Tereos, grupo cooperativo, es uno de los líderes mundiales en los mercados del azúcar, del almidón y del alcohol. Féréol Mazard, Director de Desarrollo y Asociaciones de Tereos, nos habla de la implantación de la solución Dalkia Analytics by METRON en el centro agroindustrial de Lillebonne, en la región del Sena Marítimo en Francia, con el objetivo de reducir su consumo energético.
Ahora voy a dirigirme a usted, Féréol Mazard, que es el Director de desarrollo y asociaciones de Tereos. Su grupo cooperativo es uno de los líderes mundiales del mercado del azúcar, el almidón y el alcohol. Usted también comparte esta visión, ¿La digitalización es esencial para usted?
Sí, absolutamente. Con 48 centros industriales en el mundo que transforman millones de toneladas de materias primas agrícolas y todas las actividades logísticas asociadas, el reto de la digitalización, es decir, la recogida y el intercambio de información y el trabajo sobre la información disponible, todo lo que es "data science", la ciencia de los datos, es primordial. La data science existe desde hace años en Tereos, y se ha reforzado recientemente con pilotos y ensayos, pero también nuevos sectores en los que vamos a utilizar estas tecnologías y la inteligencia artificial, como el de la energía. La energía está en el centro de nuestras actividades industriales. También es una palanca clave en relación con la reducción de las emisiones de carbono fósil de las actividades industriales. Así que ahí lo tiene, tenemos que movernos más rápido en un mundo muy competitivo y para ello utilizamos efectivamente estas nuevas tecnologías.
Sigue siendo muy importante lanzarse para usted
Así es. Es importante lanzarse. Hay diferentes ámbitos, pero efectivamente hay mucha experiencia en el mercado, gente especializada. Podemos obtener ayuda y de esta manera podemos obtener ganancias y seguir encontrando nuevas palancas de rendimiento: siempre ir en busca de la excelencia operativa, utilizando para ello tecnologías actualizadas.
Ha puesto en marcha las soluciones Dalkia Analytics by METRON. Hay que recalcar que sus fábricas del grupo Tereos consumen mucha energía.
Exactamente, así que nos vamos rumbo a Sena Marítimo hacia la fábrica de Lillebonne. Estamos en un recinto agroindustrial de grandes dimensiones, con unas 200 personas. La planta procesa el trigo para convertirlo en bioetanol que se mezcla con gasolina para el transporte ecológico, en proteína vegetal, en jarabe de glucosa y en alimento para el ganado. El sitio es ISO 50001 desde hace seis años, por lo que no es algo nuevo para la gestión de la energía y el enfoque en el consumo de energía del sitio, pero en realidad lo hemos acelerado con la solución Dalkia Analytics by METRON con un enfoque muy simple, es un sitio que consume alrededor de 850 GWh de energía al año. Esto es enorme. Representa unos 25 millones de euros de presupuesto anual y con mucha complejidad. Tenemos varias redes de vapor con diferentes niveles de presión. Disponemos de 5 herramientas de producción, 4 calderas en fábrica, más la importación de energía desde un centro industrial vecino como energía de recuperación. También se utiliza un bucle de agua caliente para reciclar la energía entre los procesos. Procesos que son bastante complejos y, por lo tanto, acoplados: destilación, evaporación al vacío, deshidratación, secado... Así que ahí lo tiene, un alto consumo de energía y un sitio que es complejo, enmarañado, en el que esta solución nos pareció óptima.
Es una fábrica impresionante, así que ha trabajado en dos proyectos con Dalkia Analytics y METRON. El primero, por tanto, está destinada a combatir las pérdidas de energía relacionadas con el vapor, otra con la humedad. ¿Cuáles eran sus objetivos para estos dos proyectos?
