La visión artificial es uno de los habilitadores de la Industria 4.0 con una mayor integración en las líneas de producción, especialmente en el control de calidad de productos y procesos. En los últimos años, se está produciendo una auténtica revolución en este campo con la integración de la Inteligencia Artificial en el procesamiento de imágenes, con un potencial aún por descubrir. A pesar de las limitaciones que presenta la Inteligencia Artificial en cuanto a fiabilidad, se están obteniendo resultados en la industria que antes eran impensables aplicando la visión artificial tradicional.
El propósito de este post no es hablar de las posibilidades de la Inteligencia Artificial, ya que son muchos los blogs que se encargan de esta tarea, el propósito es resaltar el potencial de la visión artificial tradicional cuando se tiene experiencia y se desarrollan buenas ideas.
La visión artificial no es solo un conjunto de algoritmos que se aplican directamente sobre imágenes obtenidas por cámaras de altas prestaciones. Cuando desarrollamos un sistema de visión industrial, lo hacemos para detectar una variedad de defectos o características propias del producto. Nuestra labor es seleccionar la tecnología más adecuada y generar las condiciones óptimas en la escena para poder extraer la información requerida del mundo físico a partir de las imágenes capturadas. Son muchas las variables a considerar en esta tarea: las características de la iluminación empleada en la escena; la posición relativa entre los equipos de adquisición, el sistema de iluminación y el objeto a analizar; las características de la zona de inspección; la configuración y sensibilidad de los sistemas de adquisición, etc.
Como anécdota representativa de la importancia de la experiencia, me gustaría destacar un caso que se nos dio en una factoría de componentes para el automóvil.
La empresa tenía instalado un sistema de visión comercial de altas prestaciones cuyo objetivo era identificar varias piezas en función del color. Después de varios fracasos, se nos pidió ayuda para configurar dichos equipos, pero en lugar de actuar sobre estos dispositivos, trabajamos en cambiar las condiciones de iluminación de la escena y simplemente, dimos la vuelta a los focos y colocamos unos paneles para obtener una iluminación difusa en lugar de una iluminación directa. Con esto se solucionó el problema y la visión alcanzó el nivel de fiabilidad que requería el cliente.
En este post, me gustaría destacar un caso de éxito importante en la industria de la automoción que ha tenido un impacto relevantes en su proceso productivo, este es el sistema de visión SIVAM5 desarrollado por CARTIF e integrado en líneas de embutición en frio de chapa laminada.
Como todos sabemos, la calidad superficial del exterior del vehículo es clave para los usuarios, por lo que las empresas del sector de la automoción tienen que realizar un importante esfuerzo para detectar y corregir la presencia de defectos en la carrocería de sus vehículos. Gran parte de estos defectos se producen en la etapa de estampación, pero considerando la inconsistencia del color de la chapa y la generación de reflejos difusos, en algunos casos estos defectos pasan inadvertidos a la etapa de ensamblaje de la carrocería y posteriormente, a la etapa de pintura, tras la cual se manifiestan notoriamente. Esto implica que un pequeño defecto no detectado a tiempo se traduce en un gran coste para la producción del vehículo .
Para detectar estos defectos en una fase temprana, hemos desarrollado un innovador sistema de visión artificial para detectar las microgrietas y los porosque se generan en el proceso de estampación en frío de chapa laminada. Este es el claro ejemplo de una solución robusta basada en una idea sencilla, «el paso de la luz a través de los poros de la chapa», pero en la que se ha realizado un gran esfuerzo tecnológico para implantar la idea en la línea de producción. Para ello se han combinado diversas tecnologías ópticas y se han desarrollado complejos sistemas mecánicos, lo que ha permitido obtener una solución tecnológica de altas prestaciones, capaz de realizar una inspección exhaustiva de los puntos críticos de las chapas en el 100% de la producción y sin penalizar los breves tiempos de cadencia que caracterizan a las líneas de prensa.
Gracias a su excelente resistencia a vibraciones e impactos, a su gran capacidad de adaptación para la integración de nuevas referencias y a su fiabilidad en la detección de defectos, se ha obtenido una solución robusta, flexible y fiable. Partiendo de una idea sencilla, se ha implantado una solución robusta en el proceso productivo de grandes empresas del sector de la automoción, como Renault y Gestamp, donde lleva operativa sin actualizaciones más de 20 años, funcionando día y noche.
