La incorporación de la inteligencia artificial (IA) abre una nueva etapa que trasciende la automatización tradicional: aprovecha los datos en tiempo real para anticipar hechos indeseados e implementar acciones correctivas con antelación.
En un entorno donde cualquier falla puede interrumpir la producción o causar accidentes, esta capacidad predictiva resulta incalculable. Equipos como bombas, válvulas, reactores, electrolizadores y columnas de destilación generan información constante sobre el proceso; la IA detecta en ella patrones complejos con una rapidez inalcanzable para los métodos tradicionales, facilitando decisiones estratégicas que optimizan procesos y reducen costos.
Unipar es una compañía que produce insumos químicos de base, y tiene una de sus principales operaciones industriales en Bahía Blanca, esta práctica forma parte de un procedimiento más amplio de digitalización de sus operaciones. Actualmente, la empresa lleva adelante más de cinco proyectos de incorporación de IA en sus unidades productivas, orientados a mejorar la eficiencia, la confiabilidad de sus operaciones, reducir costos y fortalecer la competitividad.
Uno de los proyectos más avanzados se encuentra en la sala de electrólisis, es decir, donde la química, por un proceso de electrólisis, hace su magia para convertir la sal y la electricidad en soda cáustica y cloro. Allí, el sistema que utiliza IA monitorea más de 500 variables asociadas al funcionamiento de los electrolizadores. El modelo aprende, y permite identificar señales tempranas de posibles fallas mecánicas, antes de que puedan generar daños mayores.
El cambio es significativo: en lugar de esperar a que ocurra una falla para intervenir, los equipos técnicos pueden contar con información que les permite anticipar el problema y planificar las tareas correctivas y de mantenimiento necesarias. Los resultados son contundentes: el sistema logró detectar preventivamente más del 85% de los paros imprevistos registrados históricamente (seis de cada siete eventos), Asimismo, tener mayor disponibilidad de electrolizadores por estar siempre en el estado óptimo, representa un incremento de producción de soda cáustica estimado en unas 1.300 toneladas anuales.
“En Unipar entendemos la inteligencia artificial como una herramienta que nos permite llevar nuestra operación a un nuevo nivel de eficiencia y previsibilidad. Estamos incorporándola a procesos concretos, donde el análisis de datos en tiempo real nos ayuda a anticipar situaciones, optimizar recursos y mejorar la calidad. Lo más importante es que esta tecnología se integra con el conocimiento y la experiencia de nuestros equipos: la IA nos permite tomar mejores decisiones y seguir construyendo una industria más eficiente, segura y sostenible.” señala Ignacio Garriz, Gerente de Producción de Unipar Argentina.
Además suman el sistema de Control Avanzado de Procesos que se aplica en la planta de producción de VCM, un compuesto que se utiliza como materia prima del PVC, que permite predecir en tiempo real el comportamiento de múltiples variables, realizar simulacros y análisis robustos para fortalecer la seguridad de las operaciones y ajustar de manera automática los parámetros de operación para alcanzar mayor eficiencia y beneficiar al medio ambiente. Todo esto se traduce en generar un ahorro estimado en US$1 millón al año, al tiempo que contribuye a reducir la generación de residuos y la huella de carbono asociada al proceso.
Unipar es estricto a la hora de garantizar la excelencia de sus productos. La IA también colabora con ello ya que, por ejemplo, aplica al control de calidad del PVC a través de modelos predictivos de detección de desvíos que podrían afectar la calidad del producto terminado. La relevancia de este proceso trasciende la operación industrial ya que impacta en la calidad de vida de las personas porque el PVC, por caso, es un material que tiene múltiples usos en industrias críticas como en la de la fabricación de insumos médicos como bolsas para sangre y catéteres.
La empresa incorpora IA y no implica que el talento de las personas sea secundario, muy por el contrario, la especialización sigue siendo clave ya que, aunque los algoritmos identifican patrones complejos, el conocimiento técnico y la experiencia de los profesionales, son centrales para respaldar la toma de decisiones en la operación y la supervisión a la IA. El éxito no es la herramienta, sino si se la utiliza adecuadamente y aprovechando todo su potencial.
