En primicia mundial, Yokogawa y JSR utilizan la IA para controlar de forma autónoma una planta química durante 35 días consecutivos.

Tokio, Japón - 22 de marzo de 2022

Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa
Corporación JSR

Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa (TOKYO: 6841) y JSR Corporation (JSR, TOKYO: 4185) anuncian la conclusión con éxito de una prueba de campo en la que se utilizó IA para gestionar de forma autónoma una planta química durante 35 días, una primicia mundial. ^*1. Esta prueba confirmó que la IA de aprendizaje por refuerzo puede aplicarse con seguridad en una planta real, y demostró que esta tecnología puede controlar operaciones que han estado más allá de las capacidades de los métodos de control existentes (control PID ^*2 /APC ^*3) y hasta ahora han necesitado el accionamiento manual de las válvulas de control basado en los juicios del personal de la planta. La iniciativa aquí descrita fue seleccionada para el programa de subvenciones Proyectos 2020 para la Promoción de la Seguridad Industrial Avanzada del Ministerio japonés de Economía, Comercio y Industria.

Columnas de destilación en la planta química JSR

El control en las industrias de procesos abarca una amplia gama de campos, desde el refinado de petróleo y la petroquímica hasta los productos químicos de alto rendimiento, pasando por la fibra, el acero, los productos farmacéuticos, los alimentos y el agua. Todos ellos implican reacciones químicas y otros elementos que exigen un altísimo nivel de fiabilidad.

En esta prueba de campo, la solución de IA se enfrentó con éxito a las complejas condiciones necesarias para garantizar la calidad del producto y mantener los líquidos de la columna de destilación a un nivel adecuado, aprovechando al máximo el calor residual como fuente de calor. De este modo, se estabilizó la calidad, se consiguió un alto rendimiento*4 y se ahorró energía. Aunque la lluvia, la nieve y otras condiciones meteorológicas eran factores importantes que podían alterar el estado de control al provocar cambios bruscos en la temperatura atmosférica, los productos que se elaboraron cumplieron rigurosas normas y ya se han enviado. Además, como sólo se crearon productos de buena calidad, se eliminaron el combustible, la mano de obra, el tiempo y otras pérdidas que se producen cuando se fabrican productos fuera de especificación.

Ámbitos controlados y resultados
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Se garantizó la seguridad de las operaciones mediante el siguiente proceso:

Garantizar la seguridad en las operaciones de la planta
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La IA utilizada en este experimento de control, el protocolo Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), fue desarrollada conjuntamente por Yokogawa y el Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara (NAIST) en 2018, y fue reconocida en una Conferencia Internacional del IEEE sobre Ciencia e Ingeniería de la Automatización por ser la primera IA del mundo basada en el aprendizaje por refuerzo que puede utilizarse en la gestión de plantas*7^. A través de iniciativas que incluyen la realización con éxito de un experimento de ^sistema de entrenamiento de control*8 en 2019, y un experimento en abril de 2020 que utilizó un simulador para recrear una planta ^entera*9, Yokogawa ha confirmado el potencial de esta IA de control ^autónomo*10 y la ha hecho avanzar desde una teoría hasta una tecnología adecuada para su uso práctico. Puede utilizarse en ámbitos en los que antes no era posible la automatización con los métodos de control convencionales (control PID y APC), y entre sus puntos fuertes se incluye la capacidad de tratar objetivos contradictorios, como la necesidad de alta calidad y ahorro energético.

