Covestro impulsa el uso de la inteligencia artificial (IA) en la empresa, así como en toda la industria química para crear procesos eficientes y sustentables.
Como parte de su ADN innovador, el fabricante de polímeros de alto rendimiento con sede en Alemania, lleva a cabo varios proyectos piloto en diferentes divisiones para investigar la manera en que las tecnologías digitales pueden implementar su objetivo.
En el sitio de producción de Dormagen, Alemania, Covestro está probando cómo puede optimizarse el proceso de fabricación de poliésteres, los cuales son necesarios para generar poliuretanos, de ahí que el uso de inteligencia artificial en el procesamiento de los datos integrales tenga como fin crear capacidades de producción libres y minimizar el consumo de energía.
Las tecnologías digitales también se están utilizando en otras plantas de la compañía para predecir el consumo máximo de vapor en su producción, puesto que de esta forma el consumo de energía y los costos se pueden reducir a largo plazo.
Sucheta Govil, directora comercial de Covestro mencionó que con la ayuda de la IA serán capaces de encontrar soluciones en el futuro a escala interdepartamental que antes no eran posibles.
“Esto abre posibilidades completamente nuevas para lograr una mayor sustentabilidad con una mejor utilización de los recursos y, por lo tanto, atender las necesidades de nuestros clientes con mayor precisión”, dijo.
Otro proyecto que impulsa la compañía se relaciona con la experiencia del cliente digital. Covestro considera que el aprendizaje automático se utiliza para ayudar a identificar clientes potenciales en todos los puntos de contacto digitales en Internet y en redes sociales, por lo que su objetivo es conquistarlos como clientes a largo plazo mediante consultas y que la IA será utilizada en el área de compras.
Para hacer un uso óptimo de los hallazgos la empresa desarrolló Covestro Analytics Platform (CAP), una plataforma para científicos de data que recopila la información sin procesar de las plantas de producción, los resultados de investigación y los procesos comerciales, que además los complementa con bases de datos externas para realizar análisis y entrenar modelos de aprendizaje automático.
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