Edge AI en el cemento: Despliegue de Modelos Predictivos en Tiempo Real para Ahorrar Combustible en los Hornos de Clinker

La transformación digital de Argos para impulsar la sostenibilidad

Grupo Argos, multinacional colombiana de infraestructuras, está impulsando una audaz transformación hacia la sostenibilidad. Alcanzar la neutralidad en carbono exige innovación en todos los niveles operativos, y el departamento de Fabricación Digital de Argos está liderando la iniciativa. Al centralizar las iniciativas digitales, el departamento ha encabezado proyectos transformadores para racionalizar la producción, mejorar el mantenimiento de los equipos y modernizar los sistemas de control.

Estas iniciativas se dirigen a áreas críticas como

1. Ahorro de combustible en el piroproceso: Despliegue de modelos predictivos en tiempo real para optimizar el consumo de combustible durante la fase de piroproceso de alto consumo energético, lo que desbloquea importantes ahorros de costes.

2. Mantenimiento predictivo para cajas de engranajes: Con el objetivo de minimizar los costosos tiempos de inactividad, ARGOS exploró modelos predictivos para identificar posibles fallos antes de que se produjeran.

3. Supervisión de la planta agregada: Aumentar la visibilidad de los centros desconectados para crear un sistema centralizado y cohesionado de gestión de las operaciones remotas.

4. Visión por ordenador para el control de calidad: Aprovechamiento de la IA avanzada para detectar fallos de producción, garantizando unos resultados de mayor calidad y minimizando los residuos.

5. Gemelo digital para la optimización de la producción de cemento: Implementación de algoritmos de control predictivo para automatizar y optimizar los procesos de producción de cemento con el fin de mejorar la eficacia y la coherencia.

Revolucionar las operaciones de los hornos de clínker con modelos predictivos en tiempo real en la periferia

Uno de los retos más importantes en la producción de cemento es el elevado coste del combustible, sobre todo en la fase de piroproceso. Al principio, Argos se basaba en sistemas de control tradicionales basados en reglas y lógica difusa, que requerían frecuentes ajustes manuales por parte del operario. Estos sistemas, aunque mejores que el funcionamiento manual, eran lentos e incoherentes.

En busca de mejoras, Argos experimentó con herramientas basadas en la nube, que mejoraban los tiempos de respuesta pero carecían de la precisión en tiempo real necesaria para un control óptimo. Para superar estas limitaciones, Argos desarrolló e implantó algoritmos de aprendizaje automático en tiempo real directamente en sus hornos de clínker, garantizando la toma de decisiones en fracciones de segundo en un entorno en el que la eficiencia es fundamental.

Objetivos del Proyecto

Argos se centró en tres objetivos clave:

1. Control de variables en tiempo real: Conseguir un control preciso y en tiempo real de las variables críticas durante el piroproceso, sobre todo en su fase inicial de rápido movimiento.
2. Reducción del coste de combustible: Optimización de los circuitos de control para reducir el consumo de combustible pesado y mejorar la rentabilidad.
3. Escalabilidad: Crear una solución estandarizada que pudiera implantarse en todas las plantas de Argos del mundo.

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La solución: La plataforma de IA Cybersecure Edge de Barbara

Para cumplir estos ambiciosos objetivos, Argos desplegó una plataforma informática de borde cibersegura. La solución, impulsada por Barbara, ofrecía las siguientes capacidades:

• El SO Ciberseguro de Barbara: Desplegado en máquinas virtuales, garantizaba un funcionamiento seguro y eficaz en el borde.
• Panel Barbara: Una consola centralizada, basada en la nube, que permite a Argos conectar activos, desplegar modelos y aplicaciones de IA, hacer un seguimiento de las versiones y actualizar las configuraciones a distancia. También proporcionaba un control total sobre sus nodos periféricos, permitiendo una gestión completa del ciclo de vida, de forma remota y privada (a través de VPN).

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Como señaló Estefan Wolff, Líder de Fabricación Digital de Argos: "Uno de los aspectos que más me gustó de Barbara fue su agnosticismo de hardware, tanto desde el punto de vista de la captura, con la amplia gama de protocolos industriales compatibles, como del despliegue, que abarca nodos ARM como Raspberry Pi y Jetson, así como CPUs Intel, GPUs y máquinas virtuales."

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Impacto mensurable

Los resultados de este proyecto transformador hablan por sí solos:

• 200.000 $ anuales de ahorro de combustible por planta gracias a la optimización del consumo de combustible.
• Reducción del 60% de los costes de ancho de banda al preprocesar los datos operativos en el borde, transmitiendo sólo la información crítica a la nube.
• Escalabilidad en todas las plantas: Permitir el despliegue de nuevos modelos y aplicaciones de IA, incluidos casos de uso como el mantenimiento predictivo, la eficiencia energética y el control de calidad, con una infraestructura preparada para el futuro.
• Superar la fragmentación y la heterogeneidad de los entornos en cada planta.

Un camino hacia la innovación sostenible

La trayectoria de Argos demuestra cómo el aprovechamiento de las tecnologías punteras de computación de borde e IA puede transformar los procesos industriales al tiempo que se avanza en los objetivos de sostenibilidad. Al invertir en soluciones de vanguardia escalables, eficientes y seguras como Barbara, Argos no sólo reduce costes y mejora las operaciones, sino que también da pasos significativos hacia su ambicioso objetivo de neutralidad de carbono para 2050.

Este proyecto sirve de modelo de cómo los líderes del sector pueden alinear la excelencia operativa con la responsabilidad medioambiental, impulsando la innovación para un futuro más sostenible.

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