En primicia mundial, la IA de control autónomo de Yokogawa se adopta oficialmente para su uso en una planta química de ENEOS Materials

Tokio, Japón - 30 de marzo de 2023

ENEOS Materials Corporation
Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa

ENEOS Materials Corporation (anteriormente la unidad de negocio de elastómeros de JSR Corporation) y Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa (TOKYO: 6841) anuncian que han llegado a un acuerdo para que Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), un algoritmo de IA basado en el aprendizaje por refuerzo, sea adoptado oficialmente para su uso en una planta química de ENEOS Materials. Este acuerdo se produce tras una exitosa prueba de campo en la que esta ^IA*1 de control autónomo demostró un alto nivel de rendimiento mientras controlaba una columna de destilación en esta planta durante casi todo un año. Se trata del primer ejemplo en el mundo de adopción formal de una IA de aprendizaje por refuerzo para el control directo de una ^planta*2.

Distillation columns at the ENEOS Materials chemical plant
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Durante un periodo de 35 días (840 horas) consecutivos, del 17 de enero al 21 de febrero de 2022, esta prueba de campo ^confirmó*3 inicialmente que la solución de IA podía controlar operaciones de destilación que estaban más allá de las capacidades de los métodos de control existentes (control PID/APC) y que habían necesitado un control manual de las válvulas basado en los juicios del personal experimentado de la planta. Tras una parada programada de la planta para mantenimiento y reparaciones, se reanudó la prueba de campo, que ha continuado hasta la fecha. Se ha demostrado de forma concluyente que esta solución es capaz de controlar las complejas condiciones necesarias para mantener la calidad del producto y garantizar que los líquidos de la columna de destilación permanezcan a un nivel adecuado, al tiempo que se aprovecha al máximo el calor residual como fuente de calor. De este modo, se ha estabilizado la calidad, se ha logrado un alto rendimiento y se ha ahorrado energía.

En esta prueba de campo, la IA de control autónomo demostró las cuatro ventajas siguientes:

1. Estabilidad todo el año
   El control autónomo AI mantuvo un control estable de los niveles de líquido y maximizó el uso del calor residual, incluso en invierno y verano, con cambios de temperatura exterior de unos 40ºC. No se observaron problemas, y se consiguió un funcionamiento estable y una alta calidad del producto durante toda la prueba de campo.
2. Reducción del impacto ambiental
   Al eliminar la producción de productos fuera de especificación, la IA de control autónomo redujo los costes de combustible, mano de obra y otros, e hizo un uso eficiente de las materias primas. Al tiempo que se producían productos de buena calidad que cumplían las normas de envío, la IA de control autónomo redujo el consumo de vapor y las emisiones de CO2 en un ^40%*4en comparación con el control manual convencional.
3. Aligeramiento de la carga de trabajo y mejora de la seguridad
   La IA de control autónomo eliminó la necesidad de que los operarios realizaran entradas manuales. Esto no sólo disminuyó la carga de trabajo y ayudó a evitar errores humanos, sino que también redujo los niveles de estrés mental y mejoró la seguridad.
4. Robustez del modelo de control de IA
   Incluso después de realizar modificaciones en la planta durante una parada rutinaria por mantenimiento y reparación, el mismo modelo de control de IA podía seguir utilizándose.

Confirmed benefits from the year-long field test
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ENEOS Materials comprobó a lo largo de este proceso de verificación de un año que la IA de control autónomo era un sistema robusto capaz de lograr un rendimiento estable y optimizar las operaciones durante todo el año, incluso en invierno y verano. La empresa estudiará la posibilidad de aplicar esta IA a otros tipos de procesos y plantas, y seguirá trabajando para mejorar la productividad y ahorrar energía ampliando el alcance de la autonomización.

Para promover la autonomización de las plantas, el 27 de febrero Yokogawa lanzó la prestación de un servicio de IA de control autónomo para controladores de ^borde*5, también una primicia ^mundial*6. Junto con este servicio, la empresa ofrece a los clientes que deseen lograr el funcionamiento autónomo de las plantas un servicio de consultoría global que abarca desde la identificación de problemas de control hasta la investigación de métodos de control óptimos y el cálculo de la rentabilidad, pasando por la seguridad, la implantación, el mantenimiento y el funcionamiento.

En el futuro, ENEOS Materials y Yokogawa seguirán colaborando e investigando formas de llevar a cabo la digitalización de Transformación (DX) mediante el uso de la IA para el control y el mantenimiento basado en el estado de las plantas.

