Descripció del projecte
La recerca doctoral proposada busca desenvolupar un nou marc per a la millora de l’eficiència energètica i la reducció del temps d’inactivitat en processos industrials utilitzant tècniques avançades d’intel·ligència artificial i optimització. Aquest estudi combinarà mètodes d’optimització d’avantguarda, incloent enfocaments matemàtics i basats en IA, amb un enfocament en l’aprenentatge de reforç i models d’aprenentatge automàtic orientats a aplicacions industrials.
El projecte se centrarà en els aspectes tècnics, econòmics i ambientals del consum d’energia i l’eficiència operativa en indústries com el metall, el paper i l’alimentació. Es busca crear enfocaments innovadors que optimitzin l’assignació de recursos, agilitzin els fluxos de treball de producció i redueixin els costos operatius, donant com a resultat un ecosistema industrial altament eficient i sostenible.
Objectiu
L’objectiu principal d’aquesta recerca és maximitzar l’eficiència operativa, la sostenibilitat econòmica i la reducció de l’impacte ambiental en els processos industrials. Això s’aconseguirà a través de tècniques d’optimització millorades en IA dirigides al consum d’energia, la reducció de temps d’inactivitat i la mitigació d’emissions, assegurant que els processos industrials no només compleixen amb els objectius econòmics i de producció, sinó que també s’adhereixen als estàndards de sostenibilitat.
Àmbit de recerca i metodologia
Aquesta investigació doctoral desenvoluparà i implementarà un conjunt d’algorismes avançats d’optimització impulsats per IA i models matemàtics per millorar l’eficiència energètica i reduir el temps d’inactivitat en una varietat de sectors industrials. El mètode incorpora analítica de dades en temps real, aprenentatge de reforç, aprenentatge automàtic i tècniques d’optimització. Aquestes tecnologies es combinaran per monitoritzar, anticipar i optimitzar les operacions de la màquina i el consum d’energia, basant-se tant en coneixements basats en dades com en models matemàtics rigorosos per assegurar solucions robustes i efectives.
La metodologia consisteix en la creació d’un sistema versàtil que connecta perfectament amb una àmplia gamma d’equips industrials, utilitzant dades en temps real per adaptar la configuració de la màquina de forma dinàmica. Mitjançant l’anàlisi dels patrons de consum d’energia i les mètriques de producció, el sistema identificarà de manera autònoma els paràmetres operatius òptims, millorant així l’eficiència energètica i minimitzant el temps d’inactivitat.
Econòmicament, el projecte dissenyarà estratègies rendibles que redueixin les despeses d’energia i maximitzin el retorn de la inversió per a les parts interessades. També incorporarà mètriques de reducció de carboni, permetent a les empreses aconseguir objectius mediambientals mantenint l’eficiència operativa. Per garantir la robustesa, es realitzaran validacions experimentals en col·laboració amb socis industrials, facilitant el desplegament de solucions escalables adaptables a diversos entorns industrials.
Resultats esperats
S’espera que aquesta recerca millori significativament l’eficiència energètica i el temps d’activitat operatiu en els processos industrials, proporcionant un referent per a la sostenibilitat i l’estalvi de costos en el sector. El projecte pretén demostrar reduccions substancials en els costos energètics i temps d’inactivitat, contribuint a un ecosistema industrial més eficient i sostenible. El resultat serà un marc d’optimització flexible i escalable adaptable a diversos entorns industrials, complementant els avenços teòrics amb aplicacions pràctiques i d’impacte. A través d’aquesta recerca, la IA i les tècniques d’optimització avançaran en la gestió de processos industrials d’última generació, fomentant un futur d’operacions industrials intel·ligents, sostenibles i resilients.
