Inteligencia artificial en la industria química: ¿Cuáles son sus aplicaciones?
La inteligencia artificial en la industria química está dando qué hablar gracias a la capacidad que otorga a las empresas de optimizar sus procesos productivos, analizar el proceso y recopilar datos de alta precisión, además de reducir los costos de producción ampliamente.
El sector químico está a la cabeza de la innovación, adoptando y aprovechando las nuevas tecnologías y soluciones que se ponen a su alcance.
En España, las indsutrias químicas están creciendo estrepitosamente y la inteligencia artificial no se iba a quedar al margen, desarrollando aplicaciones de alto valor añadido.
En este artículo te compartiremos los diversos usos que se le está dando a lainteligencia artificial en la industria química y cómo esto ayuda a tener un retorno de inversión nunca antes visto.
La industria química es el motor de la economía en España
Si echamos un vistazo a los datos de 2021 que presenta el ICEX, la industria química española es una pieza fundamental de la economía nacional. Entre los más destacados están:
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- 3.120 empresas forman parte de ella.
- Facturan 77.241 millones de euros, con un crecimiento acumulado del 55% entre 2007-2021.
- 710.430 puestos de trabajo generados, el 93% indefinidos.
- Representa el 13.3% del Producto Industrial Bruto en España y el 5,4% del PIB total.
- El 57.6% de la producción química española se destina a la exportación.
- Sus productos se incorporan al 98% de los procesos productivos de la economía.
Las empresas eligen a la inteligencia artificial en la industria química
Las cifras de ROI que da la inteligencia artificial en la industria química, en buena parte, es responsable la apuesta por la digitalización del sector. Si atendemos a un estudio al respecto publicado por ABI Research, podemos leer datos como:
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- Hasta 2031 se va a invertir más en digitalización, concretamente con un TCAC del 6%, llegando a los 7.400 millones de dólares anuales.
- Destaca la inversión en el análisis de datos para comprender la realidad de los procesos y optimizarlos, así como para evitar riesgos para los trabajadores.
- La pandemia de la COVID-19 ha supuesto un punto de inflexión, recibiendo apoyo muchos proyectos que se habían quedado paralizados hasta entonces.
6 usos de la inteligencia artificial en la industria química
1. Optimización del proceso de liofilizado
La liofilización es la mejor tecnología de secado en cuanto a la calidad del producto final, pero es un método costoso en tiempo y dinero.
Para realizarlo debidamente, hay que contemplar factores como el tiempo, la presión, grosor del producto, temperatura, humedad, composición, etc. Esta complejidad hace que haya recurrir a diversas pruebas hasta obtener la metodología óptima para cada producto.
La inteligencia artificial permite establecer patrones de comportamiento del proceso para diferentes productos, conociendo así qué valores de los parámetros del proceso de liofilización se pueden optimizar.
Por tanto, se consiguen ventajas como:
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- Mejora del tiempo global de proceso, optimizando la productividad.
- Reducción del consumo energético, especialmente en el proceso de congelación y el de sublimación.
- Soporte a la determinación de la “receta” óptima de liofilización para nuevos productos.
2. Predicción de la degradación en baños de galvanizado
El proceso de galvanizado tiene varias fases o baños. Controlar la concentración de los
diferentes componentes en cada baño es clave para obtener un producto de calidad, con el grosor adecuado del metal en cuestión.
El uso continuado de estos baños provoca una degradación de las soluciones que contienen. Por lo que deben añadirse diversos aditivos para recuperar su funcionalidad y mantener los niveles de calidad, o en el peor de los casos, deberá renovarse el baño completo.
La geometría y superficie de las piezas, el número de inmersiones, la concentración de sales, el pH, etc., nos ayudan a conocer el estado del baño y, por lo tanto, cómo afecta ésta a la calidad del galvanizado en la pieza final.
Mediante la inteligencia artificial, se pueden conocer los patrones de degradación multidimensional de los diferentes baños, especialmente en el baño de flux y/o de zincado, permitiendo recomendar los aditivos a incorporar en cada momento, así como predecir la vida útil del baño.
Con todo ello, se consigue:
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- Reducir el número de piezas defectuosas, controlando que el baño esté en las condiciones óptimas.
