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Inteligencia Artificial en la industria Química: el enfoque de Covestro

La llamada cuarta revolución industrial (también conocida como industria 4.0) está transformando distintas industrias y la inteligencia artificial (IA) en la industria Química podría ser la punta de lanza para volver los procesos más rápidos y eficientes.

El fabricante de polímeros de alto rendimiento, Covestro, impulsa el uso de la inteligencia artificial en la industria Química con una serie de proyectos piloto en diferentes divisiones para investigar la forma en que las tecnologías digitales pueden hacer que los procesos se vuelvan más eficientes y sustentables.

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Proyectos impulsados por IA

La empresa alemana dio a conocer que está probando cómo puede optimizar el proceso de fabricación de poliésteres en su sitio de producción de Dormagen, Alemania. Estos materiales son necesarios para generar poliuretanos, por lo que el uso de inteligencia artificial en el procesamiento de los datos integrales tiene como fin crear capacidades de producción libre y minimizar al mismo tiempo el consumo de energía.

Adicionalmente, las tecnologías digitales también se utilizan en otras plantas de la compañía para predecir el consumo máximo de vapor en su producción, ya que de esta forma se puede reducir a largo plazo el consumo de energía y los costos.

Customer experience e Inteligencia Artificial

Covestro también ha enfocado sus investigaciones en la experiencia digital del cliente. La empresa utiliza el aprendizaje automático 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 inteligencia artificial también sea utilizada en el área de Compras en el futuro.

La empresa ha desarrollado 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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