El agua es esencial para la supervivencia y el bienestar del ser humano y desempeña un papel importante para muchos sectores de la economía. Sin embargo, los recursos hídricos están distribuidos de forma irregular en el espacio y en el tiempo, y se encuentran bajo presión debido a la actividad humana y al desarrollo económico.
Además del agua para el riego y la producción de alimentos que ejerce una de las mayores presiones sobre los recursos de agua dulce, la industria también es un importante consumidor de agua, que representa entre el 10% (Asia) y el 57% (Europa) del consumo total de agua, ya sea para la elaboración de sus productos, y/o para el mantenimiento de sus materiales y equipos. Todos los sectores industriales hacen uso del agua para procesos industriales, están desde los que elaboran productos alimenticios, hasta los que elaboran aparatos electrónicos.
El manejo de aguas residuales asimismo representa hoy en día uno de los problemas ambientales más relevantes a los que se ve enfrentada la sociedad actual, razón por la cual, es un aspecto que logra trascender las actividades netamente industriales, pues como sustancia vital que es, el agua es un servicio ecosistémico transversal a la mayorías de actividades realizadas por el ser humano, y cuya trazabilidad está fuertemente reglamentada por entes gubernamentales y ambientales.
La posibilidad de reutilizar el agua industrial, independientemente de si la intención es aumentar el suministro de agua o gestionar los nutrientes en los efluentes tratados (también un factor que conduce a la reutilización del agua), tiene beneficios positivos que también son los principales motivadores para la implementación de programas de reutilización en las empresas.
Consumos de agua en la industria – Plan de gestión y ahorro
En las industrias se puede usar mejor el agua, la maquinaria, los procesos, servicios y accesorios que demandan grandes cantidades de este recurso que puede reducirse con técnicas de uso eficiente.
Para cada tipo de industria, el agua es fundamental para satisfacer diferentes necesidades, es común que priorice su consumo en tareas de limpieza y desinfección de los productos o las instalaciones y equipos. En estas tareas de limpieza y desinfección el volumen de agua consumida es variable en función del tamaño, equipos e instalaciones y las posibilidades de ahorro son importantes.
Por lo tanto, se debe examinar la reutilización del agua desde una perspectiva de la economía circular e investigar las oportunidades y los riesgos de la reutilización del agua en la transición hacia una economía circular para cada tipo de industria.
Los objetivos de crear un plan de gestión y ahorro de consumo del agua en las empresas son:
Definir métodos para conocer el consumo de agua en las instalaciones.
Identificar estrategias y puntos de mejora en las actuaciones de consumo de agua de las instalaciones y evaluar su viabilidad.
Implantar un sistema eficaz para reducir y controlar ese consumo de agua.
Promover la participación de los trabajadores.
Uso del agua en la industria
El ciclo integral del agua en la industria
La transición a una economía circular fomenta un uso más eficiente del agua, combinado con incentivos para la innovación, puede mejorar la capacidad de una economía para hacer frente a las demandas del creciente desequilibrio entre la oferta y la demanda de agua
Desde la perspectiva de la economía circular, la reutilización del agua es una opción win-win. El ciclo completo de la gestión de las aguas residuales es un componente crítico del ciclo, desde el origen, pasando por la distribución, la recogida (sistemas de alcantarillado y de saneamiento) y el tratamiento hasta la eliminación y la reutilización, incluyendo la recuperación de agua, nutrientes y energía. Las iniciativas de economía circular tienen como objetivo cerrar los bucles de recursos y ampliar la vida útil de los recursos y materiales mediante un uso más prolongado, la reutilización y la refabricación.
La segregación-corrección selectiva de efluentes segregados de las diferentes actividades industriales (aguas de proceso, limpiezas, refrigeración, calderas, sanitario, etc.) favorece la recirculación de las aguas y la reutilización de las aguas depuradas de la propia empresa, así como la reutilización de aguas grises. Asimismo, minimiza el consumo de agua, reduce el volumen final de aguas a depurar o a gestionar y aumenta el rendimiento de la depuración final.
En general, la reutilización del agua requiere de procesos de tratamiento físico-químicos, conexiones, mecanismos de eliminación de residuos y otros sistemas. El nivel de tratamiento dependerá de la calidad del agua necesaria para el uso propuesto.