Dados los numerosos y complejos fenómenos físicos y químicos que afectan a las operaciones en las plantas reales, sigue habiendo muchas situaciones en las que los operadores veteranos deben intervenir y ejercer el control. Incluso cuando las operaciones están automatizadas mediante control PID y APC, los operarios más experimentados tienen que detener el control automatizado y cambiar la configuración y los valores de salida cuando, por ejemplo, se produce un cambio repentino en la temperatura atmosférica debido a la lluvia o a algún otro fenómeno meteorológico. Se trata de un problema habitual en las plantas de muchas empresas. En cuanto a la transición a la autonomía ^{industrial*11}, un reto muy importante ha sido instaurar el control autónomo en situaciones en las que hasta ahora era imprescindible la intervención manual, y hacerlo con el menor esfuerzo posible garantizando al mismo tiempo un alto nivel de seguridad. Los resultados de esta prueba sugieren que esta colaboración entre Yokogawa y JSR ha abierto una vía para resolver este viejo problema.

Yokogawa da la bienvenida a los clientes interesados en estas iniciativas a escala mundial. La empresa aspira a proporcionar rápidamente productos y soluciones que conduzcan a la realización de la autonomía industrial.

JSR cree que esta demostración muestra el potencial de la IA para abordar retos que antes no podían resolverse en las plantas químicas, e investigará su aplicación a otros procesos y plantas con el objetivo de lograr nuevas mejoras de la productividad.

En el futuro, las dos empresas seguirán colaborando e investigando formas de utilizar la IA en las plantas.

Masataka Masutani, director general de tecnología de producción de JSR, comentó: "En un entorno que está cambiando debido a factores como la plena introducción de la 5G y otros avances hacia una sociedad digital, así como el envejecimiento de los recursos humanos que garantizan la seguridad de las plantas y la falta de recursos humanos para sustituirlos, la industria petroquímica se encuentra bajo una fuerte presión para mejorar la seguridad y la eficiencia en sus actividades de producción mediante la utilización de nuevas tecnologías como IoT e IA. La orientación de JSR es hacer que la producción sea inteligente a través de una incorporación proactiva de drones, sensores IoT, cámaras y otras nuevas tecnologías, y en este experimento, asumimos el reto de la automatización del control de procesos de la planta utilizando tecnología de control de IA. Comprobamos que la IA es capaz de controlar de forma autónoma los procesos que antes se realizaban manualmente en base a la experiencia de los operarios, y estamos firmemente convencidos de la utilidad y el potencial futuro del control por IA. Hemos recibido comentarios de personas que trabajan sobre el terreno que afirman que no sólo se ha reducido la carga de trabajo de los operarios, sino que el mero hecho de que hayamos asumido el reto de esta nueva tecnología y hayamos tenido éxito es una motivación para seguir adelante con DX en el futuro. En adelante, ampliaremos las operaciones controladas con IA y trabajaremos para mejorar la seguridad, la estabilidad y la competitividad de las plantas químicas."

Takamitsu Matsubara, profesor asociado del NAIST, comentó: "Me alegra mucho saber que esta prueba de campo ha sido un éxito. El análisis de datos y el aprendizaje automático se están aplicando ya a las operaciones de las plantas químicas, pero la tecnología que puede utilizarse en el control autónomo y la optimización de las operaciones no ha estado totalmente lista hasta ahora". El algoritmo FKDPP de IA de aprendizaje por refuerzo fue desarrollado conjuntamente por Yokogawa y NAIST en 2018 para realizar el control autónomo en plantas químicas. A pesar de tener que referirse a un gran número de sensores y válvulas de control, la IA puede generar una política de control robusta en un número limitado de ensayos de aprendizaje. Estas características ayudaron a mejorar la eficiencia del proceso de desarrollo, y condujeron al logro del control autónomo durante un largo período de 840 horas durante la prueba de campo. Creo que este logro tan difícil del control autónomo en una columna de destilación real y el hecho de que el nivel de aplicación práctica se haya elevado hasta el punto de que todo el Proceso de producción y la seguridad estén integrados en un solo sistema tienen una gran importancia para toda la industria. Estoy deseando ver qué pasa después con esta tecnología".

