Facsa optimiza el funcionamiento de la EDAR de L’Escala gracias a la IA

Esta iniciativa es uno de los proyectos innovadores que Facsa seleccionó en la quinta convocatoria del acuerdo Corporate de la compañía y Lanzadera.

El trabajo conjunto con la startup ha permitido realizar un análisis automático e inteligente de imágenes captadas por cámaras instaladas en las tuberías. Específicamente, a través del uso de dos algoritmos basados en Deep Learning y Machine Learning, Rely ha clasificado el agua en diferentes tonalidades permitiendo identificar la calidad de la corriente y, por consiguiente, el funcionamiento de las centrífugas.

Precisamente esta información es la que hace posible encontrar cualquier imprevisto que pueda ser detectable visualmente, en el mismo momento en que ha ocurrido, y sin necesidad de la presencia del personal de planta. Gracias a ello, la EDAR reacciona en el mínimo tiempo posible, gana agilidad en la respuesta y optimiza los recursos de la instalación. De este modo, se demuestra la utilidad de estos sistemas inteligentes para ahorrar desplazamientos, automatizar procesos o dar apoyo al personal de operación para la toma de decisiones. Por ejemplo, en este caso, podrán saber sin necesidad de desplazarse la calidad del escurrido que sale de la centrífuga, que explica a su vez la calidad del fango deshidratado que se valoriza, y que determina si se debe corregir el tratamiento con más o menos reactivo.

Para este trabajo la herramienta ha logrado recopilar cerca de 8.000 imágenes, las cuales han sido etiquetadas y analizadas en un proceso de preparación de datos y selección de características relevantes para los modelos. El seguimiento se ha llevado a cabo mediante un sistema de alarmas emitidas vía mensajes de texto con imágenes adjuntas, que ha permitido tener monitoreada la instalación en tiempo real. Así, en el transcurso de un mes, se han enviado 143 alertas, lo que equivale a un promedio de 4,6 alertas diarias.