La realización de la gestión y ahorro del agua a optimizar se describe mediante los 9 elementos de los que consta el ciclo integral del agua en industria:
Fuentes de suministro: red de distribución, pozos propios, aguas pluviales, etc.
Tratamiento específico en función de los requerimientos de calidad para los diferentes tipos y usos de agua.
Conducción a las instalaciones.
Usos en proceso (aporte a producto, medio de reacción, dilución, etc.) y actividades auxiliares (torres de refrigeración, calderas de vapor, limpieza de equipos e instalaciones).
Drenaje de efluentes.
Recirculación.
Depuración (EDAR propia o ajena).
Reutilización interna.
Vertido de aguas residuales, exigencia de calidad limitada por la autoridad ambiental competente.
Etapas clave del ciclo integral del agua en industria: recirculación
El consumo de agua en industria se puede racionalizar y minimizar mediante diversas mejoras en proceso productivo y en las actividades auxiliares, tomando como referencia la aplicación de MTDs (Mejores Técnicas Disponibles en relación a las autorizaciones ambientales integradas en las actividades industriales).
Por norma general las actuaciones generales tratan sobre la modificación de los circuitos de refrigeración abiertos en cerrados, evitar pérdidas en sistemas de vapor, mejorar los sistemas de acondicionamiento de agua de entrada y de los medios de producción, y la optimización de las operaciones de limpieza de equipos e instalaciones.
En cuanto a la recirculación se contempla si no es necesario un tratamiento del agua o si este es muy simple, ya que se trata del uso sucesivo de un caudal de agua en el mismo proceso consumiendo en cada ciclo un pequeño porcentaje de renovación de caudal.
La reutilización interna se trata del aprovechamiento de aguas ya usadas en la propia industria, depuradas mediante tratamiento específico, para su empleo en otros usos de menor exigencia en calidad o sensibilidad.
Los recursos no convencionales como el aprovechamiento de aguas pluviales a través de la captación de agua de lluvia es un medio fácil de obtener agua y no es necesaria su depuración, pero depende de la cantidad de precipitación habitual de cada lugar. Ofrece ventajas como una alta calidad físico-química del agua sin necesidad de depuración y una infraestructura sencilla.
La reutilización de aguas grises provenientes de duchas y lavabos con un nivel bajo de contaminación son susceptibles de ser depuradas para convertirlas en agua limpia no potable.
Metodología operativa para la optimización del consumo y gestión del agua
El procedimiento se resume de la siguiente forma:
PASO 1
Recopilación de datos y análisis. Solicitud de documentación previa y datos necesarios para la evaluación de la gestión del agua.
PASO 2
Visita a la empresa para reconocer “in situ” las correspondientes características de los procesos productivos desarrollados, así como la utilización del agua en la planta.
Descripción general de los procesos productivos y actividades auxiliares, identificando las diversas operaciones: línea de proceso, línea de agua, líneas de tratamiento y actividades auxiliares (refrigeración, caldera de vapor, limpieza de equipos y contenedores y almacenamiento).
Inventario y descripción de actividades auxiliares.
Inventario, origen, manipulación y destino de efluentes, residuos y emisiones.
PASO 3
Redacción informe:
Diagnóstico de minimización de consumo de agua y propuesta de mejora.
Priorización de actuaciones en función de su rendimiento.
Esencialmente, la estrategia fundamental para la optimización de la gestión del agua es la caracterización global de su uso, la aplicación de la segregación-corrección selectiva de efluentes de proceso y el análisis de la posible recuperación y aprovechamiento de dichos efluentes.
Alcanzar la optimización de la gestión del agua en industria puede lograr ahorros de agua del 40-50%. Con ello se puede recudir costes y proteger recursos naturales. Las empresas deben conocer que de esta forma se incrementa el prestigio social corporativo con un beneficio económico y se promueve la sostenibilidad.
Para muchos amantes de la ciencia ficción, los ordenadores cuánticos son esos cacharros que pueden hacer de todo y que van instalados como ordenadores de a bordo en naves espaciales o aparecen como ordenadores portables de tamaño reducido y estética sofisticada. Para muchos de aquellos que no son fans del género, los ordenadores cuánticos no les suenan ni de eso. En cualquier caso, lo común a ambos grupos es que en su mayoría no piensan que estos ordenadores sean reales.
