El Centro Tecnológico CTC ha conseguido crear un sistema, con la ayuda del centro asturiano Idonial, para ArcelorMittal que puede predecir la corrosión de las tuberías industriales con un margen de una semana. Además, es capaz de adivinar la cantidad de material que perderá cada conducto y determinar con precisión la vida útil de cada infraestructura, así como optimizar los procesos de fabricación.
Verónica González, mánager de Área de industria y energía del CTC, cuenta a Innovaspain que hace unos cuatro años, en consorcio con Idonial, empezaron a desarrollar un proyecto para ArcelorMittal. Esta empresa se dedica al sector siderúrgico y tienen en sus fábricas estas tuberías y los materiales correspondientes.
“Como todas las empresas de este tipo, tienen problemas de corrosión, sobre todo, afectados por los fenómenos químicos que envuelven su entorno. En Idonial, en Asturias, tenían que llevar a cabo el desarrollo de un sensor de corrosión. Y nosotros estábamos haciendo el tratamiento de los datos de parámetros atmosféricos que se recogen en las instalaciones y metiéndolos con los valores de este sensor”, explica.
La idea del proyecto, llamado I-COR, es tener toda la información posible de temperatura, Ph del agua y más variables de este tipo. Todo ello, para poder hacer luego un análisis de datos y buscar correlaciones y predicciones de cómo evolucionará. Y es ahí donde entra la rama de los algoritmos de inteligencia artificial -adelanta-. Dentro del sector de la IA hay distintas metodologías sobre el tipo de datos que tienes, la frecuencia de obtención, etcétera y sobre si se ajustan mejor o peor. Nosotros nos hemos centrado concretamente en la corrosión, con un algoritmo que, gracias a los datos ambientales previamente recogidos, nos permite predecir cómo va a ir evolucionando la velocidad de corrosión en las tuberías”.
Cómo funciona el algoritmo
El algoritmo del proyecto del CTC aprende de datos pasados, con una fase de entrenamiento donde tienes que alimentarlo con mucha información y que aprenda de funcionamiento. "Cuando lo aprende, ya puede predecir en función de esos valores que entran. El handicap era que había pocos datos, y hemos tenido una muestra muy pequeña. Una de las cosas que hemos destacado en nuestro comunicado es que, aun teniendo esa limitación de datos, hemos desarrollado un algoritmo que predice con fiabilidad”, asegura González.
Cabe destacar que ha sido en el entorno de ArcelorMittal, entre materiales e infraestructuras, donde se han movido, porque esto no es solo para tuberías. “Lo que recibe el algoritmo son datos y da salidas. Da igual si son parámetros de agua, de viento o de lo que sea. Nosotros nos hemos enfocado en ese aspecto, el dato que queríamos analizar y fijar: las tuberías industriales, por ejemplo. Pero si mañana nos piden otra cosa va a evolucionar hacia otro parámetro, hacia otras condiciones”.
De hecho, en el CTC han trabajado en proyectos donde se detectaban posibles fallos o cuando se cree que va a fallar la cadena de producción. “Empezábamos a detectar fallos, uno y otro y otro, y esa es la filosofía, anticiparse”. Y en cuanto a que es capaz de predecir la corrosión en siete días, en este caso concreto, fue la ventana temporal que pudieron desarrollar, pero eso se debe a la falta de datos. “Si hubiésemos tenido más datos se hubiera ampliado esa ventana a un mes”, afirma.
Por último, sobre este proyecto indica que es muy interesante para los mantenimientos, cuando son adecuados. “A veces hay paradas programadas y podrían durar un mes más o menos gracias a esta herramienta. Siempre se habla de mantenimiento predictivo, es el gran sueño de toda empresa: saber el momento perfecto para evitar problemas futuros”.
