{"id":26692,"date":"2026-10-26T19:07:21","date_gmt":"2026-10-26T18:07:21","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26692"},"modified":"2026-10-26T19:07:21","modified_gmt":"2026-10-26T18:07:21","slug":"gemelos-digitales-basados-en-ia-para-mejorar-los-rendimientos-energeticos-de-los-procesos-industriales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26692","title":{"rendered":"Gemelos digitales basados en IA para mejorar los rendimientos energ\u00e9ticos de los procesos industriales"},"content":{"rendered":"<p><strong>El proyecto DIENERTEX valida un sistema basado en datos, inteligencia artificial y gemelos digitales que ayuda a reducir costes energ\u00e9ticos para la industria<\/strong><\/p>\n<p>La presi\u00f3n por reducir costes energ\u00e9ticos, recortar emisiones y optimizar el uso del agua est\u00e1 obligando a muchas industrias a replantearse c\u00f3mo gestionan sus procesos. La combinaci\u00f3n de an\u00e1lisis avanzado de datos, modelos de inteligencia artificial y gemelos digitales se est\u00e1 consolidando como una de las palancas m\u00e1s eficaces para avanzar en esa direcci\u00f3n, permitiendo tomar decisiones m\u00e1s precisas sin interrumpir la actividad productiva.<br \/>\nEn este contexto, un equipo de investigadores ha validado una nueva herramienta digital que traduce datos energ\u00e9ticos, productivos y ambientales en diagn\u00f3sticos claros y planes de mejora accionables. Desarrollada en el marco del proyecto DIENERTEX, en el que han participado el Instituto Tecnol\u00f3gico de la Energ\u00eda (ITE), la Asociaci\u00f3n de Empresarios Textiles de la Comunidad Valenciana (ATEVAL) y el Cl\u00faster de la Energ\u00eda de la Comunitat Valenciana (CECV), la soluci\u00f3n se ha probado con datos reales de empresas valencianas y ha demostrado su capacidad para identificar ahorros energ\u00e9ticos, reducir emisiones y mejorar la competitividad.<br \/>\nA partir de informaci\u00f3n b\u00e1sica sobre la producci\u00f3n y los consumos de una planta, el sistema configura un diagn\u00f3stico estructurado de su situaci\u00f3n energ\u00e9tica y ambiental y propone un plan de actuaci\u00f3n priorizado. Las recomendaciones pueden ir desde medidas de gesti\u00f3n y digitalizaci\u00f3n hasta cambios en procesos t\u00e9rmicos, uso de agua, productos qu\u00edmicos o tratamiento de residuos. Las pruebas realizadas muestran que esta aproximaci\u00f3n ayuda a ordenar, con criterios t\u00e9cnicos, econ\u00f3micos y ambientales, las oportunidades de mejora y a comparar distintas alternativas antes de invertir.<br \/>\nComo parte de DIENERTEX se han desarrollado prototipos de gemelos digitales energ\u00e9ticos y productivos aplicados a l\u00edneas de desfibrado y reciclado de fibras, equipos de hilatura y l\u00edneas de acabado y laminado para textil hogar. Estos modelos permiten simular diferentes formas de operar la planta y anticipar su impacto en consumo energ\u00e9tico por unidad fabricada, emisiones y productividad, apoyando decisiones de producci\u00f3n, mantenimiento o inversi\u00f3n sin necesidad de realizar pruebas sobre la instalaci\u00f3n real.<br \/>\n\u201cLas validaciones realizadas con datos representativos de procesos industriales intensivos en energ\u00eda muestran que los modelos son capaces de reproducir con un grado de precisi\u00f3n adecuado el comportamiento energ\u00e9tico productivo, lo que se traduce en una toma de decisiones m\u00e1s informada y basada en datos\u201d, subrayan desde el equipo t\u00e9cnico del proyecto en ITE.<br \/>\nEntre los avances alcanzados destaca tambi\u00e9n el desarrollo inicial de las capacidades necesarias para un futuro entorno sectorial de datos, capaz de integrar informaci\u00f3n energ\u00e9tica, productiva y ambiental relevante para mejorar la competitividad y la sostenibilidad de las empresas. Este tipo de soluciones facilita adem\u00e1s el cumplimiento de obligaciones como el c\u00e1lculo y reducci\u00f3n de la huella de carbono, la elaboraci\u00f3n de planes de descarbonizaci\u00f3n, la mejora en el uso del agua o la incorporaci\u00f3n de criterios de ecodise\u00f1o.<br \/>\nTras esta primera fase de desarrollo y validaci\u00f3n, el consorcio de DIENERTEX trabaja ya en el escalado de la soluci\u00f3n para su implantaci\u00f3n en un mayor n\u00famero de empresas industriales y en el an\u00e1lisis de su posible adaptaci\u00f3n a otros sectores intensivos en energ\u00eda, m\u00e1s all\u00e1 del textil. El proyecto DIENERTEX- F1 , con 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 Recuperaci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Resiliencia.<\/p>\n<p><span style=\"color: #999999;\"><em>Arriba, imagen cortes\u00eda de ITE<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El proyecto DIENERTEX valida un sistema basado en datos, inteligencia artificial y gemelos digitales que ayuda a reducir costes energ\u00e9ticos para la industria La presi\u00f3n por reducir costes energ\u00e9ticos, recortar emisiones y optimizar el uso del agua est\u00e1 obligando a muchas industrias a replantearse c\u00f3mo gestionan sus procesos. 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