Desarrollo de una solución aplicada de inteligencia artificial en la distribución de tamaño de partículas (PSD) de un producto final de cemento

Abstract

Los procesos de fabricación de materiales a día de hoy cada vez están más digitalizados, intengrando nuevas tecnologías que puedan permitir controlar todos los parámetros internos de la secuencia de producción, desde la extracción de los minerales hasta el producto final, asegurando sus propiedades y calidad, para lograr un material ideal para la construcción. En este caso, el material creado es un cemento Portland donde la fabricación está completamente digitalizada a través de sensores instalados a lo largo del proceso, los cuales se encargan de recoger y almacenar datos en directo dentro de una base de datos privada. Recordemos que la digitalización se basa en el desarrollo por el cual procesos analógicos y objetos físicos se convierten al formato digital, pudiendo ser controlados de una manera más sencilla a través de un ordenador. Esta digitalización, actualmente, está directamente ligada con estudios y desarrollos de inteligencia artificial (IA), que gestionan toda esa información a consiguen predecir secuencias y/o paquetes de datos nuevos, antes de que se generen, pudiendo dar la opción de adelantarse a situaciones de: mantenimiento de maquinaria, roturas de herramientas, gestión de eficiencia de procesos, fallos en la calidad en la producción de materiales, análisis de procesos complejos, etc. En este trabajo se desarrolla una solución aplicada de IA en una planta cementera de Turquía con el fin de lograr inferir el resultado de PSD (Particle Size Distribution) del cemento producido al final del proceso de fabricación, analizando todos los sensores representativos que se encuentran instalados en la planta cementera. El alcance del trabajo va desde la recogida de datos de la planta a través de una API (Application Programming Interface), pasando por el análisis exploratorio de los mismos, llegando a desarrollar diferentes algoritmos predictivos que gestionen esos datos en busca de la mejor predicción del PSD. Todo este proceso emplea el lenguaje de programación Python, mediante el editor de código VS Code, usando diferentes librerías de extracción y transformación de datos, y de algoritmia basada en aprendizaje supervisado.