{"id":90760,"date":"2018-06-04T10:14:19","date_gmt":"2018-06-04T08:14:19","guid":{"rendered":"http:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=90760"},"modified":"2018-06-04T10:14:19","modified_gmt":"2018-06-04T08:14:19","slug":"big-data-inteligencia-artificial-optimizar-gestion-refineria-tarragona-repsol-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/90760\/big-data-inteligencia-artificial-optimizar-gestion-refineria-tarragona-repsol-google\/","title":{"rendered":"Big Data e Inteligencia Artificial para optimizar la gesti\u00f3n de la refiner\u00eda de Tarragona de Repsol"},"content":{"rendered":"

Repsol y Google Cloud<\/strong> han puesto en marcha un proyecto para optimizar la gesti\u00f3n de una refiner\u00eda, una de las instalaciones industriales m\u00e1s grandes y complejas, utilizando Big Data e Inteligencia Artificial.<\/p>\n

La directora general de Downstream de Repsol, Mar\u00eda Victoria Zingoni<\/strong>, y la directora general de Google en Espa\u00f1a y Portugal, Fuencisla Clemares<\/strong>, han participado en la reuni\u00f3n de inicio del proyecto, que se llevar\u00e1 a cabo en el Complejo Industrial de Tarragona y supone un reto pionero en el refino mundial.<\/p>\n

Esta iniciativa emplear\u00e1 la tecnolog\u00eda digital de \u00faltima generaci\u00f3n de Google Cloud como herramienta al servicio de los trabajadores de la refiner\u00eda. Los objetivos son maximizar la eficiencia, tanto en consumo energ\u00e9tico como en el del resto de recursos, y mejorar el rendimiento en el funcionamiento integral de la refiner\u00eda.<\/p>\n

Para ello, Google Cloud pondr\u00e1 a disposici\u00f3n de Repsol su potencia de computaci\u00f3n, la experiencia de su equipo de proyecto y su herramienta de Machine Learning<\/strong> Cloud ML Engine, que utilizar\u00e1 el algoritmo de Inteligencia Artificial TensorFlow.<\/p>\n

Se trata de un reto in\u00e9dito en todo el mundo en una refiner\u00eda, cuya gesti\u00f3n avanzada engloba unas 400 variables, lo que exige una capacidad de computaci\u00f3n y un control ingente de datos.<\/p>\n

El proyecto tiene el potencial de a\u00f1adir 30 c\u00e9ntimos de d\u00f3lar al margen por barril refinado de Repsol, lo que se podr\u00eda traducir en unos 20 millones de d\u00f3lares anuales para la refiner\u00eda de Tarragona, con una significativa evoluci\u00f3n al alza en caso de que se lograsen todos los objetivos de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n

Para Mar\u00eda Victoria Zingoni, \u201ceste es un proyecto de eficiencia en todos los sentidos: busca consumir menos recursos; reducir el consumo energ\u00e9tico, que es el principal coste de una refiner\u00eda; incrementar la fiabilidad de las unidades y, de esta manera, mejorar el rendimiento econ\u00f3mico\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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