Masataka Masutani, Director de la División de Tecnología de Producción de ENEOS Materials Corporation:
"En medio de los graves retos que afectan a la industria petroquímica, como la jubilación de personal experimentado que contribuye a garantizar el funcionamiento seguro de las instalaciones, nos complace esta demostración del uso de la IA para controlar de forma autónoma procesos que antes se controlaban manualmente. Además de reducir la carga de trabajo de los operarios, esta prueba, que se ha prolongado durante aproximadamente un año, ha demostrado que este sistema puede funcionar de forma estable sin verse afectado por los cambios estacionales ni por el mantenimiento y las reparaciones periódicas, y puede ahorrar energía y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Mediante la producción inteligente, seguiremos esforzándonos por lograr seguridad y estabilidad, descarbonizar las operaciones y mejorar la competitividad."

Takamitsu Matsubara, profesor del Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara:
"La clave del aprendizaje por refuerzo es cómo se diseña la función de recompensa. Al incorporar estrechamente a la función de recompensa los conocimientos de control de la industria de procesos, es posible crear un modelo de control de IA con un alto nivel de fiabilidad y validez capaz de lograr un funcionamiento estable durante todo el año. El hecho de que esta prueba de campo confirmara la capacidad del modelo para aplicarse tal cual, incluso tras la realización de tareas periódicas de mantenimiento y reparación, implica la robustez del modelo de control de IA. Creo que el FKDPP, una nueva tecnología de control capaz de manejar condiciones complejas, contribuirá ampliamente al desarrollo de la industria en todo el mundo."

Kenji Hasegawa, Vicepresidente de Yokogawa y responsable de la central de productos Yokogawa:
"Estoy muy agradecido por haber podido trabajar junto a nuestro cliente para asumir el reto de esta iniciativa de autonomización sin parangón en todo el mundo. Dada la dificultad de controlar las operaciones en las plantas reales debido a los complejos efectos de los fenómenos físicos y químicos, hay muchas áreas en las que aún han tenido que intervenir operarios altamente experimentados. Con un enfoque en productos y consultoría, Yokogawa desarrollará y ampliará el uso de la IA de control autónomo, y trabajará con nuestros clientes para impulsar sus esfuerzos de descarbonización, digitalización Transformación, y autonomización."

*1 Yokogawa defines autonomous control AI as AI that deduces the optimum method for control independently and has a high level of robustness enabling it to autonomously handle, to a certain extent, situations that it has not previously encountered.
*2 Based on comprehensive secondary research of publicly available resources by IoT Analytics, performed in March 2023.
*3 In a World First, Yokogawa and JSR Use AI to Autonomously Control a Chemical Plant for 35 Consecutive Days - Putting into practical use a next-generation control technology that takes into account quality, yield, energy saving, and sudden disturbances -
*4 In comparison to the amount of steam previously used to maintain the liquid level and the corresponding amount of CO2 emissions.
*5 Yokogawa Launches Autonomous Control AI Service for Use with Edge Controllers - Optimizes control to improve productivity and save energy -
*6 As the world's first commercially available reinforcement learning AI service for edge controllers. Based on comprehensive secondary research of publicly available resources by IoT Analytics, performed in March 2023.

 

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Acerca de ENEOS Materials Corporation

ENEOS Materials se dedica a la investigación y el desarrollo, la fabricación y la venta de caucho sintético, elastómeros termoplásticos, látex y otras materias primas para la industria del automóvil y otras industrias de todo el mundo. Constituida el 1 de abril de 2022, mediante la venta de la unidad de negocio de elastómeros de JSR Corporation a ENEOS Corporation, ENEOS Materials cuenta con capacidades de investigación y desarrollo y tecnologías de fabricación de primera clase. Respaldada por el amplio abastecimiento, financiación, organización y red global del Grupo ENEOS, ENEOS Materials es capaz de proporcionar un suministro estable de productos competitivos y de alta calidad. En respuesta a cambios como el cambio a los vehículos eléctricos y la necesidad de alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), ENEOS Materials sigue perfeccionando sus capacidades tecnológicas y está promoviendo innovaciones que contribuirán a la sociedad y prometen un futuro más brillante y vibrante para todos.

Sobre Yokogawa

Yokogawa provides advanced solutions in the areas of measurement, control, and information to customers across a broad range of industries, including energy, chemicals, materials, pharmaceuticals, and food. Yokogawa addresses customer issues regarding the optimization of production, assets, and the supply chain with the effective application of digital technologies, enabling the transition to autonomous operations. Founded in Tokyo in 1915, Yokogawa continues to work toward a sustainable society through its 17,000+ employees in a global network of 122 companies spanning 61 countries.
For more information, visit www.yokogawa.com

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