es.wedoany.com Noticia: Aarti Industries Limited (AIL) de India ha logrado un ahorro de más del 20% en costos de energía durante los últimos 2 o 3 años mediante la implementación de tecnología de fabricación predictiva basada en información de fabricación en tiempo real (RTMI) y gemelos digitales. La compañía considera que el modelo de mantenimiento reactivo utilizado durante años en la industria química —reparar equipos tras fallas, ajustar procesos tras desviaciones y gestionar la energía de manera posterior— ya no satisface las exigencias actuales del mercado en cuanto a costos y sostenibilidad.
La base de este sistema es la integración de la información de fabricación en tiempo real con la tecnología de gemelos digitales. El gemelo digital, como réplica virtual dinámica de la planta física, simula con alta fidelidad los procesos termodinámicos y químicos; al combinarse con RTMI, el ciclo continuo de datos permite al sistema identificar microdesviaciones en temperatura, presión y caudal, y activar intervenciones o autocorrecciones antes de que ocurran accidentes de seguridad o pérdidas de producción.
En el plano de datos, AIL utiliza los datos acumulados durante largo tiempo en su base de datos histórica para construir modelos predictivos y ha desarrollado una plataforma de análisis de fabricación de extremo a extremo que integra ingeniería de datos, ciencia de datos e interpretación de datos en una herramienta unificada, lo que permite a los equipos operativos realizar análisis avanzados de datos sin depender de ingenieros especializados en cada una de estas áreas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar interacciones multivariables que la lógica de reglas tradicional difícilmente analiza, y proporcionar dinámicamente valores de consigna que maximizan la producción y minimizan el consumo de energía.
En el mantenimiento de equipos, este sistema reemplaza las dos prácticas tradicionales de "reparar cuando se daña" y "reemplazo programado". AIL ha desplegado sensores de Internet industrial de las cosas (IIoT) para recopilar datos de alta frecuencia sobre vibración, acústica, termografía, entre otros, y los correlaciona con los datos de proceso de RTMI. Por ejemplo, al contrastar los cambios de vibración de una bomba con la curva de viscosidad del fluido procesado, el sistema puede predecir fallas de sellado con días o semanas de antelación, permitiendo programar las tareas de mantenimiento durante paradas planificadas, evitando así fallas catastróficas y mejorando la eficiencia general de los equipos (OEE).
La optimización energética es el área donde este sistema muestra resultados más directos. AIL monitorea el consumo de energía en tiempo real y utiliza modelos predictivos para optimizar el funcionamiento de calderas y enfriadoras, logrando así un ahorro de más del 20% en costos de energía. La compañía señala que este resultado no proviene de un reemplazo masivo de equipos, sino de la combinación de herramientas digitales con la experiencia en ingeniería de procesos. Los procesos optimizados consumen menos recursos y generan menos residuos y emisiones de carbono.
Los logros en eficiencia energética también se reflejan en las calificaciones de sostenibilidad. AIL ha sido incluida en el Anuario de Sostenibilidad 2026 de S&P Global, convirtiéndose en la empresa química india con mayor puntuación; su calificación de platino EcoVadis 2026, con una puntuación de 87/100, la sitúa en el 1% superior de las empresas evaluadas a nivel mundial, siendo esta la primera vez que la compañía obtiene la calificación de platino.
La fabricación predictiva también está transformando la forma de trabajar del personal. La supervisión automatizada reduce las operaciones de mantenimiento "apaga incendios", permitiendo que ingenieros y operadores se orienten hacia la innovación de procesos y la optimización de estrategias. AIL recibió este año el Premio Gallup al Excelente Lugar de Trabajo (GEWA) y atribuye este reconocimiento a la mejora del compromiso de los empleados derivada de la elevación del contenido de sus puestos de trabajo.
AIL afirma que el avance hacia la fábrica autónoma sigue evolucionando, y que la IA más avanzada y la computación en el borde mejorarán aún más la capacidad predictiva de sus instalaciones. La compañía considera que, para la industria química india, la autonomía digital es una vía necesaria para mantener la competitividad global.