Yokogawa Kenji Hasegawa, vicepresidente de Electric y responsable de la sede central de Yokogawa Products, añadió: "El éxito de esta prueba de campo ha sido el resultado de aunar el profundo conocimiento de Proceso de producción y los aspectos operativos que sólo el cliente puede aportar, y la fortaleza de Yokogawa de aprovechar la medición, el control y la información para producir valor. Esto sugiere que una IA de control autónomo (FKDPP) puede contribuir significativamente a la autonomización de la producción, la maximización del retorno de la inversión y la sostenibilidad medioambiental en todo el mundo. Yokogawa lideró el mundo en el desarrollo de sistemas de control distribuido que controlan y supervisan el funcionamiento de las instalaciones de producción de plantas, y ha apoyado el crecimiento de toda una serie de industrias. Con la mirada puesta firmemente en un mundo de funcionamiento autónomo que constituye el modelo para el futuro de las industrias, promovemos ahora el concepto de IA2IA - Industrial Automation to Industrial Autonomy (de la automatización industrial a la autonomía industrial). Para lograr una producción fuerte y flexible que tenga en cuenta el impacto de las diferencias entre humanos, máquinas, materiales y métodos, las 4M, en las industrias de la energía, los materiales, los productos farmacéuticos y muchas otras, aceleraremos el desarrollo conjunto de la IA de control autónomo con nuestros clientes de todo el mundo."

*1 Basado en una encuesta de Yokogawa Electric realizada en febrero de 2022 sobre la IA que cambia directamente la variable manipulativa en la planta química.
*2 Control Proporcional-Integral-Derivativo. Propuesto por primera vez por Nicolas Minorsky en 1922, se trata de una tecnología de control de infraestructura para industrias de procesamiento que se utiliza para controlar elementos como cantidad, temperatura, nivel, presión e ingredientes. Implementa el control hacia un valor objetivo, utilizando los resultados de cada cálculo de P, I y D según la desviación entre el valor actual y el valor establecido. Este modo de control presenta problemas, como la incapacidad de gestionar múltiples perturbaciones externas (clima, cambios en la composición de los materiales) y los frecuentes cambios en los valores objetivo, lo que requiere un control manual.
*3 Control Avanzado de Procesos. Este sistema utiliza un modelo matemático que predice las respuestas del proceso y proporciona valores fijos al Circuito de control PID en tiempo real para mejorar la productividad, la calidad y la controlabilidad. También se aplica fácilmente al control para aumentar la producción, reducir el tiempo de trabajo y ahorrar energía. La incorporación del APC reduce las desviaciones en los datos, lo que permite acercarse a los límites de rendimiento operativo (es decir, el estado en el que se puede obtener el rendimiento óptimo). Sin embargo, presenta limitaciones debido a su incapacidad para responder a la rápida vaporización de fluidos y otras reacciones químicas similares, cambios importantes en la composición de los materiales y cambios en la maquinaria.
*4 El volumen de la sustancia objetivo que realmente se obtiene a partir de las materias primas a través del proceso de refinamiento
*5 El sistema de control integrado CENTUM VP permite que todo el Proceso de producción se lleve a cabo mientras se monitorizan y controlan presiones, caudales, temperaturas y otros factores similares, además de integrar diversas funciones de enclavamiento para un funcionamiento seguro y estable, así como para la prevención de accidentes. Para prevenir accidentes en la planta, es posible operar en conjunto con sistemas instrumentados de seguridad (SIS), dispositivos de parada de emergencia (ESD), sistemas de protección contra incendios (F&G), etc.
*6 Un mecanismo que impide el arranque a menos que se cumplan ciertas condiciones antes de la operación. Aumenta la seguridad al evitar operaciones incorrectas, errores Procedimiento, etc.
*7 Programación de Políticas Dinámicas de Núcleo Factorial para el Control de Modelos de Plantas de Monómero de Acetato de Vinilo, agosto de 2018. https://ieeexplore.ieee.org/document/8560593/. El IEEE (Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos) es una organización estadounidense de investigación académica y estandarización técnica especializada en Ingeniería eléctrica e informática. Cuenta con más de 400.000 miembros en 160 países.
*8 Un sistema de control Nivel del depósito se utiliza para realizar prácticas y experimentos que implican la regulación del caudal de agua de un nivel a otro, con el objetivo general de controlar el nivel del agua en el nivel más bajo. También incluye dispositivos para crear perturbaciones artificiales que alteran aleatoriamente el caudal. Dada la naturaleza de los fluidos, controlar sus caudales es un reto complejo en las industrias de procesamiento. Un control adecuado de este control se traduce en una mayor productividad en las plantas de fabricación.
*9 Aprendizaje de refuerzo escalable para el control en toda la planta del proceso de monómero de acetato de vinilo, Control Engineering Practice, Volumen 97, abril de 2020 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0967066120300186
*10 Yokogawa define la IA de control autónomo como una IA que deduce el método óptimo de control de forma independiente y tiene un alto nivel de robustez que le permite manejar de forma autónoma, hasta cierto punto, situaciones que antes no había encontrado.
*11 Yokogawa define la autonomía industrial de la siguiente manera: «Los activos y operaciones de la planta cuentan con capacidades de aprendizaje y adaptación que permiten responder con mínima interacción humana, lo que permite a los operadores realizar tareas de optimización de alto nivel». En las respuestas a la Encuesta Global de Usuarios Finales sobre la Implementación de la Autonomía Industrial, realizada por Yokogawa en 2021 y con 534 responsables de la toma de decisiones en 390 empresas manufactureras, el 42 % afirmó que la aplicación de la IA a la optimización de los procesos de la planta tendrá un impacto significativo en la autonomía industrial en los próximos tres años.
(Referencia: https://web-material3.yokogawa.com/1/30261/tabs/The_Acceleration_of_Industrial_Autonomy_English.pdf)

