Cuando un proyecto finaliza, es el momento de recapitular, de recopilar toda la información y la experiencia adquirida durante el proceso. A lo largo de los tres años y medio de trabajo en el proyecto CAPRI, ha habido mucho tiempo para hacer cosas, para obtener muy buenos resultados o para sentirse mal porque muchas veces nada parece funcionar bien a la primera.
El proyecto CAPRI finalizó en septiembre de 2023 y logró sus principales objetivos definidos al inicio, que fueron impulsados por la necesidad de ayuda en la transformación digital de la industria europea de procesos mediante la investigación, desarrollo y prueba de una plataforma de automatización cognitiva, CAP, que integra 19 soluciones cognitivas diferentes definidas en cada una de las tres plantas piloto del proyecto. Esta plataforma se ha diseñado para lograr el objetivo final de obtener reducciones en el uso de materias primas, consumo de energía y huella de CO2. Tras finalizar el proyecto, se ha demostrado que las reducciones se han logrado gracias a la estrecha colaboración de los doce socios involucrados, procedentes de siete países diferentes. La plataforma cognitiva y las soluciones se implementaron en tres sectores importantes de la industria de procesos: fabricación de asfalto, producción de lingotes y barras de acero y producción de tabletas en la industria farmacéutica.
Por ejemplo, en la planta piloto de asfalto de EIFFAGE Infraestructuras, las soluciones cognitivas estaban relacionadas con los cuatro niveles de automatización, desde sensores hasta planificación, abarcándolos todos. El prototipo final demostrado bajo operación real de la planta de asfalto incluyó tecnologías muy diferentes como visión por computadora, análisis de vibraciones, redes neuronales o modelos matemáticos para la parametrización de los datos existentes para predecir los indicadores clave de rendimiento (consumo específico de energía por tonelada de mezcla de asfalto o la cantidad final de materias primas utilizadas).
Las soluciones cognitivas desarrolladas como el control cognitivo del tambor secador o los nuevos sensores, aseguran la calidad de los productos y la producción en tiempo real, reduciendo el consumo de energía y materias primas utilizadas. Antes del proyecto, el control de los materiales utilizados se basaba en estimaciones y ahora, con el modelo matemático para el balance de masas y los nuevos sensores, los operadores de la planta pueden recibir una información en tiempo real que no tenían antes.
Los resultados esperados de cada solución cognitiva se definieron durante las primeras etapas del proyecto para verificar las mejoras de cada una durante el período de validación del proyecto. El proyecto CAPRI ofrece soluciones innovadoras que tienen el potencial de transformar industrias e impulsar el progreso. Destaca el enfoque del proyecto en desbloquear nuevas posibilidades y capacitar a varios sectores con avances de vanguardia gracias a los resultados explotables clave generados.
Respecto a estos resultados, dentro del caso de uso de asfalto, se incluyeron como resultados explotables tres soluciones: un sensor para medir el polvo aspirado en línea dentro de un tubo, la cantidad de betún presente en el asfalto reciclado y un sistema de mantenimiento predictivo del colector de polvo de la planta basado en sensores cognitivos y conocimientos expertos. El caso de uso del acero generó dos resultados explotables: un sensor cognitivo de solidificación de acero para procesos de colada continua y un seguimiento de productos de acero. El caso de uso de la industria farmacéutica tiene dos resultados explotables: un sensor cognitivo para la calidad de los gránulos y un sensor de atributos de calidad.
El proyecto también generó algunos resultados explotables clave transversales útiles para cualquier tipo de industria: la arquitectura técnica de la plataforma de automatización cognitiva o CAP, y otro relacionado con los datos abiertos generados, mostrando el compromiso del proyecto CAPRI con la ciencia abierta y los principios FAIR a través de la generación de más de 50 activos compartidos en plataformas abiertas, como Zenodo.
Los principales objetivos de la propuesta fueron la reducción del uso de materias primas, energía y huella de CO2. Podemos decir con orgullo que logramos esos objetivos, como se puede ver en la tabla resumen de KPIs después de CAPRI:
| KPI Objetivo | Después de CAPRI |
|---|---|
| 5% – 20% Ahorro de materias primas | 10-20% |
| 5% reducción del consumo de energía | 3-16,75% |
| 5% reducción de la huella de carbono de CO2 | 3-16,75% |
Información de CARTIF.