Acelere su viaje hacia la autonomía industrial con IA2IA
Con IA2IA, Yokogawa ofrece un camino a seguir y una visión clara para la transición de la automatización industrial a la autonomía industrial, permitiendo la creación de valor sostenible y abordando los retos globales en un mundo cada vez más interconectado.
Yokogawa considera la IA2IA como un viaje con diferentes niveles y, por tanto, ha desarrollado un modelo de madurez para establecer el estado actual de los clientes y la siguiente fase de la IA2IA.
How We Power Autonomous Operations
La IA de aprendizaje por refuerzo permite un gran avance en la autonomía industrial
Desarrollado conjuntamente por Yokogawa y el Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara (NAIST), Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP) es un protocolo de IA de control autónomo que hace uso de la tecnología de aprendizaje por refuerzo. Puede controlar y autonomizar áreas de las operaciones de una planta que han estado más allá de las capacidades de los métodos de control existentes y que hasta ahora han necesitado una operación manual. Yokogawa puso en práctica FKDPP utilizando los conocimientos de la empresa en materia de operación y control de plantas, y autonomizó con éxito las operaciones manuales de una columna de destilación en una planta química.
La robótica mejora la seguridad y la eficacia en las operaciones de planta
OpreX Robot Management Core es un producto clave de la solución de operaciones robóticas Yokogawa. Al integrar la gestión de varios tipos de robots que realizan las tareas de mantenimiento de las plantas que habitualmente llevan a cabo los humanos, este software ayudará a los clientes a mantener sus instalaciones de forma más segura y eficiente. Además, cuando se conecta a los sistemas de control y seguridad de una planta, permite la utilización de los datos del lugar de fabricación que han adquirido los robots y la emisión de instrucciones Procedimiento a los robots, con lo que se da el primer paso hacia las operaciones autónomas en planta.
El control del trabajo permite una autonomía industrial segura
Incluso a medida que avanza la autonomía industrial, sigue siendo esencial garantizar la seguridad humana y gestionar los riesgos. El Control del Trabajo (CdT) proporciona una supervisión estricta de quién realiza qué tareas y cómo se ejecutan, garantizando así la seguridad de las operaciones peligrosas. Esta supervisión garantiza que, incluso en los sistemas y entornos de trabajo autónomos, se sigan sistemáticamente las cualificaciones y procedimientos adecuados, contribuyendo así a prevenir accidentes e incidentes. Como tal, el CdT sirve de elemento fundamental para mantener la seguridad en la implantación de la autonomía industrial.
Case Studies
Operaciones estables y eficiencia energética con IA de aprendizaje por refuerzo
ENEOS Materials Corporation es la primera empresa del mundo en utilizar la IA de aprendizaje reforzado para controlar directamente las operaciones de una planta en el mundo real. La empresa utilizó la IA de control autónomo de FKDPP para gestionar operaciones complejas, garantizar la calidad constante del producto y optimizar la utilización del calor residual.
Mejora de la supervisión de activos gracias a la colaboración multirrobot potenciada por IA
Shell Global Solutions International B.V. y Yokogawa se han asociado para desarrollar soluciones de inspección basadas en IA y robots. El objetivo de la colaboración es mejorar la seguridad y la eficiencia en las operaciones de planta integrando la herramienta de análisis visual de Shell con la plataforma de gestión de robots de Yokogawa.
Acelerar la transformación con una hoja de ruta Industria 4.0
Mediante el índice de preparación Smart Industria Readiness Index (S.I.R.I.), Yokogawa ayudó a Mewah a evaluar su madurez digital. Yokogawa identificó y priorizó áreas en las que Transformación podría tener el mayor impacto operativo y financiero, y las alineó con la hoja de ruta Industria 4.0 del Grupo Mewah.
Mayor eficiencia y fiabilidad con la gestión de alarmas basada en el aprendizaje automático
Para BASF SE, Yokogawa implantó el Análisis de Comportamiento de Alarmas para analizar la relación causa-efecto entre las alarmas y las operaciones, y utilizó la solución e-SOP para analizar todas las acciones emprendidas por los operarios tras generarse las alarmas.
Desplazar a los operadores hacia tareas de análisis de datos de alto valor añadido
Para DIC Corporation, Yokogawa realizó una Plataforma de Utilización de Datos para reducir drásticamente la enorme cantidad de tiempo necesaria para la preparación de Análisis de datos y ha permitido a los operadores centrarse en Análisis de datos, como debe ser. Además de mejorar la calidad de Análisis de datos, esto motiva a los operarios a asumir tareas de mayor nivel.
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