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Sobre Yokogawa

Yokogawa ofrece soluciones avanzadas en los ámbitos de la medición, el control y la información a clientes de una amplia gama de industrias, como la energética, la química, la de materiales, la farmacéutica y la alimentaria. Yokogawa aborda los problemas de los clientes en relación con la optimización de la producción, los activos y la cadena de suministro con la aplicación eficaz de tecnologías digitales, lo que permite la transición a operaciones autónomas.
Fundada en Tokio en 1915, Yokogawa sigue trabajando por una sociedad sostenible a través de sus 17.500 empleados en una red global de 119 empresas que abarcan 61 países.
Para más información, visitewww.yokogawa.com

Acerca de JSR Corporation

JSR Corporation es una empresa multinacional que emplea a más de 9.000 personas en todo el mundo y un proveedor líder de materiales en una variedad de mercados impulsados por la tecnología, impulsando la innovación de materiales y creando valor a través de los materiales para enriquecer a la sociedad, las personas y el medio ambiente. La red mundial de JSR tiene su sede en Tokio (Japón) y cuenta con fábricas y oficinas en Europa, Estados Unidos, China, Taiwán, Corea y Tailandia. JSR es una organización orientada a la investigación que mantiene estrechas colaboraciones con los principales innovadores de una serie de sectores que son clave para el bienestar presente y futuro de la sociedad humana: ciencias de la vida, materiales electrónicos, pantallas, plásticos y cauchos sintéticos.
Para más información sobre JSR Corporation, visite https://www.jsr.co.jp/jsr_e/.

Los nombres de empresas, organizaciones, productos, servicios y logotipos aquí mencionados son marcas registradas o marcas comerciales de Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa, JSR Corporation o sus respectivos propietarios.

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Visión general de la prueba de campo

1. Objetivo de la prueba de campo

1. Demostrar que la IA de aprendizaje por refuerzo (algoritmo FKDPP: Factorial Kernel Dynamic Policy Programming) puede aplicarse con seguridad en plantas en las que la seguridad es una necesidad absoluta.
2. Demostrar que la IA de aprendizaje por refuerzo puede utilizarse para controlar áreas que los métodos de control existentes (control PID/APC) no pueden automatizar.