La realidad es que los ordenadores cuántico existen y ya están en uso. Cierto es que estos ordenadores están lejos de ser las máquinas omnipotentes que la ciencia ficción retrata, y mucho menos son dispositivos pequeños y portables que podamos usar en nuestro día a día.
Los ordenadores cuánticos actuales son congeladores del tamaño de un hombre adulto que cuelgan del techo de laboratorios, con una vistosa apariencia: plataformas horizontales con un montón de cables de color dorado. El motivo de su curioso diseño es la inestabilidad de estos ordenadores. Dada su naturaleza cuántica, estos ordenadores se ven afectados por todo tipo de perturbaciones, desde pequeños movimientos sísmicos hasta ondas electromagnéticas como ondas de radio o de teléfonos. Además, estos ordenadores funcionen bien únicamente cuando trabajan a prácticamente cero Kelvin, con tan solo la energía necesaria para que un único electrón sea capaz de moverse por chip cuántico.
Las características de estos ordenadores, junto a su inmensa inversión a la hora de construirlos, hacen bastante difícil que en la actualidad dispongamos de nuestro propio Personal Quantum Computer como disponemos de los ordenadores PC en la actualidad. Pero lejos de desmotivar, incluso con estas desventajas, los ordenadores cuánticos ya están en uso gracias a plataformas de acceso remoto. Existen incluso kits de desarrollo software1 con repositorios de algoritmos (entre ellos, algoritmos de machine learning y solvers de problemas de optimización), herramientas de desarrollo de circuitos/algoritmos cuánticos, simuladores cuánticos y acceso a ordenadores cuánticos de distintas características. Además, la bibliografía y los tutoriales para el uso de estas herramientas son cada vez más prolíferas.
El aumento del uso de la computación cuántica se debe al aumento de la financiación pública y privada en sectores como las telecomunicaciones, la movilidad, la banca, la criptografía o la ciencia de la vida2. Desde la comisión europea, se espera una inversión de un billón de euros dedicados a proyectos de investigación en este campo para los años 2018-2028. Hasta mediados de 2021, ya se han apoyado más de 20 proyectos con una financiación de 132 millones3.
En particular, en España, el Consejo de Ministros aprobó una subvención de 22 millones de euros para impulsar el campo de la computación cuántica en 2021 con el proyecto Quantum Spain, proyecto con una inversión estimada de 60 millones a tres años. Además, llega a Barcelona el primer ordenador cuántico en nuestro país.
Aunque el ordenador debería haber sido al revés, después de todas estas cifras de inversión en el desarrollo de esta tecnología, nos preguntamos a qué se debe todo este interés en la computación cuántica. La respuesta es que estos ordenadores permiten la resolución de problemas imposibles de resolver para los ordenadores tradicionales. Además, debido a su diferente funcionamiento, son capaces de realizar operaciones de una manera mucho más rápida y eficiente.
¿Sabías que toda la criptografía actual se basa en la incapacidad de los ordenadores actuales en resolver algunos problemas matemáticos? En cambio, un ordenador cuántico completamente desarrollado no tendrá ese problema. Podría, por ejemplo, descifrar tu número de cuenta bancaria y acceder a tus ahorros. O también entrar en el pentágono y descifrar todo tipo de documentos secretos. Pero tranquilo, por suerte o por desgracia, los ordenadores cuánticos aún están lejos de este nivel de desarrollo.
Otro ejemplo de su utilidad sería el control de los switches de una red eléctrica, cuando quieres determinar la configuración que te proporcione mínimas pérdidas junto a un suministro garantizado de todas las cargas en la red.
En general, los ordenadores cuánticos son muy útiles en cualquier problema de control y logística con variables binarias y de gran tamaño.
Queda claro que lejos de tratarse de ciencia ficción, la computación cuántica es una realidad que cada vez se hace más patente en el ámbito académico y profesional. Lejos aún de ser los ordenadores de a bordo de una nave espacial o el núcleo de procesamiento de un ordenadores portátil o similar, su presencia ha aumentado tremendamente en los últimos años, y se espera que aumente aún más en los próximos diez años. Es importante, por tanto, que los investigadores y científicos nos vayamos familiarizando con estas nuevas tecnologías lo antes posible.
