Las alarmas por fuego falsas en instalaciones industriales pueden generar paros operativos con afectaciones estimadas de hasta 100 millones de pesos por día, de acuerdo con especialistas del sector. En este contexto, los nuevos detectores de flama basados en redes neuronales artificiales (RNA), diseñados para disminuir interrupciones no programadas en plantas de manufactura, energía, química, minería y petroquímica, proponen una solución vanguardista.
Juan Carlos Hernández, especialista de MSA Safety, explicó que estos sistemas están configurados para diferenciar entre fuego real y actividades comunes en planta, como trabajos de soldadura, equipos de alta temperatura o variaciones lumínicas no críticas.
Detección de flama con IA en industrias críticas
“Una falsa alarma puede detener operaciones completas durante horas. En ese tiempo se pierden recursos, se generan retrasos logísticos y, en ciertos casos, pueden alcanzarse afectaciones económicas de hasta millones de dólares por día”.
Cuando se activa una alarma errónea, normalmente se detienen líneas de producción, se evacúa personal y se detonan protocolos de emergencia, lo que se traduce en costos directos y efectos en cadenas de suministro. Hernández detalló que el uso de modelos de análisis visual con IA permite reconocer patrones térmicos y espectrales asociados a fuego real, lo que reduce el riesgo de disparos equivocados.
“Las redes neuronales entrenan al dispositivo para identificar escenarios complejos y descartar elementos que antes eran interpretados como fuego. Esto mejora la continuidad operativa sin descuidar la seguridad”.
La tecnología puede integrarse en sistemas ya instalados de protección contra incendios, siempre que se consideren procesos de diseño, instalación y mantenimiento adecuados. También requiere capacitación técnica para asegurar un uso correcto, así como análisis previo de los espacios para determinar zonas críticas.
Continuidad operativa y reducción de falsas alarmas
De acuerdo con el especialista, sectores como refinerías, petroquímica, energía y minería han mostrado mayor interés en estas soluciones debido a la criticidad de sus procesos. En estas industrias, la reducción del riesgo operativo y el incremento de disponibilidad de planta son factores clave para mantener la competitividad.
Hernández añadió que la selección adecuada del equipo y su correcta configuración resultan decisivas: “Cada planta tiene condiciones distintas; si el detector no está calibrado conforme a esas particularidades, puede aumentar el problema en lugar de resolverlo”.
La modernización de sistemas de detección contribuye a mejorar la gestión del riesgo operativo en instalaciones industriales altamente reguladas. De acuerdo con el entrevistado, las tecnologías basadas en IA representan una tendencia creciente en seguridad industrial y se proyecta mayor adopción en los próximos años conforme avancen las regulaciones y se incrementen las exigencias de disponibilidad dentro de la industria.
