Rockwell y Actemium implementan IA para optimizar la refrigeración

Rockwell Automation y Actemium han colaborado para optimizar uno de los sistemas que consume más energía en la fabricación de alimentos congelados: la refrigeración industrial. Utilizando el sistema de control distribuido (DCS) PlantPAx de Rockwell, Actemium desarrolló RtCOP (Real-Time Coefficient of Performance), una aplicación autónoma de inteligencia artificial. Desplegada en un importante fabricante de patatas fritas congeladas, esta solución incrementó la eficiencia energética en un 17 %, lo que generó un ahorro anual de 130 000 dólares por planta. Además de reducir los costes operativos, la solución disminuye la tensión mecánica en los equipos de refrigeración, ayudando así a mejorar su fiabilidad a largo plazo.

Optimización autónoma en tiempo real y alivio de la carga de trabajo
Actuando como un operador virtual en activo permanente, RtCOP analiza en tiempo real las capacidades del sistema, los rendimientos y las condiciones ambientales. La aplicación determina e implementa de forma autónoma las combinaciones óptimas de compresores, condensadores y evaporadores. Según Jim Gillis, director general de Actemium Atlantic Canada, esta clasificación continua de los equipos en función de su consumo de energía es una tarea que los operadores humanos no pueden realizar manualmente en tiempo real. Ante la escasez de mano de obra cualificada, la solución aligera considerablemente la carga de trabajo del personal de la planta. Actualmente, el fabricante está desplegando este sistema a escala global en sus diversas instalaciones, apoyándose en paneles de control (dashboards) para comparar la eficiencia energética entre las distintas plantas.

Contexto adicional: Antecedentes tecnológicos y dinámica del mercado
Este apartado ofrece un contexto tecnológico y de mercado que no se detalla explícitamente en el comunicado original.

En la industria del procesamiento de alimentos, los sistemas de refrigeración industrial operan tradicionalmente con lógicas de control reactivas basadas en puntos de consigna fijos (como bucles PID). Estos métodos tienen dificultades para adaptarse a variaciones dinámicas como la carga de producción instantánea o las fluctuaciones de la temperatura ambiente exterior. Al integrar algoritmos de aprendizaje automático directamente en el núcleo de un DCS moderno, los fabricantes transicionan hacia un control de procesos avanzado (Advanced Process Control). La IA anticipa las necesidades de refrigeración y ajusta dinámicamente la presión de aspiración y la secuenciación de los compresores en un bucle cerrado. Este enfoque es especialmente crucial en el procesamiento de alimentos congelados, donde la preservación estricta de la cadena de frío no es negociable. Permite a las plantas compensar el aumento de los costes de electricidad y alcanzar los objetivos de descarbonización sin comprometer la seguridad alimentaria.

Editado por Lekshman Ramdas, redactor de Induportals – adaptado por IA.

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