Cada paisaje produce sensaciones específicas, diferentes, únicas. Al contemplar una pradera salpicada de árboles sentimos algo totalmente distinto a lo que sentiríamos si contemplásemos una zona desértica. Esto mismo ocurre con los paisajes culturales1. No nos producen las mismas emociones contemplar una iglesia románica que unas pinturas rupestres.
Numerosas investigaciones concluyen que existe una correlación significativa entre nuestra personalidad y las preferencias paisajísticas. Otras investigaciones defienden que la relación hombre-paisaje tiene una base «innata», que se remonta a las necesidades de supervivencia de los humanos primitivos. Su entorno exigía capacidades perceptivas y predisposiciones, que hoy en día -a nivel psicológico- siguen funcionando. Esto explica el por qué seguimos prefiriendo los paisajes abiertos y ligeramente llanos (poder ver a los depredadores), con vegetación y buen acceso al agua (cubrir necesidades vitales).
Se puede decir entonces, que el sistema afectivo que se pone en juego en la valoración de los paisajes es una consecuencia de estrategias personales más amplias relativas a la personalidad, factores innatos y la actitud del individuo hacia el mundo (potenciada por sus experiencias y la sociedad en la que vive).
Es decir, la valoración de los paisajes depende de factores totalmente subjetivos y, por lo tanto, difíciles de cuantificar. Entonces, ¿qué hago si quiero medir «lo que nos gusta» de cierto tipo de paisaje cultural?
Aquí es donde entra la llamada «computación afectiva», que no es otra cosa que el estudio y el desarrollo de sistemas y dispositivos que puedan reconocer, interpretar y procesar emociones humanas.
CARTIF dentro del proyecto SRURAL está aplicando este conjunto de técnicas para obtener el «valor de afección» de cualquier paisaje cultural («medir lo que nos gusta el paisaje»). Con este fin se viene desarrollando un sistema cognitivo que utiliza como entradas el lenguaje verbal y las expresiones faciales por un lado, y por otro, ciertas señales fisiológicas del sujeto (ritmo cardiaco, sudoración y temperatura corporal) mientras observa el paisaje mediante unas gafas de realidad virtual como dispositivo inmersivo.
Estas entradas se introducen en una red neuronal previamente entrenada mediante técnicas Deep Learning2 para obtener como salida el valor de afección de dicho paisaje.
Esta información es muy útil para la toma de decisiones de los gestores del territorio para, por ejemplo, orientar las campañas de promoción turística hacia zonas con un valor de afección alto, pero que no tienen un número significativo de visitas. También para hacer un perfilado y segmentación de turistas según el tipo de paisajes más afín y así hacer campañas de promoción focalizadas y, por lo tanto, más efectivas.
También pude utilizarse para saber cuándo es necesario tomar alguna medida correctora o por lo menos realizar algún estudio de causas, al ver que cierta zona de interés turístico con un número importante de visitas tiene un valor de afección relativamente bajo.
Para ser realmente útil, esta información tiene que ser filtrada y procesada (no podemos saturar a la persona encargada de tomar las decisiones), debiendo ser mostrada de la forma más amigable posible utilizando interfaces intuitivos y geolocalizando dicha información. Por ello, el sistema en desarrollo incorpora módulos específicos que mediante técnicas de Minería de Datos y Big Data, muestra al usuario de la aplicación la información ya procesada y lista para sacar conclusiones, lo que llevará rápidamente a la toma de decisiones objetivas basadas en datos.
1 Se entiende por paisaje cultural aquel paisaje que combina patrimonio natural y cultural, y que ha sido modificado por el ser humano para adaptarlo a sus necesidades en función de sus creencias, actividad económica, y sociedad que conforma. Los ejemplos más obvios de estas modificaciones son los cultivos tradicionales, los edificios y las infraestructuras.
En el año 2020, la Comisión Europea lanzó una propuesta de proyecto de investigación o («topic») con 10 millones de euros de presupuesto que perseguía el desarrollo de nuevas turbinas de generación Mini-hidráulica en Asia Central.
