En ciertas industrias manufactureras, las emisiones contaminantes son un subproducto estructural. A lo largo de décadas, la mitigación ha sido técnica; hoy, la IA ofrece una vía operativa para modificar esta condición desde la raíz.
La emisión de gases contaminantes en la manufactura no es un efecto colateral accidental. En sectores como la siderurgia, el cemento, la petroquímica o incluso en procesos de alimentos, las emisiones son consecuencia directa de las reacciones térmicas, combustiones internas y procesos de conversión que caracterizan a estas industrias.
Durante décadas, el tratamiento de estas emisiones se ha planteado como un problema de “captura”, no de “prevención”. Chimeneas más altas, filtros, precipitadores, sistemas de absorción, catalizadores y cámaras de oxidación térmica han sido las respuestas tradicionales.
En el caso de las cementeras, por ejemplo, la cocción del clínker requiere temperaturas superiores a 1,400 °C, lo que conlleva una intensa emisión de CO₂, óxidos de nitrógeno y partículas. Las acerías que emplean hornos de arco eléctrico o de oxígeno básico enfrentan retos similares.
Otro caso es el de la industria alimentaria, donde los procesos de pasteurización y secado por atomización generan concentraciones constantes de CO₂ y vapor que deben ser gestionadas. Las emisiones no siempre están ligadas al volumen de producción, sino a la eficiencia del sistema térmico, la calidad de combustibles, y la forma en que el proceso está controlado.
El enfoque tradicional ha sido reactivo. Se mide la contaminación una vez que ya fue emitida y se aplican métodos para neutralizarla o capturarla. Las normativas ambientales han obligado a actualizar equipos, reducir consumos energéticos y adoptar prácticas de mantenimiento más estrictas, pero el margen de maniobra ha sido técnico y limitado.
Control desde adentro
El cambio de paradigma surge cuando las tecnologías digitales entran al piso de producción no sólo como auxiliares de control, sino como estructuras cognitivas capaces de interpretar y tomar decisiones sobre los datos. En plantas de procesos continuos, como las químicas o refinadoras, ya se utilizan sistemas de monitoreo basados en inteligencia artificial para estimar en tiempo real el volumen de emisiones. Estas plataformas no sólo registran los datos, sino que los interpretan a través de modelos entrenados con historial operativo, patrones de comportamiento del equipo y condiciones externas.
La aplicación de sensores integrados y la capacidad de transmitir y procesar esa información en tiempo real ha abierto la puerta a técnicas como el control predictivo multivariable. Este enfoque permite modificar variables de operación para evitar que las emisiones superen ciertos límites antes de que se produzcan. No se trata de capturar el contaminante después de su emisión, sino de cambiar las condiciones del proceso para que no se emita en primer lugar.
En lugar de aplicar filtros, se ajusta la mezcla de combustible. En lugar de ventilar, se optimiza la carga térmica. Estas acciones pueden parecer simples, pero en un entorno productivo, hacerlo en fracciones de segundo y sin interrumpir la producción requiere una arquitectura de datos robusta, sensores calibrados y modelos precisos que aprendan constantemente de la operación.
Uno de los conceptos más avanzados en esta línea es el gemelo digital del sistema de emisiones. A través de esta herramienta, los sistemas aprenden de cada ciclo de operación y simulan múltiples escenarios para identificar el punto óptimo de operación, no sólo en términos de eficiencia productiva, sino también de impacto ambiental. En operaciones con múltiples líneas o plantas interconectadas, este tipo de solución permite coordinar emisiones totales del sistema, no sólo de un equipo aislado.
Aprender a no contaminar
La implementación de IA en la reducción de emisiones no se limita a sensores y modelos. También transforma la lógica operativa de las plantas. Los operadores no solo responden a lo que ocurre, sino que aprenden de lo que puede pasar. Los sistemas de inteligencia artificial integrados a plataformas de manufactura avanzada permiten construir una base de datos que sirve tanto para la acción correctiva como para la mejora continua.
Además de predecir picos de emisión, estos modelos pueden detectar condiciones anómalas que suelen preceder a fallos en sistemas de combustión, válvulas o ventilación. Esa capacidad predictiva no solo reduce la contaminación, sino que también mejora la confiabilidad operativa y disminuye tiempos muertos.
Es importante reconocer que estas tecnologías no eliminan el problema por sí solas. Requieren rediseñar procesos, redefinir prioridades y asumir que la eficiencia ya no se mide solo en toneladas por hora, sino también en gramos por metro cúbico. La IA no sustituye la responsabilidad operativa, pero la potencia; convierte los datos en decisiones, y las decisiones en oportunidades para respirar distinto.