Sí, totalmente. Trabajamos entonces en el consumo de energía y agua, que están muy relacionados y ambos tienen obligatoriamente un fuerte impacto en el lugar que ocupa el sitio en su entorno. Así que el primer objetivo era obtener un mejor conocimiento, para ser capaces de modelizar los consumos. Como dije antes, el sitio es complejo. Ser capaz de evaluar la situación para identificar derivas o pérdidas es algo que no es fácil, por lo que con la herramienta, que aporta constantemente un gran volumen de datos, también hemos recuperado historial. Puede imaginar que en un sitio así hay unos 50.000 puntos que se registran por segundo en los sistemas de historial. Así que tenemos muchos datos. Hemos podido por tanto modelizar para entender mejor la distribución y el consumo de energía de cada proceso. Realizar evaluaciones para mejorar el seguimiento y, por tanto, detectar las medidas lo antes posible, es decir, que pasaremos de una malla que podría ser mensual o diaria para determinados puntos a mallas casi instantáneas o mallas que van a permitir identificar inmediatamente que hay una deriva y explicarla o corregirla para reducir las pérdidas asociadas a estas derivas.
Así que la Inteligencia Artificial es un catalizador de la mejora continua. Vamos a utilizar la herramienta con toda su complejidad, pero que en tiempo real es casi transparente. Nos permitirá a la vez identificar cualquier deriva para dar la información adecuada en el momento oportuno y actuar con la palanca adecuada. También medir las ganancias porque siempre es interesante, mejoramos lo que medimos pero también es interesante y gratificante porque, de nuevo, como he dicho antes: la inteligencia artificial no es un fin en sí mismo: no es ella quien va a manipular las válvulas, pero es gratificante para las personas que utilizan la herramienta saber que efectivamente han actuado correctamente, en el plazo adecuado y que todo el mundo vea que se están obteniendo resultados.
« La herramienta también permite centrarse en los problemas más importantes, para evitar dispersarse. »
Féréol Mazard, Director de Desarrollo y Asociaciones de Tereos.
La modelización permite identificar y clasificar las fuentes de energía y, por tanto, podemos volver a centrarnos en lo esencial para poner la energía donde es importante para economizar energía.
Sí, la inteligencia artificial es una especie de fórmula matemática, se puede decir eso.
Dejaré que METRON explique esta parte, hemos elaborado una especie de fórmula matemática de los consumos de la planta con todos los factores que influyen. Se puede ir de la temperatura del aire exterior pero también está el trigo. El trigo sigue siendo un ser vivo, por lo que hay variaciones en función de la calidad, lo que provocará variaciones en el consumo de energía de los procesos. Y esta fórmula ayudará a explicarla. Y explicarla, entenderla, permite forzosamente mejorarla.
¿Quizás algún ejemplo muy concreto de lo que ha podido conseguir?
Sí, tengo un ejemplo bastante claro de un proceso de secado en el que hemos trabajado. Hay varias fuentes de energía posibles, vamos a recuperar energía de diferentes procesos de la fábrica. También vamos a aportar vapor, entre comillas noble, directamente resultante de las herramientas de producción en este proceso. Y en función de los 4 funcionamientos de la fábrica, teníamos distintos ajustes. La herramienta ha permitido cerciorarse de que eran los correctos y hacer evolucionar algunos de ellos. Hoy en día tenemos una nueva carta de ajustes, esto representa unas 2 toneladas de vapor por hora y a escala anual.
« 15.000 toneladas al año que se han economizado gracias a este nuevo enfoque científico verdaderamente matemático de los consumos y además con una serie de pruebas. »
Féréol Mazard, Director de Desarrollo y Asociaciones de Tereos.
Así que hay cosas muy bonitas. Hoy en día, todas las herramientas informáticas lo permiten, pero hemos intentado sobre todo hacer cosas útiles. Hemos desarrollado la herramienta, hemos intentado que esté dedicada a los distintos usuarios. Y lo principal cuando se quiere estar en tiempo real es que los operadores tengan algo bastante sintético que les permita dirigir su atención a los puntos clave. Parece muy simple en apariencia, pero detrás hay algoritmos, hay sistemas de cálculo, hay una integración de datos anteriores, etc. Modelos que son muy complejos pero que aportan una información simple que permite reaccionar y reducir las derivas.
