{"id":95581,"date":"2018-12-14T09:12:46","date_gmt":"2018-12-14T08:12:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=95581"},"modified":"2018-12-14T09:12:46","modified_gmt":"2018-12-14T08:12:46","slug":"cepsa-optimiza-procesos-quimicos-tecnologia-basada-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/95581\/cepsa-optimiza-procesos-quimicos-tecnologia-basada-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Cepsa optimiza sus procesos qu\u00edmicos con tecnolog\u00eda basada en Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Permite incrementar la producci\u00f3n de fenol de una de sus plantas<\/h2>\n

Cepsa ha concluido con \u00e9xito su primer proyecto de transformaci\u00f3n digital en la Unidad de Qu\u00edmica, aplicando a los procesos de producci\u00f3n tecnolog\u00edas propias de la industria 4.0 e inteligencia artificial, como machine learning, big data y advanced analytics.<\/p>\n

Este primer proyecto ha sido desarrollado en la l\u00ednea 3 de fenol de la Planta Qu\u00edmica de Palos (situada en la provincia de Huelva), donde ha permitido aumentar la producci\u00f3n de un producto intermedio del fenol un 2,5%, que contribuir\u00e1 a producir m\u00e1s de 5500 toneladas de fenol anuales.<\/p>\n

Esta iniciativa se enmarca en el proyecto de optimizaci\u00f3n YET (Yield, Energy and Throughput) de la compa\u00f1\u00eda, que tiene como objetivo el desarrollo de proyectos propios de industria 4.0 centrados en la mejora de la eficiencia energ\u00e9tica, la carga y el rendimiento de los procesos. Este proyecto se enmarca dentro de una las catorce l\u00edneas de trabajo transversales en torno a las cuales se estructura la transformaci\u00f3n digital de Cepsa, aplicado en este caso a las Unidades de Qu\u00edmica, Refino y Exploraci\u00f3n y Producci\u00f3n.<\/p>\n

En concreto, este primer proyecto ha consistido en el desarrollo e implantaci\u00f3n de dos optimizadores en tiempo real en el proceso de producci\u00f3n de fenol. Mediante la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de machine learning y modelos predictivos, ofrecen recomendaciones cada 15 minutos a los t\u00e9cnicos de control de la planta para maximizar su producci\u00f3n.<\/p>\n

En este sentido, este proyecto ha impulsado la aparici\u00f3n de nuevos perfiles de profesionales en el \u00e1mbito industrial petroqu\u00edmico, como cient\u00edficos e ingenieros de datos, y la evoluci\u00f3n de las capacidades de los ingenieros de planta hacia la industria 4.0.<\/p>\n

Para poner en marcha este proyecto, han sido necesarios la extracci\u00f3n y an\u00e1lisis de m\u00e1s de 3000 variables de proceso procedentes de distintas fuentes de informaci\u00f3n (de proceso, condiciones meteorol\u00f3gicas, datos de laboratorio, etc), la construcci\u00f3n de modelos predictivos de comportamiento a partir de la relaci\u00f3n de estas variables, y la programaci\u00f3n de los optimizadores para ofrecer las mejores recomendaciones en cuanto a los valores \u00f3ptimos de funcionamiento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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