Reinosa Forgings & Castings prueba la IA para optimizar el consumo de sus hornos

El objetivo de Gasai no es otro que mejorar la eficiencia energética de la factoría campurriana y reducir las emisiones en uno de los procesos energéticamente más demandantes de la fábrica: el tratamiento térmico de las piezas forjadas. Para ello, se ha desarrollado una herramienta que aúna un modelo predictivo del consumo de gas, basado en datos históricos y sensores digitales de nueva generación.

Según explicó ayer Forgings & Castings, todo ello junto con un planificador de producción optimizado, capaz de prever los tiempos de ocupación de los hornos y proponer secuencias energéticamente más eficientes, al mismo tiempo que hace las funciones de monitor inteligente del estado de las calderas, para alertar de desviaciones del comportamiento previsto y permitir la activación del mantenimiento preventivo.

En paralelo, la compañía cántabra ultima una cuarta herramienta experimental capaz de inferir el grado de empapamiento térmico de las cargas —una variable crítica para garantizar la calidad del acero— a partir del análisis de curvas de consumo de gas, sin necesidad de sensores internos.

El sistema se encuentra en proceso de validación industrial y próximo a su implementación operativa en los cinco hornos de una de las líneas principales de forjado comercial. Las primeras pruebas confirman un alto potencial de ahorro energético y mejora del rendimiento.