2. Detalles

Ubicación	Una planta química de JSR en Japón
Zonas controladas	Columna de destilación Áreas en las que los métodos de control existentes (control PID/APC) no podían aplicarse y el control sólo podía realizarse manualmente (los operarios consideraban el nivel de funcionamiento de las válvulas y lo introducían ellos mismos). Zonas en las que la lluvia, la nieve y otras condiciones meteorológicas eran factores significativos que podían alterar el estado de control provocando cambios bruscos en la temperatura atmosférica. Cuando las sustancias A y B, que tenían puntos de ebullición similares, se calentaban y separaban, se realizaba un control óptimo para mantener los líquidos de la columna de destilación a un nivel adecuado para que todos los productos cumplieran las normas, mientras que, para ahorrar energía, se accionaban válvulas para maximizar el uso del calor residual como fuente de calor para la columna de destilación y extraer la sustancia A deseada en un estado ideal.
Control AI	IA de aprendizaje por refuerzo (algoritmo FKDPP: Factorial Kernel Dynamic Policy Programming)
Productos y tecnologías utilizados	Yokogawa: OmegaLand simulador de planta (proporcionado por Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa, filial de Omega Simulation Co., Ltd.) CENTUM Sistema integrado de control de la producción VP Exaopc Paquete de interfaz OPC (software que permite gestionar diversas bases de datos utilizadas en las industrias de transformación. Utiliza una interfaz conforme a la norma de interfaz OPC definida por la fundación OPC. Entre sus funciones se incluye el almacenamiento automático de Datos de proceso.) Software de registro de datos GA10 (para pantalla de operación y dispositivo de entrada (HMI) y registro de datos), etc.
Operación	Gestionado por el sistema integrado de control de la producción CENTUM VP Permite que todo el sistema Proceso de producción funcione al tiempo que supervisa y controla las presiones, caudales, temperaturas y otros factores similares, además de integrar diversas funciones de enclavamiento para un funcionamiento seguro y estable y la prevención de accidentes. Para evitar accidentes en la planta, funciona en cooperación con dispositivos de cierre de emergencia (ESD), sistemas de protección contra incendios (F&G), etc.
Proceso de implantación de la IA	Generar un modelo de control AI con un simulador de planta Modelo de planta generado a partir de la información de diseño de la planta correspondiente La IA basada en el aprendizaje por refuerzo (algoritmo FKDPP) aprendió y generó un modelo de control Evaluar exhaustivamente la validez y fiabilidad del modelo de control de la IA Comprobado con datos de funcionamiento anteriores - ¿Era estable? - ¿Qué tipo de control se realizaba cuando surgían problemas? Comprobado con datos en tiempo real - ¿Era estable? - ¿La calidad del producto se ajustaba a las especificaciones? - ¿Los operarios veteranos estaban satisfechos con las instrucciones de control del FKDPP? Garantice la seguridad y controle una planta real Seguridad garantizada con los enclavamientos existentes y otras funciones de seguridad Integrado con el sistema de control integrado de la producción CENTUM VP, e incorporado a las operaciones de la planta. Garantizar la seguridad en las operaciones (respuestas planificadas y sistema establecido para hacer frente a los fallos del sistema de IA).
Período del proyecto	Agosto 2020 - Febrero 2022 (1 año 6 meses)
Periodo de funcionamiento continuo	35 días, del 17 de enero al 21 de febrero de 2022 (840 horas)

3. Empresa roles

JSR

Facilitación de un lugar para el experimento, información detallada sobre la planta, estado de funcionamiento Planteamiento de retos que debe resolver el sistema de control de IA Ingeniería (conexión con el sistema de control de producción integrado CENTUM VP existente) Evaluación de la seguridad y la validez desde la perspectiva del sistema de control de IA Consideración de los sistemas de seguridad para la introducción de sistemas de control de IA en plantas reales