¿Y con resultados cuantitativos, cualitativos?
En efecto, ya en términos de calidad, este enfoque implica cuestionar muchas cosas. Hemos intercambiado, tuvimos muchos talleres. Porque teníamos la experiencia del proceso. Dalkia analytics, por lo tanto los equipos de Dalkia y METRON, contaban con la experiencia de la Data Science, la ciencia de datos, y tuvimos que trabajar juntos para que los dos mundos se hablaran. Es la Inteligencia Artificial la que sigue necesitando a las personas para ser configurada y para vivir. Así que aquí ya teníamos un primer resultado enseguida, que fue replantear un cierto número de preguntas y mejorar nuestra comprensión para permitir explicarlo a los equipos de Dalkia Analytics; esto también nos ayudó a progresar. Ese fue por tanto un buen resultado de inmediato, también hizo que algunas personas tomaran conciencia del interés de este tipo de solución y de hacer economías de energía. Casi todo el mundo era consciente, pero es una capa extra.
Algunas personas conscientes del interés de este tipo de solución y del ahorro de energía, tuvimos resultados cuantitativos.
Féréol Mazard, Director de Desarrollo y Asociaciones de Tereos.
Y luego resultados cuantitativos, porque efectivamente este enfoque en el consumo de energía ha permitido reducir los consumos. Hablamos de varios porcentajes de reducción en un sitio de esta amplitud, lo que es muy significativo.
Empezamos con los problemas a resolver, y nos acompañaron en la forma de llevar a cabo este proyecto, con un verdadero dinamismo en el acompañamiento posterior. Hoy también hace un año, algo más de un año, que la solución funciona y nos siguen muy de cerca. Siempre recibimos respuestas a nuestras preguntas, y hay una verdadera voluntad de comprender y apoyarnos y ayudarnos para que sea un éxito.
¿Qué consejo daría a los industriales que nos miran justamente para llevar a cabo un proyecto así?
Bueno, como cualquier proyecto, se necesita un equipo, se necesita un piloto que dirija el equipo. Como todos los proyectos, los cambios deben ir acompañados. También hay una primera fase, que es la de desmitificar, para superar los temores iniciales; podemos tener miedo de que la IA nos reemplace: no es el caso, aumentaremos a cada persona, el operario o el ingeniero en la fábrica, pero no los sustituiremos.
Es importante contar con un equipo bastante interdisciplinar. Hemos involucrado a personas de todos los niveles de la organización para asegurarnos de que están preparadas y sean vectores de comprensión con relación a lo que se está haciendo. También aportan las preocupaciones que puedan tener, y también que construyamos algo que se adapte inmediatamente a las necesidades de cada persona. Que cada uno encuentre en la solución lo que le va a aportar. Hemos hablado antes de la ISO 50001; cuando presentamos esta herramienta a un auditor, es muy fácil obtener una certificación y demostrar que se han cumplido todos los puntos de la norma y que se han cumplido de forma eficaz. El Energy Manager, ha ganado al operador, porque le ayudará a encontrar más rápido dónde está el problema y, obviamente, el rendimiento técnico y económico del sitio al final. Y luego hay un pequeño aspecto de ventas bastante sexy en la solución porque estamos tratando con la industria 4.0. Es concreto, es cotidiano, y finalmente es relativamente sencillo, es probablemente un poco menos loco de lo que imaginábamos al principio, pero es efectivo, funciona. También hemos trabajado por etapas, lo que es importante, como hemos dicho antes, como también lo explicó Bonduelle. En primer lugar, hay que intentar comprender el conjunto de los consumos antes de buscar inmediatamente formas de mejorar.
La modelización se realiza una vez que se sabe que se tienen todos los datos relevantes en el sistema. Así que se necesita tiempo, no hay que esperar resultados. De hecho, hay resultados progresivamente y que van de manera creciente. Por lo tanto hay resultados a medida que avanzamos, la solución requiere energía, pero lo que hemos podido constatar es que de verdad nos ayudaron, acompañaron y apoyaron realmente para llevarlo a cabo.