¿Qué tiene de interés esta zona remota del mundo para que la Comisión Europea financie allí un proyecto? Asia Central es un pivote geográfico de Eurasia y engloba las cinco repúblicas ex-soviéticas de Kazajistán, Kirguistán, Tayikistán, Turkmenistán y Uzbekistán. Se trata de una de las zonas habitadas de mayor antigüedad y como tal, ha sido testigo de ricas culturas y tradiciones como la antigua ruta de la seda. Sin salida al mar, es una zona de grandes recursos energéticos y minerales. En concreto, según un informe de 2019 de la Organización de Desarrollo Industrial de las Naciones Unidas, Asia Central tiene el segundo mayor potencial de generación Mini-hidráulica del mundo con 34.4 GW, y sólo es superada por Asia Oriental (China, Japón, las dos Coreas y Mongolia) con 75.4 GW. Sin embargo, a día de hoy, menos de un 1% de este potencial ha sido aprovechado, lo que supone que Asia Central es la región del mundo donde menos se ha desarrollado la generación Mini-hidráulica. Por tanto, parece evidente que detrás de este «topic», está el interés de la Comisión en abrir nuevos mercados para la industria europea de generación Mini-hidráulica.
¿Cuáles son las principales problemáticas que están impidiendo el desarrollo del sector en Centro Asia? Nos encontramos un variado abanico de barreras políticas, económicas, sociales, tecnológicas, legales y ambientales. Hay problemas comunes como la falta de información, la falta de financiación del sector privado, o la ausencia de incentivos legales. Algunos países de Asia Central tienen que lidiar con condiciones climáticas extremas, como por ejemplo, regiones de gran altitud donde es más probable que los arroyos se congelen en invierno. Además, es crucial considerar el concepto de nexo transfronterizo de Agua/Alimentos/Energía/Clima con visión de futuro para evitar desastres ecológicos como el del mar de Aral, que continúa su desecación a causa de la explotación insostenible de algodón.
El proyecto Hydro4U fue el ganador de esta convocatoria de la Comisión Europea y comenzó su andadura en junio de 2021 con una duración prevista de 5 años. Liderado por la Universidad de Múnich, el resto del consorcio lo completan fabricantes europeos de turbinas como Global Hydro Energy, entidades de Centro Asia como el International Water Management Institute o centros tecnológicos como CARTIF, que está liderando las actividades de replicación. En el marco del proyecto se están desarrollando dos nuevas plantas de generación Mini-hidráulica con diseños adaptados a las condiciones de la región, y que reducirán radicalmente los costes de planificación, construcción y mantenimiento, sin comprometer la eficiencia de la generación de electricidad. Las plantas se instalarán en dos enclaves ya seleccionados de Uzbekistán y Kirguistán.
En cuanto a CARTIF, un punto clave del trabajo que estamos llevando a cabo es el desarrollo de una herramienta de replicación orientada a futuros inversores o autoridades públicas con el objetivo de apoyar la toma de decisiones sobre nuevos proyectos de generación Mini-hidráulica. La herramienta se basa en un modelo computacional que integra un sistema de información geográfica (SIG) y datos estadísticos. La herramienta se va a implementar a nivel de cuenca vertiente, pudiendo ser aplicada en los dos principales ríos de la región: Syr-Daria y Amu-Darya. Está previsto que la herramienta integre varios módulos interactivos, con el objetivo de (1) visualizar el potencial sostenible de la generación Mini-hidráulica y la capacidad instalada, (2) simular escenarios de generación considerando las limitaciones del Nexo Agua-Alimentos-Energía-Clima, la sostenibilidad de los recursos e impactos socioeconómicos y (3) proporcionar recomendaciones técnicas y lecciones aprendidas relacionadas con la implementación de nuevos proyectos de este tipo.
La herramienta de replicación de CARTIF verá la luz a finales de 2025, y en este momento estamos trabajando en la definición del potencial sostenible de generación Mini-hidráulica, así como en el modelo Nexus de Agua-Alimentos-Energía-Clima a nivel de cuenca que nos permitirán simular escenarios futuros de generación que sean sostenibles con los recursos naturales.
Mantente informado de los avances del proyecto en la sección de noticias de la web de Hydro4U, así como sus redes sociales: Twitter y Linkedin.
Los investigadores cada vez nos enfrentamos más ante situaciones de «digitalizar» algo no digitalizado anteriormente, temperaturas, presiones, consumos energéticos, etc… para estos casos buscamos un sistema de medida o un sensor en un catálogo comercial: una sonda de temperatura, un presostato, una pinza amperimétrica para medir una corriente eléctrica,etc.
