El CAAR coordina ‘Optiprocesoplastic’, un proyecto de investigación industrial para optimizar procesos, residuos y consumos energéticos en procesos de fabricación de plásticos y que aborda las últimas acciones de su primera fase. En él también participan las empresas aragonesas Algontec, Cefa, Ergomaq, MRA, Predictland y Seguas, así como el Clúster de Automoción de Cataluña (CIAC).
El proyecto, que tiene como objetivo incrementar la eficiencia en toda la cadena de valor en los procesos de fabricación, incide en las optimizaciones en los procesos productivos, eficiencias en consumos de recursos, energéticos y reducción de residuos, donde se valora el uso de diversas técnicas de inteligencia artificial y big data para obtener las mejoras esperadas. Mediante la reducción del tiempo de ciclo, la reducción del scrap, la reutilización de los recursos energéticos y el incremento de la eficiencia de los equipos y procesos, se ha trabajado para reducir el consumo energético en la planta productiva. Todo ello queda enmarcado dentro de los principios de la economía circular.
Para la consecución de este ambicioso objetivo se ha trabajado en varios aspectos:
- Diseño de un sistema de recuperación de la energía residual generada en otros procesos para su aprovechamiento y uso en las instalaciones, con la consiguiente reducción del consumo de recursos energéticos. El objetivo concreto de porcentaje de energía a recuperar, del tipo de energía residual y del destino y aprovechamiento que se le dé dependerá de las particularidades de cada proceso productivo.
- Para medir el consumo eléctrico se utiliza una ratio que relaciona los KWh consumidos por los kilos de materia prima transformada. De este modo, se obtiene un indicador fiable que elimina las variaciones en el consumo debidas a cambios en el volumen de producción. Se marca como objetivo reducir el indicador KWh/kg materia prima transformada. Para ello, se han identificado una serie de focos de mejora, para los que se van a investigar y desarrollar diversos sistemas de inteligencia artificial y analíticas de ciencia de datos.
- El diseño y desarrollo del sistema de monitorización de los parámetros a controlar a partir del análisis de la situación actual y el desarrollo del protocolo de actuación ante determinadas alertas generadas por el sistema de análisis de datos ahondarán en la reducción del scrap y de la ineficiencia en el consumo energético.
El resultado del proyecto es una solución con datos abiertos (‘open data’) para la industria manufacturera del plástico para mejorar la productividad mediante optimización de los procesos de mantenimiento predictivo de las máquinas, aumentar la calidad del producto final y reducir los consumos.
Esta acción técnica ha sido apoyada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como de la Unión Europea, a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española.
