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La inteligencia artificial y los gemelos digitales se abren paso como herramientas clave para mejorar la eficiencia energética de la industria. El proyecto DIENERTEX ha validado una solución digital capaz de analizar datos energéticos, productivos y ambientales para identificar oportunidades de ahorro, reducir emisiones y optimizar los procesos industriales sin interferir en la producción.
Desarrollada por el Instituto Tecnológico de la Energía (ITE) junto con la Asociación de Empresarios Textiles de la Comunidad Valenciana (ATEVAL) y el Clúster de la Energía de la Comunitat Valenciana (CECV), la herramienta ha sido probada con datos reales de empresas valencianas, demostrando su capacidad para facilitar la toma de decisiones basada en datos y mejorar la competitividad de las industrias.
La plataforma utiliza información básica sobre la producción, el consumo energético y los indicadores ambientales de cada planta para elaborar un diagnóstico estructurado de su situación y generar un plan de actuación priorizado.
Las recomendaciones abarcan desde mejoras en la gestión energética y la digitalización hasta actuaciones sobre procesos térmicos, consumo de agua, utilización de productos químicos o tratamiento de residuos. El sistema permite comparar diferentes alternativas desde un punto de vista técnico, económico y ambiental antes de acometer inversiones.
Uno de los principales avances de DIENERTEX ha sido el desarrollo de prototipos de gemelos digitales aplicados a procesos del sector textil, como líneas de desfibrado y reciclado de fibras, equipos de hilatura o líneas de acabado y laminado.
Estos modelos virtuales reproducen el comportamiento de las instalaciones y permiten simular distintos escenarios operativos para anticipar su impacto sobre el consumo energético, las emisiones y la productividad, facilitando decisiones relacionadas con la producción, el mantenimiento o futuras inversiones sin necesidad de realizar pruebas en la planta.
"Las validaciones realizadas con datos representativos de procesos industriales intensivos en energía muestran que los modelos son capaces de reproducir con un grado de precisión adecuado el comportamiento energético-productivo, lo que se traduce en una toma de decisiones más informada y basada en datos", destacan desde el equipo técnico del proyecto en ITE.
Además de optimizar el consumo energético, el proyecto sienta las bases para un futuro entorno de datos sectorial capaz de integrar información energética, productiva y ambiental, facilitando el cumplimiento de obligaciones como el cálculo de la huella de carbono, la elaboración de planes de descarbonización, la mejora de la gestión del agua o la incorporación de criterios de ecodiseño.
Tras completar esta primera fase de desarrollo y validación, el consorcio trabaja ya en el escalado de la solución para extender su implantación a un mayor número de empresas y analizar su aplicación en otros sectores industriales intensivos en consumo energético, más allá del ámbito textil.
El proyecto DIENERTEX-F1 (expediente AEI-010500-2025-175) ha sido financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro de la convocatoria de Agrupaciones Empresariales Innovadoras, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
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