Yokogawa

Planificación de propuestas (especificaciones del sistema de IA, calendario, etc.) Construcción de sistemas de IA Ingeniería (ajuste de la conexión con el sistema de control de producción integrado CENTUM VP existente, etc.) Mantenimiento

4. Resultados y comparación con el control convencional

Resumen	Combinando los conocimientos de ambas empresas y centrándose en aquellas áreas de una planta real que no podían automatizarse con los métodos de control existentes, fue posible encontrar un método para la aplicación segura de la IA de aprendizaje por refuerzo en sistemas y operaciones. Se logró un control continuo durante un periodo de 35 días utilizando un sistema integrado de control de la producción, y se fabricaron con éxito productos aptos para su envío. Esto sugiere que, como tecnología de control de próxima generación, la IA de aprendizaje por refuerzo (FKDPP) puede contribuir significativamente a la autonomización, la maximización del retorno de la inversión y la sostenibilidad medioambiental en plantas de todo el mundo.
Intervención humana	Control autónomo AI integrado con CENTUM Sistema de control de producción integrado VP Sólo era necesaria la supervisión; básicamente, no se requería intervención humana.
Calidad	Producción estable de productos de buena calidad que cumplían normas rigurosas y podían enviarse
Rendimiento	Las materias primas podían transformarse eficazmente en productos.
Ahorro de energía	El ahorro energético se consiguió maximizando el uso del calor residual como fuente de calor, lo que permitió reducir las emisiones de CO2.
Coste	Sólo se fabricaban productos de buena calidad, por lo que se eliminaban los costes de combustible y mano de obra derivados de la producción de productos fuera de especificación.
Tiempo	Sólo se fabricaban productos de buena calidad, por lo que se eliminaban las pérdidas de tiempo que se producen por la fabricación de productos fuera de especificación.
Seguridad	Ya no es necesario que operarios altamente experimentados realicen el control manual 24 horas al día 365 días al año, lo que significa que disminuye la carga sobre los humanos y se evitan errores, lo que se traduce en mayores niveles de seguridad.

5. [Referencia] Principales características de la IA utilizada en el control de las plantas

Tipo		Características	Beneficios
Control autónomo	En los ámbitos que no pueden automatizarse con los métodos de control existentes (control PID/APC), la IA deduce por sí sola el método óptimo de control y tiene la robustez necesaria para controlar de forma autónoma, hasta cierto punto, situaciones que aún no se han dado.	Basándose en el modelo de control que aprende y deduce, la IA introduce el nivel de control (variable manipulable) necesario para cada situación.	Los beneficios de la FKDPP son los siguientes: Puede aplicarse en situaciones en las que el control no puede automatizarse con las técnicas de control existentes (control PID y APC), y puede gestionar objetivos contradictorios, como lograr tanto una alta calidad como el ahorro de energía. Aumenta la productividad (calidad, ahorro de energía, rendimiento, menor tiempo de asentamiento) Sencillo (número reducido de ensayos de aprendizaje, sin necesidad de importar datos etiquetados) Operación explicable Misma seguridad que los sistemas convencionales (muy robustos, pueden conectarse directamente a los sistemas integrados de control de producción existentes)
Soporte para áreas con automatización incorporada	La IA puede asumir la tarea, actualmente realizada por los operarios, de introducir valores objetivo (valor de consigna) para áreas en las que la automatización se ha implantado utilizando los métodos de control existentes (control PID/APC).	La IA utiliza datos de control anteriores para realizar cálculos e introduce valores objetivo (valor de consigna).	Es posible automatizar las tareas manuales y conseguir operaciones estables.
Apoyo operativo a las personas	La IA propone valores objetivo (valor de consigna) a los que se referirán los operadores al realizar las operaciones.	La IA utiliza datos de control anteriores para sugerir valores objetivo (valor establecido) a los humanos.	Las diferencias debidas al nivel de competencia del operador desaparecerán.