es.wedoany.com Noticia: RLCore de EE. UU. ha lanzado la plataforma de optimización continua en tiempo real RLTune, que añade una capa inteligente de aprendizaje continuo sobre los sistemas de control existentes en instalaciones de agua y aguas residuales. Mediante el aprendizaje por refuerzo con restricciones, optimiza dinámicamente el rendimiento operativo, logrando una reducción del 15-25 % en el consumo de productos químicos y energía, una mejora del 95 % en el tiempo de respuesta y una eficiencia de proceso superior al 90 %. La empresa presentó este producto en la conferencia ACE26 de la Asociación Estadounidense de Obras Hidráulicas (American Water Works Association).
Los sistemas industriales operan en entornos dinámicos con condiciones en constante cambio, incluyendo fluctuaciones en los precios de la energía y los costos de productos químicos, variaciones en el agua de entrada, desgaste de equipos y limitaciones de personal. Los métodos de control tradicionales dependen en gran medida de ganancias fijas o de modelos que no aprenden del entorno, lo que obliga a los operadores a gestionar manualmente las brechas resultantes, generando ineficiencias operativas y pérdida de oportunidades de optimización. Se estima que las ineficiencias controlables en todos los procesos industriales causan pérdidas anuales superiores a 1 billón de dólares.
RLTune se sitúa sobre la pila de control existente en la planta y aplica aprendizaje por refuerzo con restricciones para mejorar continuamente las decisiones de control en condiciones operativas reales. La plataforma aprende del entorno real de la planta y optimiza continuamente los procesos industriales para alcanzar los KPI a nivel de planta definidos por el operador. Shelley Terry, gerente general de Infraestructura de Drayton Valley, indicó que tras la colaboración, las alarmas en la sala de control de la planta se redujeron, el uso de productos químicos disminuyó, el ahorro de agua aumentó y los operadores pudieron centrarse en tareas de mayor valor. Frank Mannarino, vicepresidente sénior de EPCOR Water Services, consideró que este enfoque demuestra cómo introducir control avanzado e inteligencia artificial de manera alineada con las operaciones de servicios públicos.
Las funciones clave de la plataforma incluyen: aprendizaje continuo y adaptación automática a cambios estacionales, variaciones en el agua de entrada, desgaste de equipos y perturbaciones del proceso, sin necesidad de reajustes manuales del ciclo; no requiere gemelos digitales ni modelos físicos complejos, aprendiendo directamente del entorno real de la planta; optimización con barreras de seguridad, donde los operadores pueden establecer límites y definir autonomía progresiva, conservando la capacidad de anulación; el registro de datos mejora la visibilidad operativa y cuantifica la variabilidad y los patrones de operación; independencia del proveedor, con conexión mediante OPC-UA compatible con SCADA, DCS, PLC, bases de datos históricas y puertas de enlace IoT; y soporte para implementación local, manteniendo los datos en el sitio.
RLCore denomina a esta categoría optimización autónoma en tiempo real (RTAO). La empresa, fundada en octubre de 2024, está compuesta por expertos en aprendizaje por refuerzo de reconocimiento internacional y líderes de producto y tecnología con experiencia en escalamiento. La plataforma RLTune se despliega en instalaciones municipales, de aguas residuales e industriales, ayudando a los operadores a desarrollar resiliencia, reducir el consumo de productos químicos y energía, mejorar la estabilidad del proceso y adaptarse a los cambios en tiempo real.
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