Estamos ante un nuevo paradigma de modelos de predicción energética y de predicción de la producción. Este paradigma, nos obliga a reflexionar a nivel estratégico, porque el avance tecnológico es indudable y debes decidir si te anticipas o te adaptas.
Tal y como lo entendemos, la Industria 4.0 implica invertir en el mantenimiento con un 70% de actuaciones predictivas autoejecutables, en un consumo adaptativo a las necesidades operativas de producción según la actividad industrial, y el diseño de instalaciones con gases refrigerantes naturales y ecológicos, como el CO2 y el NH3.
El mantenimiento 4.0, por tanto, significa disponer de un sistema avanzado que vigila, predice deterioros antes de que se produzcan y ejecuta acciones automáticas de autocorrección a nivel técnico y energético para que la instalación de refrigeración alcance el punto óptimo de eficiencia, integrando la lectura en tiempo real de los datos de todas las variables energéticas y de proceso (sistemas de control como SCADA, BMS, PLC…, equipos de medida de electricidad, gas, agua, vapor…, y comunicaciones como MBUS, IEC, XML, IPC… Este mantenimiento es posible gracias a las nuevas tecnologías, como big data, deep learning, modelos estadísticos, digital twin.
El mantenimiento predictivo en refrigeración aúna modelos clásicos de la física y algoritmos de inteligencia artificial, y nuestro sistema de mantenimiento que permite realizarlo se llama CofriView365.
Este gráfico nos muestra la predicción de la variación de la temperatura del aire interior de una cámara, así como del producto y estructuras almacenadas en la misma, a lo largo de un día. En el caso de la temperatura del aire, pueden compararse los valores predichos con los reales medidos. Por otra parte, puede verse también el estado de la planta en cada parte del día (en funcionamiento o apagada, en proceso de desescarche de evaporadores o con aperturas de puertas).