En ocasiones, nos vemos en la necesidad de medir «algo» para lo que no se encuentran sensores comerciales. Esto puede ser debido a que no son métricas habituales y no hay suficiente mercado para ese tipo de sensores o directamente, no existen soluciones técnicas comerciales disponibles por diferentes razones. Por ejemplo, puede ser necesario medir características como la humedad de corrientes de materias sólidas, o características únicamente medibles en un laboratorio de control de calidad de forma indirecta y que necesitan un tiempo elevado de experimentación.
También, en ocasiones, se requiere medir características en ambientes de gran dureza por altas temperaturas, como pueden ser los hornos de fundición, o ambientes con mucho polvo que saturan cualquier sistema convencional de medida y en algunas ocasiones puede ser necesario evaluar una cualidad que no se distribuye de forma uniforme (p.ej. cantidad de grasa en una pieza de carne, presencia de impurezas). Otro factor a tener en cuenta, no siempre es posible instalar un sensor sin interferir en el propio proceso de fabricación del material que deseamos medir, o la única forma es tomar una muestra para realizar su análisis fuera de línea y obtener un valor o característica un tiempo después, pero nunca en tiempo real.
En estas situaciones, se necesita recurrir a soluciones a medida que denominamos sensores inteligentes o sensores cognitivos. Además de llamarles así para que parezcan algo exótico o cool, son soluciones que necesitan usar una serie de sensores «convencionales» junto con programas y algoritmos, por ejemplo, de inteligencia artificial, que procesen las medidas devueltas por estos sensores comerciales para tratar de dar una estimación lo más precisa posible de la cualidad que deseamos medir.
Actualmente nos encontramos desarrollando este tipo de sensores inteligentes para diferentes industrias de proceso como la fabricación de asfalto, barras de acero o medicamentos (p.ej. píldoras) en el marco del proyecto europeo CAPRI.
Por ejemplo, en la fabricación de asfalto es necesario secar arenas de diferentes tamaños antes de mezclarse con el betún. Durante el proceso de secado en continuo de estas arenas, el tamaño más fino de arena, denominadofiller, se «desprende» en forma de polvo de árido de tamaño más grande y es necesario aspirar este polvo de forma industrial usando lo que se denomina filtro de mangas. Hoy en día, el secado y la aspiración de filler se realiza de forma que se asegura que todo el filler es extraído. El inconveniente de este proceso, es que, en realidad es necesario añadir filler adicional al mezclar las arenas secadas con el betún, pues es necesario en la mezcla, porque el fillermejora la cohesión de la mezcla rellenando huecos entre los granos de arena. Todo este secado y aspiración completo del filler supone un gasto energético que para tratar de minimizar sería necesario poseer una medida del mismo presente en la mezcla de arenas. Actualmente, esta medida se obtiene de forma puntual a través de un análisis granulométrico en laboratorio con una muestra de material antes de secar.
Dentro del proyecto CAPRI estamos trabajando en la compleja tarea de poder medir el flujo de filler aspirado durante el secado. No se encuentran en el mercado sensores garantizados para medir una gran concentración de polvo (200.000 mg/m3) en suspensión a temperatura elevada (150-200ºC).
Llevar a cabo el desarrollo de este tipo de sensores requiere realizar diferentes pruebas en laboratorio, bajo condiciones controladas que permitan verificar la factibilidad de dicha solución y posteriormente, también en condiciones de laboratorio, realizar unos ensayos calibrados que permitan asegurar que es posible estimar el flujo verdadero de filler aspirado en el proceso de secado de las arenas. El proyecto CAPRI ha completado con éxito las pruebas de este sensor y de otro pertenecientes a la fabricación de barras de acero y píldoras farmacéuticas.
El proyecto en su compromiso con la iniciativa de ciencia abierta impulsada por la Comisión Europea, ha publicado en su canal de Zenodo, diferentes resultados de estas pruebas de laboratorio que nos permiten corroborar el éxito preliminar de dichos sensores a falta de su validación y prueba en las zonas productivas de los socios colaboradores del proyecto. En un futuro próximo estaremos en condiciones de compartir los resultados del funcionamiento industrial de este y otros sensores desarrollados del proyecto.
Co-Autora
Cristina Vega Martínez. Ingeniera Industrial. Coordinadora del proyecto CAPRI H2020
