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05 de junio de 2018
Publicado por Sonia Soto

UN RETO INÉDITO

Repsol y Google, el proyecto que aborda la inteligencia artificial y el big data

La tecnología de Google se utilizará para analizar cientos de variables que miden desde la presión y la temperatura de las máquinas, a los flujos o las tasas de procesamiento de los hidrocarburos, entre otros.

Repsol y Google alcanzan un acuerdo pionero en el mundo. (Foto:  @RepsolWorldwide)

Repsol y Google Cloud pusieron en marcha un proyecto para optimizar la gestión de la refinería de Tarragona, una de las instalaciones industriales más grandes y complejas, utilizando big data e inteligencia artificial.

La directora general de Downstream de Repsol, María Victoria Zingoni, y la directora general de Google en España y Portugal, Fuencisla Clemares, participaron en la reunión de inicio del proyecto, que “supone un reto pionero en el refino mundial”, señalaron fuentes de la compañía energética.

Esta iniciativa empleará la tecnología digital de última generación de Google Cloud “como herramienta al servicio de los trabajadores” de la instalación tarraconense. Los objetivos son “maximizar la eficiencia, tanto en consumo energético como en el del resto de recursos, y mejorar el rendimiento en el funcionamiento integral de la refinería”.

De hecho, la compañía espera que este proyecto incremente sus márgenes en 30 céntimos por barril, lo que se traduciría en unos ingresos extra de más de 17 millones de euros al año en la refinería de Tarragona.

Esta división, encargada de refinar, comercializar y distribuir los hidrocarburos, obtuvo un resultado neto ajustado de 425 millones de euros en el primer trimestre del año, frente a los 500 millones registrados entre enero y marzo del ejercicio anterior. 

La tecnología de Google se utilizará para analizar cientos de variables que miden desde la presión y la temperatura de las máquinas, a los flujos o las tasas de procesamiento de los hidrocarburos, entre otros.

La energética española se ha marcado como objetivo gestionar en tiempo real hasta 400 variables diferentes, frente a las 30 actuales, con el propósito ya no sólo de detectar ineficiencias en la cadena de producción sino incluso de anticipar averías u optimizar el consumo eléctrico y del agua.