Publicada la Propuesta de Resolución Definitiva (27/06/2019) de concesión del proyecto de I+D de Generación de Conocimiento 2018 titulado «CONTROL Y OPTIMIZACIÓN DE PLANTA COMPLETA INTEGRADOS PARA INDUSTRIA 4.0 (InCO4In)» con Referencia PGC2018-099312-B-C31 y dotado con 174240€ por un periodo de 3 años. Eleva a definitiva la resolución provisional publicada el 26/04/2019. Financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y Fondos FEDER de la Unión Europea.
Palabras clave: Modelado, Simulación, Optimización de procesos, Sensores Software, Planificación de la producción
Resumen del proyecto coordinado
El concepto de Industria 4.0, se construye alrededor de la idea de integrar la información disponible para mejorar la gestión y la toma de decisiones a todos los niveles. La forma de implementar estas ideas depende de cada rama de la industria. En la industria de procesos en particular, este avance requiere de la integración del modelado, simulación y control óptimo de una planta completa con un entorno software que soporte la información y permita la ejecución eficiente de los algoritmos y la implementación de las decisiones tomadas. El proyecto quiere proveer soluciones a los problemas prácticos y teóricos que se presentan al incorporar las ideas de la Industria 4.0 en la industria de procesos, continuos o por lotes mediante un mejor uso de la información, y una mejor toma de decisiones en el marco de los sistemas automatizados e inteligentes de la industria de procesos.
El scheduling y el control óptimo de planta, requieren de modelos de planta completa fiables. Estos modelos deben de ser ejecutados en tiempo real, a fin de tomar decisiones óptimas con respecto a la operación de los procesos y la calidad y seguridad de los productos. Los modelos matemáticos son la base para ampliar y mejorar la información sobre los procesos usando sensores software y entornos de simulación capaces de reproducir el proceso. A partir de aquí, el objetivo es calcular e integrar decisiones adecuadas en todos los niveles, cumpliendo los límites en las restricciones en la producción para optimizar algún objetivo, a pesar de perturbaciones e incertidumbres, y adaptando la producción a posibles cambios en la oferta y demanda.
Las instituciones que forman parte de este proyecto coordinado tienen experiencia en problemas de modelado, control y optimización en entornos industriales. Con el proyecto quieren continuar investigaciones anteriores y contribuir al desarrollo y extensión de conceptos y métodos orientados a la solución de los problemas mencionados. En particular, la propuesta se centra en el campo de:
- La conversión de datos de planta en información útil, mediante el empleo de modelos apropiados y sensores software, cubriendo nuevos campos de aplicación.
- El uso de representaciones dinámicas de los procesos como contenedores de información estructurada para la ayuda a la toma de decisiones y la formación (Digital twins).
- El desarrollo de métodos de toma de decisión avanzados que consideren en la formulación discrepancias proceso-modelo y la existencia de incertidumbres, así como su adaptación a condiciones cambiantes.
- La integración de distintos niveles de toma de decisiones, en particular entre las capas de control y optimización, y entre optimización y scheduling; evitando islas de decisión en la operación de una factoría.
- La estructura software que soporta los algoritmos y datos, que debe ser considerada una parte central del sistema, integrada también a todos los niveles.
La propuesta incorpora cuatro casos de estudio industriales, que se usarán como referencia para el desarrollo de los métodos y sistemas:
- Un sistema de prensado en caliente para la fabricación de tableros en una industria maderera.
- La red de distribución de hidrógeno en una refinería de petróleo.
- Una columna de destilación en una refinería.
- Un sistema de esterilizadores de conservas en una industria alimentaria.
Se cuenta también con la participación de una importante empresa del sector de la simulación de procesos.