarrollado por Inycom. Una solución que permite un mayor control y evaluación de la producción en tiempo real y que facilita la toma de decisiones proactivas.
La mejora del proceso productivo en las plantas de producción de pellets es el principal objetivo de esta solución que la compañía de soluciones tecnológicas Inycom ha realizado para Prodesa, ingeniería especializada en suministrar proyectos llave en mano de plantas completas de producción de pellets de biomasa.
"Nuestro objetivo es dotar a las plantas de un instrumento para el control y optimización del proceso de fabricación de pellets", ha explicado Ana Gónzález, Técnico de I+D/R&D Technician en Prodesa, quien añade que esto "supone un gran desafío debido al gran número de variables que intervienen".
El sistema inteligente implementado permite el control del proceso productivo de pellets para lo que se ha basado en Machine Learning y Análisis Predictivo, según han indicado desde Inycom a elEconomista
La solución, diseñada bajo el concepto de Process and Product Quality (P&PQ), monitoriza todo el proceso y realiza una evaluación de la producción en tiempo real, facilitando así la toma de decisiones proactivas en lugar de reactivas.
El diseño y la creación de un modelo de datos han servido de base para crear cuadros de mando específicos y personalizados que monitorizaran constantemente la producción de las plantas. Una información que, además, se muestra de una manera gráfica y visual para que se identifiquen lo resultados o los indicadores anómalos a simple vista.
El sistema desarrollado también permite almacenar información de diferentes fuentes y combinarla, lo que tiene a su vez una serie de ventajas añadidas como la mayor capacidad analítica, el control exhaustivo de las características y de la calidad del producto y el control detallado del proceso productivo.
Además, la solución está diseñada para capturar y analizar en tiempo real todos los datos necesarios del proceso de producción, de manera que es posible conocer en todo momento la situación y adoptar decisiones o implementar las medidas adecuadas de forma rápida.
Gracias a la implementación de varios modelos de Machine Learning predictivos, es posible comprobar si la producción es óptima, ha sufrido algún tipo de desviación sobre los niveles estimados o bien se puede mejorar.
Los modelos generados a través del análisis de las diversas variables de producción igualmente ayudan a predecir cuál va a ser la producción de las próximas horas.
Así, cada hora se comprueba la producción real con la producción teórica. En el caso de ser inferior la real a la teórica, es posible analizar el caso para ver dónde se ha producido esa merma, puesto que con esas condiciones se debería haber producido más. Y, si se produce la situación contraria, es posible examinar lo que se ha hecho diferente para intentar replicarlo y mejorar la producción.
Esta solución de Inycom da respuesta a las necesidades de Prodesa, que quería implementar un sistema de control que permitiera optimizar los procesos de fabricación de pellets. La ingeniería está presente en España, Estados Unidos, Francia, Letonia y Vietnam, habiendo desarrollado proyectos en 15 países.
Prodesa está especializada en suministrar llaves en mano plantas completas de producción de pellets de biomasa, realizando el diseño, la ingeniería de proyecto, la fabricación, el montaje y la puesta en marcha. Además, también presta asistencia y mantenimiento desde sus centros de servicio.
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