Inteligencia Artificial aplicada a sensórica

Actualmente, la monitorización de máquinas e instalaciones en fábricas es necesaria para optimizar los procesos productivos y alcanzar un mayor ahorro en el consumo de los recursos. En concreto, en la refinería de Cepsa en La Rábida (Huelva), un ecosistema de sensores y cámaras de vigilancia aportan gran cantidad de datos sobre el comportamiento de los sistemas de operación. Datos que son analizados offline por algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y procesos de Machine Learning, para establecer patrones de funcionamiento y analizar el estado de los sensores cuando se produce alguna anomalía. Lo ideal sería realizar este análisis y el procesamiento de la información en tiempo real.
El reto consiste en dotar de conectividad a dispositivos y sensórica en determinados puntos de interés, para que los sistemas de la refinería puedan recoger, analizar y procesar en tiempo real toda la información y ello permita tomar decisiones de cambio inmediatas y realizar mantenimientos predictivos. Es decir, se necesita una tecnología con gran ancho de banda, latencia mínima y alta capacidad de procesamiento, que unido a la algoritmia de IA y Machine Learning permitan realizar determinados cambios en el modo de operación de la refinería.