¿Cómo puede la IA optimizar la fabricación cerámica?
Como en toda industria de proceso, la optimización en tiempo real de la fabricación cerámica con Inteligencia Artificial ya es una realidad. Actualmente, son muy pocas las empresas del sector que no se han interesado en conocer cómo pueden aprovechar las ventajas que aporta la IA.
La optimización con IA permite a fabricantes y operadores de atomización y hornos cerámicos reducir el consumo específico de gas y mejorar la estabilidad operativa mediante optimización autónoma en tiempo real, dentro de la ventana de calidad definida y sin intervención en los activos existentes.
Retos de la industria cerámica a los que enfrentarse con IA
1. Alto consumo específico de gas natural
Los hornos de rodillos y las torres de atomización concentran la mayor parte del OPEX energético. La reducción del consumo específico (Nm³/m² o Nm³/t) es clave para proteger márgenes en un entorno de volatilidad energética, ganar eficiencia y garantizar resiliencia operativa.
2. Presión regulatoria y EU ETS (Sistema de comercio de derechos de emisión)
El coste creciente de emisiones penaliza el consumo térmico ineficiente. Reducir gas implica reducir CO₂ y mejorar posicionamiento ESG sin comprometer producción. La progresiva reducción de derechos gratuitos y la volatilidad del precio del carbono obligan a una gestión más precisa de la eficiencia energética y las emisiones.
3. Variabilidad de materias primas y humedad
Los cambios en la composición mineralógica, el porcentaje de sólidos en barbotina o las condiciones ambientales generan desviaciones en humedad del polvo, comportamiento en prensa y estabilidad térmica del horno, impactando directamente en el consumo energético y la calidad.
4. Estabilidad de curva térmica y calidad final
Las desviaciones en el perfil térmico del horno también afectan a la resistencia mecánica, la absorción, la estabilidad dimensional y los defectos superficiales. Es aquí donde la optimización dinámica reduce la variabilidad lote a lote, mejorando consistencia, reduciendo rechazos y maximizando el rendimiento productivo.
La tecnología detrás de la optimización en tiempo real con IA
La optimización en tiempo real con IA es una práctica probada, en uso y escalable. Para lograrla es necesario que un software se conecte al sistema de control de una planta para leer datos en vivo u online. Así, este software aprende el comportamiento no lineal del proceso, hace recomendaciones gracias a algoritmos de Machine Learning, ajusta setpoints en modo “piloto automático” y logra un rendimiento óptimo del proceso.
Experiencia en procesos térmicos continuos
Los hornos cerámicos y las torres de atomización comparten características clave con otros activos térmicos continuos de alta intensidad energética (comunes en cemento, materiales o vidrio, por ejemplo)
· Operación continua
· Alta inercia térmica
· Múltiples variables acopladas
· Restricciones estrictas de calidad
· Energía como principal componente del coste operativo
Procesos donde se puede aplicar la optimización en tiempo real con IA y razones:
Atomización (Spray Drying)
Secado por pulverización de la barbotina para obtener polvo granulado con humedad controlada para prensado.
Razón: Alto consumo de gas, variabilidad de materias primas y fuerte impacto en calidad y consumo energético global.
Horno (rodillos o túnel)
Cocción continua de baldosas a alta temperatura para sinterización y desarrollo de propiedades finales
Razón: Principal consumidor energético de la planta; proceso multivariable con alto potencial de optimización en curva térmica, estabilidad y reducción de consumo específico.
Secadero de pieza
Reducción controlada de humedad tras el prensado antes de la cocción.
Razón: Impacto directo en la estabilidad del horno, defectología y eficiencia térmica.
Sección de enfriamiento
Control del flujo de aire para estabilizar la pieza y optimizar la recuperación térmica.
Razón: Mejora de la eficiencia global del proceso y reducción de pérdidas energéticas.
Beneficios de la optimización en tiempo real de la fabricación cerámica con IA
· Reducción del consumo específico de gas en hornos y atomización
· Reducción de variabilidad térmica en horno
· Disminución de mermas y reprocesos
· Mejora de la eficiencia energética global
· Reducción medible de emisiones de CO₂
· Mayor estabilidad de la humedad del granulado
· Operación robusta ante variabilidad de materias primas
· Mejora de la estabilidad operativa bajo restricciones de proceso y calidad
Incorporar la IA supone una ventaja competitiva diferenciadora y ayuda a las empresas a mejorar sus propios procesos, operar de manera más eficiente, reducir trabajos repetitivos y tomar mejores decisiones estratégicas.
Este es precisamente el mensaje que transmitimos en OPTIMITIVE desde el año 2008, aun cuando hablar de Inteligencia Artificial era poco menos que ciencia ficción. Por ello, y a través de nuestro software OPTIBAT®7, acercamos la optimización en tiempo real con IA para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de los procesos industriales.