Ahorrar energía, disminuir residuos industriales, predecir fallos, aumentar la eficiencia de la producción, ser más sustentables y ahorrar en mantenimiento son objetivos que ya se logran con ciencia de datos. Sergio Morales Valdés, joven científico y especialista en control estadístico de calidad, explica cómo.
Imagina una tonelada de llantas que son desechadas de una fábrica. Ahora incrementa gradualmente tu visión: piensa en un millón de toneladas y después en más de 13 millones y media. A continuación, imagina su impacto por 80 o 100 años, que es el tiempo que tardan en descomponerse…
Ésta es la realidad de este tipo de residuos industriales en el mundo, de los que solamente se recicla el 9 por ciento. ¿Por qué no ayudar a la industria a reutilizar este desecho de una manera sustentable, empleando procedimientos que no impacten el medio ambiente?
A partir de esta pregunta, Sergio Morales Valdés, ingeniero químico administrador y doctor en Procesos Sostenibles por la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL), trabajó con su equipo en una planta en Abasolo, Nuevo León, donde lograron desarrollar un sistema que recicla estas llantas para generar un sustituto ecológico de diésel.
Ahora, HM Energy México es finalista internacional de la Organización de las Naciones Unidas (ONU), en la iniciativa global Accelerate 2030, que convoca a emprendedores ambientales para acelerar los objetivos de sustentabilidad establecidos para ese año.
Los ganadores tuvieron la oportunidad de presentar sus resultados y Naciones Unidas busca hacerlos escalables. De 500 que llegaron en la convocatoria internacional, solamente fueron elegidos nueve. El proyecto de Sergio fue el único representante de este país y ahora se está estudiando la posibilidad de replicarlo en otros contextos.
Ciencia de datos: ¿para qué?
La ciencia de datos, en sí misma, no es una oferta que la industria compre. Lo que sí atrae a las empresas e inversionistas es la posibilidad de cumplir sus objetivos: mejorar la calidad, entender procesos, predecir fallos, ahorrar energía, reducir gastos de mantenimiento… y una gran variedad de metas que están siendo resueltas, precisamente, con ciencia de datos.
Por eso hay que comunicar qué soluciones está ofreciendo este campo de estudio, en términos de calidad, sustentabilidad e intereses de negocio, como la escalabilidad. Así lo explicó Sergio Morales Valdés en su presentación ante la comunidad de Women in Data, capítulo Monterrey, donde Experto PYME tuvo la oportunidad de entrevistarlo.
“El ser ingeniero químico administrador me hace un poquito diferente porque no soy programador de base ni de primer estudio. Tengo el enfoque de la industria, del proceso”, aclara el joven científico, cuya consultoría SMV (Servicios de Medición y Venta) tiene el eslogan: “Without data, it’s just another opinion” (“Sin datos, sólo es otra opinión”).
Uno de los objetivos que se logran con ciencia de datos es predecir. “No es tanto decirte si vas bien o mal. El chiste es predecir cómo viene la siguiente pieza porque si yo puedo predecir que la siguiente pieza viene mal, tomo acción ahorita y entonces mis gastos por scrap se van a cero o casi cero”, destacó.
Estos son tres de los casos que compartió Sergio con Experto PYME y ante la comunidad de Women in Data, en su ponencia “Ciencia de datos en la manufactura nacional e internacional: Necesidades actuales y casos de éxito”.
Caso 1: Un biodiesel a partir de llantas
Más de 30 millones de llantas se desechan cada año en México, cantidad que podría crecer hasta 50 millones en el 2020. Con HM Energy Mexico, el equipo de Sergio logró desarrollar una solución ambiental: convierten este contaminante en commodities valiosos, como diésel limpio y carbon black.
“Estamos hablando de uno de los proyectos más exitosos que tuvimos. Se traslapa con ciencia de datos por la optimización del proceso”, explicó Morales Valdés. Durante su presentación en las Naciones Unidas, aprendió a comunicar las ventajas de la ciencia de datos con la sensibilidad del negocio, porque los inversionistas quieren ver sustentabilidad y escalamiento, nos los datos crudos.
Caso 2: Cáscaras de naranja y energía solar
Durante sus estudios de maestría en Procesos Sostenibles, Sergio tuvo la oportunidad de desarrollar un proyecto para generar biodiesel a partir de cáscara de naranja, empleando un reactor que trabaja con energía solar.
Para lograrlo, trabajó por seis meses en la Plataforma Solar de Almería (PSA). “Es un proceso similar al que hacemos con las llantas, pero ese no se llevó a energía solar por complicaciones de escalamiento”, precisó.
Caso 3: Sustituto de gas natural con papel reciclable
Una planta de reciclaje de papel detectó un problema: cuando llega a su sexta o séptima generación, el papel deja de ser reciclable. Se convierte en un desecho que Sergio describe como “una pelusa” que va directo al relleno sanitario.
Para reutilizar este desecho, durante su doctorado Sergio Morales desarrolló e implementó un reactor que transforma esa pelusa en un sustituto de gas natural. Pero el camino no terminó ahí: también empleó ciencia de datos para optimizar los procesos del reactor y lograr que contaminara lo menos posible.
“Al ser un reactor que trabaja cerca de los 800 grados Celsius, calentarlo también representa un impacto ambiental. Y si no lo haces bien y no tiene la producción esperada, va a contaminar más de lo que va a ayudar”, refiere.
“Entonces ahí es donde sí utilizamos mucha ciencia de datos para resolver las 12 reacciones químicas que van adentro, la velocidad de cada una de las entradas… y que nos diera una buena eficiencia contaminando lo menos posible”.
Objetivos en común: sustentabilidad y ahorro
Tanto en sus proyectos de desarrollo como en el trabajo que realiza en SMV, Morales Valdés destaca el empleo de la ciencia de datos para alcanzar metas de sustentabilidad y ahorro. “Está habiendo mucha necesidad de integrar la estadística matemática a la producción, a la eficiencia de la máquina como tal”, aclara.
Sergio toma los datos que generan las empresas y los contextualiza visitando las plantas de producción. El resultado da valor y ahorros a las empresas. Por ello, el futuro de la ciencia de datos se avizora amplio. Su aplicación se está dando ya, prácticamente, en todos los sectores de la industria.