Desde el análisis predictivo basado en la IA hasta los chatbots que ayudan a los operadores a tomar decisiones, la IA está transformando el funcionamiento de la industria. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como la serie GPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google, son increíblemente potentes, pero aún presentan limitaciones significativas, especialmente a la hora de abordar temas complejos propios de un ámbito específico.
Methanex (el mayor productor y proveedor mundial de metanol) está superando estas limitaciones mediante la integración de datos internos específicos de su ámbito con un LLM. Para que este enfoque funcionara, Methanex necesitaba una solución escalable que le permitiera extraer de forma segura datos operativos limpios. Methanex, que ya utilizaba AVEVA™ PI System™, recurrió a CONNECT, la plataforma de inteligencia industrial de AVEVA, para que le ayudara a transformar los datos brutos en perspectivas operativas basada en la IA.
Desafíos
La fragmentación de los datos y los conocimientos de los SME en una organización distribuida a nivel mundial provocaba una lentitud en la toma de decisiones
Era necesario evitar fallos críticos en los equipos y reducir los costosos tiempos de inactividad
La falta de visibilidad de los datos operativos obstaculizó los esfuerzos de mejora y la agilidad
Resultados
Se facilitó la colaboración global entre los SME, los proveedores y los profesionales de TI, y se visualizaron los resultados de los análisis avanzados, lo que mejoró la rapidez en la toma de decisiones
Se utilizaron modelos fundacionales de IA para predecir patrones en los datos del sistema AVEVA PI, lo que generó importantes beneficios operativos
Soluciones de IA personalizadas implementadas según las necesidades operativas
Integración simplificada de la infraestructura de TI con otras plataformas
Utilizar un LLM con datos internos para obtener predicciones precisas
El metanol es un ingrediente esencial que se utiliza para fabricar cientos de productos industriales y de consumo cotidiano, como plásticos, tejidos, pinturas, adhesivos y materiales de construcción. También es un combustible alternativo de combustión limpia y competitivo en cuanto a costes. Para producir metanol, Methanex utiliza metano como materia prima, que la empresa reforma a altas temperaturas para descomponerlo en los componentes básicos que se utilizan para formar moléculas de metanol (hidrógeno y monóxido de carbono); a continuación, combina estas moléculas en un reactor de alta presión, tras lo cual Methanex purifica el metanol, lo almacena y lo distribuye a nivel mundial.
Como mayor productor y proveedor mundial de metanol para los principales mercados internacionales, con plantas de producción en seis países y una capacidad operativa anual de 10,6 toneladas métricas, Methanex genera una enorme cantidad de datos operativos. Sin embargo, la fragmentación de los datos y los conocimientos de los SME habían provocado una lentitud en la toma de decisiones. La empresa era consciente de que necesitaba una mayor visibilidad de sus datos operativos para prevenir fallos en los equipos y reducir los costosos tiempos de inactividad, y sabía que la inteligencia artificial podía ayudarla a lograrlo.
Aplicaciones como ChatGPT funcionan con LLM, que generan respuestas basadas en patrones aprendidos a partir de datos de entrenamiento a gran escala. Sin embargo, este enfoque resulta menos eficaz en tareas específicas de un ámbito concreto, lo que dificulta su uso en sectores en los que la precisión de los datos es esencial. Confiar únicamente en la información del LLM en estos casos puede dar lugar a "alucinaciones", es decir, respuestas incorrectas o sin sentido que podrían acarrear graves consecuencias en un entorno operativo. Methanex necesitaba un LLM que interactuara con sus fuentes de datos internas y proporcionara respuestas basadas en dichos datos. Por lo tanto, el primer paso de Methanex para crear estos modelos de IA fue conectarlos de forma segura a datos operativos limpios.
"Si estamos [utilizando un modelo fundacional de IA] con texto, ¿podemos hacerlo con datos de series temporales? Sí, podemos, y existen muchos modelos fundacionales para ello. Y la forma de acceder a ellos es mediante CONNECT".
—Julio Figueroa, responsable de Relaciones Comerciales de TI, Methanex
Conectar datos operativos limpios con modelos de IA: el efecto CONNECT
Aunque Methanex lleva décadas utilizando AVEVA PI System, durante el último año ha estandarizado toda su plataforma AVEVA PI System en sus seis centros de producción repartidos por todo el mundo. Disponía de datos operativos limpios procedentes de su AVEVA PI System; la cuestión era cómo conectar estos datos a los modelos de IA. La solución estaba en el propio nombre. CONNECT fue la clave para integrar con éxito datos operativos limpios y modelos de IA de forma segura y flexible, concretamente mediante CONNECT data services.
