Aplicación de la ciencia de datos para la monitorización y control de la generación de energía neumática en procesos industriales

Abstract

Las expectativas del sector industrial respecto de la aplicación de la ciencia de datos, son tan elevadas como lo son las dificultades en alcanzarlas. Es habitual pensar que este entorno, donde las máquinas y los sensores han estado presentes desde sus orígenes, es idóneo para su aplicación. Sin embargo, al ser el ecosistema industrial muy maduro, su aplicación está repleta de carencias y problemáticas sin resolver. Existen grandes volúmenes de información provenientes de una amplia variedad de fuentes, pero éstos se encuentran habitualmente organizados en repositorios inconexos, dónde se dispone de datos sin limpiar, curar o procesar y, en muchos casos, con ausencia de registros en variables claves para el proceso monitorizado. Son muchos los enfoques adoptados para intentar satisfacer las expectativas, y pocos los que consiguen alcanzarlas manteniéndose alineados con los objetivos del experto en el área industrial afectada. En este TFM se propone estudiar la adopción y puesta en práctica de la ciencia de datos para la digitalización, monitorización y control de uno de los procesos más demandantes energéticamente del sector industrial, la generación de energía neumática a través de la utilización de compresores en redes de aire.

The expectations of the industrial sector regarding the application of data science are as high as the difficulties in achieving them. It is usual to think that this environment, where machines and sensors have been present since its origins, is ideal for its application. Nevertheless, industrial ecosystem is very mature, and data science application is full of deficiencies and challenges. There are large volumes of information from a wide variety of sources where they are usually organized in silos, where data is available without cleaning, curing or processing and, in many cases, with no records of key variables for the monitored process. There are many approaches it’s able to adopt in order to fulfill expectations. Few of them allow us to achieve them keeping aligned with the objectives of the expert in the affected industrial area. In this TFM, it is proposed to study the adoption and implementation of data science for the digitalization, monitoring and control of one of the most demanding energy processes in the industrial sector: the generation of pneumatic energy through the use of air compressors and the networks they feed.