- Minimizar el consumo de aditivos, añadiendo sólo los que son necesarios en cada momento
- Al evitar llegar a niveles de degradación no recuperables, se reduce el número de vaciados de las bañeras, aportando un impacto ambiental positivo.
- Reducir el número de pruebas de control en el laboratorio, minimizando el coste.
3. Optimización parámetros recubrimiento de micro-cápsulas
El proceso de microencapsulación permite contener principios activos, cuya liberación se produce mediante una rotura mecánica del recubrimiento o debido a la degradación controlada de la cápsula en distintos ambientes.
En base al uso del producto final, la fuerza que se prevea aplicar para la rotura de la microcápsula, o la velocidad que busquemos de degradación, varían las condiciones y la composición del recubrimiento de la microcápsula.
Con la inteligencia artificial es posible simplificar el proceso de análisis para determinar los parámetros óptimos del recubrimiento de las microcápsulas en cada aplicación.
El sistema ayuda a los departamentos de I+D+i a reducir tanto el tiempo como el número de pruebas experimentales necesarias para obtener el resultado esperado.
En definitiva, la inteligencia artificial aporta a la microencapsulación:
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- Menor número de pruebas para determinar la composición de la microcápsula.
- Reducción del time-to-market del producto final.
- Mejorar la productividad de los equipos de I+D+i.
4. Reducción consumo energético en procesos de secado
Sin duda el coste energético es uno de los más importantes, especialmente en los procesos de secado y evaporación.
El aumento continuado de los costes energéticos, así como la variabilidad de los precios por tramos horarios, han provocado que la optimización de todo proceso de alto consumo energético sea cada vez más imprescindible.
Mediante el desarrollo de Algoritmos de Reinforcement Learning y Redes Neuronales, generamos un Gemelo Digital que permite, a partir del análisis de los datos de proceso y del entorno, conocer que parámetros del proceso pueden ser modificados para reducir el consumo energético, garantizando siempre la calidad del producto.
La inteligencia artificial aporta a la reducción del consumo energético:
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- Reducción del coste energético, optimizando el proceso de secado en base a las características ambientales y del producto.
- Disminuir las emisiones de CO2. Mejorando nuestro proceso y con una reducción del consumo de energía nuestra huella de CO2 también se beneficiará.
5. Tensión superficial mediante imágenes
Conocer la tensión superficial de una solución líquida es un punto clave para muchos procesos químicos. Esto se realiza con el método de la gota colgante, que la calcula a partir de la forma de la gota.
Este método requiere actualmente de tensiómetros ópticos de un alto coste y bajo unas condiciones de uso muy estrictas.
Como alternativa, técnicas de visión artificial y deep learning generan un sistema capaz de reconocer la forma de la gota así como el volumen, a partir de una imagen capturada con un dispositivo “simple”.
La inteligencia artificial aporta al cálculo de la tensión superficial a partir de imágenes:
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- Disponer de los datos de tensión superficial, en entornos más sencillos sin necesidad de equipos costosos.
- Realización de controles más ágiles y rápidos.
- Posibilidad de externalizar el servicio sin la necesidad de envío de una muestra de la solución, sino simplemente una imagen.
6. Generación de nuevas formulaciones
El desarrollo de nuevas formulaciones es uno de los procesos más costosos y complejos en toda la industria química, pero también de los que aportan un mayor valor.
Conocer o prever el comportamientos de los diferentes principios activos o excipientes, es altamente complejo, y el enorme número de factores que influyen hacen que este proceso necesite de un enfoque creativo.
Mediante el desarrollo de algoritmos y el análisis de formulaciones previas, es posible determinar patrones ocultos que ayuden a los departamentos de I+D+i a proponer nuevas formulaciones y reducir el tiempo de pruebas y acotar el número de pruebas experimentales, generando así nuevo conocimiento.
Con estos 6 ejemplos ya podrás hacerte una idea de todo lo que es capaz de ofrecer la inteligencia artificial a un sector clave.
Si ves tu industria reflejada en ellos, puede que hayas descubierto unas opciones muy a tener en cuenta; si no es así, recuerda que esto es sólo una muestra del potencial de esta tecnología y, seguramente, de un modo u otro también podrá ayudarte a mejorar tus procesos.
Sea como sea, no dudes en contactar con nosotros para profundizar más en todo ello y, si lo deseas, dar el primer paso junto a Datision, hacia un futuro marcado por el crecimiento.