"CONNECT nos ha ayudado a simplificar significativamente la infraestructura de TI, reduciendo el coste total de propiedad (TCO). Pero, ¿sabe qué es lo más importante? Nos ha permitido liberar a la empresa para que se centre en los problemas empresariales en lugar de en las cuestiones de TI".
—Julio Figueroa, responsable de Relaciones Comerciales de TI, Methanex
CONNECT, con su plataforma ligera y segura basada en la nube, simplificó la infraestructura de TI de Methanex. Gracias a las visualizaciones configurables y a los modelos fundacionales de IA fácilmente integrables, el equipo puede ahora predecir patrones en los datos del AVEVA PI System y tomar decisiones que optimicen la producción. CONNECT también permitió a Methanex crear soluciones utilizando agentes de IA y un asistente de optimización de operaciones (soluciones que automatizan tareas que requieren mucho tiempo y ofrecen a los operadores una orientación rápida y precisa si surge algún problema), lo que ha permitido aprovechar aún más el potencial de la IA para impulsar la eficiencia de la planta.
Solución
Se han implementado AVEVA PI System y CONNECT para permitir una toma de decisiones rápida, basada en datos y potenciada por la IA, en cualquier momento y en cualquier lugar.
Visualizar el futuro de la producción de metanol con CONNECT
Como dice Julio Figueroa de Methanex: «Puede tener modelos o análisis excelentes, pero debe crear visualizaciones que sean atractivas para sus usuarios». Existen dos tipos de consumidores de datos en Methanex: usuarios operativos, a los que se atiende bien mediante los paneles de control de AVEVA™ PI Vision™ y AVEVA™ PI DataLink™, y usuarios estratégicos, que generalmente necesitan datos consolidados de diferentes fuentes y de distintas maneras. Methanex ha descubierto que Power BI satisface bien las necesidades de estos usuarios.
Anteriormente, el informe de Power BI que Methanex necesitaba elaborar requería una infraestructura compleja cuyo mantenimiento, al ampliarse a seis plantas de fabricación, suponía una gran carga de trabajo. Ahora, Methanex conecta AVEVA™ PI Server a CONNECT para generar informes de Power BI. Una solución escalable, simplificada y de fácil mantenimiento. Esto ayuda a los usuarios estratégicos de Methanex a tener acceso a la información que necesitan para colaborar a nivel mundial y operar de forma más eficiente.
CONNECT permite a Methanex proporcionar diferentes visualizaciones de los datos de operaciones según las necesidades del usuario.
Crear modelos fundacionales con CONNECT
Para el aprendizaje automático tradicional, necesita una gran cantidad de datos limpios para entrenar el modelo e iterar hasta que el modelo proporcione respuestas precisas. Esto puede resultar difícil y consumir mucho tiempo. Incluso si obtiene un buen resultado y desea replicarlo, puede resultar difícil escalarlo.
Los modelos fundacionales, como la serie GPT de OpenAI, ya están entrenados con grandes cantidades de datos. Estos modelos fundacionales también existen para datos de series temporales. En lugar de tener que entrenar un modelo de forma iterativa hasta que ofrezca respuestas precisas, estos modelos fundacionales permiten a Methanex integrar todos sus datos internos, a los que se accede a través de CONNECT, con un modelo como TimeGen de Microsoft Azure. Mediante la ingeniería de prompts, Methanex puede personalizar estos modelos en lugar de crearlos desde cero.
"Esto nos ha ayudado a aprovechar los datos sin procesar que hemos recopilado durante tanto tiempo y a hacerlos más accesibles para nuestros operadores, lo que les facilita el trabajo y aumenta la eficiencia de nuestras plantas".
—Franco Branca, ingeniero sénior de procesos y proyectos, Methanex
Methanex uses a generative pre-trained model designed for time series forecasting and anomaly detection to forecast steam turbine discharge pressure at one of its sites.
Methanex utiliza estos modelos para detectar anomalías en los equipos antes de que se conviertan en riesgos operativos. En un caso concreto, Methanex utilizó TimeGen de Microsoft Azure con datos a los que se accedió a través de CONNECT para pronosticar la presión de descarga de una turbina de vapor en una de sus instalaciones. Esta presión es un indicador crítico de la eficiencia con la que funciona la turbina. Mediante un modelo generativo preentrenado, diseñado para la previsión de series temporales y la detección de anomalías con AVEVA PI System y CONNECT data services, los operadores pudieron comprobar la eficiencia con la que funciona este equipo, lo que les permitió ajustar los parámetros o solicitar mantenimiento según fuera necesario; además, los valores ponderados ayudan a los operadores a identificar qué factores influyen en las tendencias de comportamiento para comprender exactamente lo que está sucediendo.
Los agentes de IA y los asistentes de optimización ayudan a los operadores a optimizar las operaciones de la planta
Los agentes de IA son programas de software en los que no se programan explícitamente reglas de negocio. En su lugar, un modelo de IA selecciona de forma autónoma las herramientas que necesita para completar una tarea. Methanex personalizó un agente de IA para que seleccionara lo que necesita, dotándolo de tres herramientas: CONNECT; una biblioteca de documentos con procedimientos, formularios y manuales; y la capacidad de enviar un correo electrónico. CONNECT es compatible con plataformas de agentes de IA como n8n, lo que facilita a los agentes de IA el acceso a datos de operaciones fiables.
Por ejemplo, si un operador solicita al agente el valor de uno de los activos de Methanex, el agente elegirá CONNECT para recuperar dicha información. Si, a continuación, el operador solicita documentación, el agente seleccionará la biblioteca de documentos. A continuación, el operador puede pedir al agente que le envíe la información recuperada a su cuenta de correo electrónico, para tenerla fácilmente disponible. En una planta química, un operador debe supervisar muchos procesos diferentes simultáneamente, a menudo con alarmas que se solapan. El agente puede ayudar al operador a establecer prioridades. Puede orientar rápidamente al operador para que detecte en qué casos el comportamiento de los equipos se sale de los rangos recomendados y ayudarle a priorizar las acciones inmediatas, indicándole el procedimiento adecuado que debe seguir para optimizar las operaciones.
Methanex también ha entrenado un modelo de IA para que actúe como asistente de optimización de operaciones. El equipo toma los datos de procesos y manuales que ha recopilado a lo largo del tiempo a través del AVEVA PI System. A continuación, utiliza un modelo de IA basado en Python para recibir nuevos datos de entrada a través de CONNECT. Posteriormente, el modelo genera predicciones y recomendaciones. El operador recibe información visual en la que se le recomiendan cambios de optimización a través de una interfaz de usuario personalizada que utiliza CONNECT. Y el ciclo se repite. El modelo analiza los cambios y recomienda nuevos ajustes. De este modo, Methanex ha podido transformar los datos operativos sin procesar en perspectivas útiles.
CONNECT is integrable with AI agent platforms such as n8n, making it easy for AI agents to access clean operations data.
Algunas de las primeras conclusiones de Methanex tras utilizar estos modelos muestran que las predicciones pueden mejorarse incluyendo variables externas, como las condiciones meteorológicas o los datos procedentes de otras instalaciones que afectan directamente a la instalación en cuestión. Los próximos pasos del equipo consistirán en compartir estas perspectivas con los usuarios de la empresa para recabar su opinión sobre las variables adecuadas que deben utilizarse.
Al incorporar CONNECT a su AVEVA PI System, Methanex puede personalizar soluciones de IA adaptadas a sus necesidades operativas específicas y aprovechar el análisis basado en IA, el modelado predictivo y la supervisión en tiempo real para impulsar la optimización de la planta. Tanto la plataforma CONNECT como la cartera de productos AVEVA PI System que utiliza Methanex están disponibles a través de la oferta AVEVA™ PI Data Infrastructure.
Aspectos destacados del producto
AVEVA™ PI System™
Recopile, agregue y enriquezca datos de operaciones en tiempo real para la resolución inmediata de problemas y proporcione datos formateados con facilidad a aplicaciones empresariales y análisis avanzados.
CONNECT
Nuestra plataforma de inteligencia industrial: acceda de forma segura a la cartera de software como servicio (SaaS) industrial más amplia y completa, potenciada por el poder de la inteligencia artificial (IA) industrial.
