Transformación digital en la industria química: pasos para un futuro sostenible

Jennifer Sexton , Director/CAS Custom Services

Digital data wave and network abstract background

La química suministra muchos de los productos esenciales para la vida moderna, pero, aunque es fundamental para impulsar la investigación, la innovación y el crecimiento económico, contribuye de forma significativa al cambio climático.

Las sustancias peligrosas, los gases de efecto invernadero y la falta de una adecuada gestión de los residuos tienen su origen en unas prácticas químicas deficientes que se deben reformar en su totalidad para cumplir los nuevos objetivos de sostenibilidad.

En los últimos años ha aumentado el interés por las tecnologías digitales y las herramientas cognitivas eficaces que permiten acelerar las soluciones sostenibles. Desde una gestión más adecuada de los datos a un uso mejorado de los recursos, la transformación digital puede ayudar a la industria a rediseñar y optimizar sus procesos químicos y, como resultado, a reducir su impacto medioambiental. Sin embargo, las predicciones de la próxima década solo dan un 30 % de probabilidades de éxito a las empresas que se embarquen en la transformación digital.

Una estrategia de digitalización mal diseñada puede convertir rápidamente una inversión inteligente en una decepción. Por el contrario, un conocimiento profundo de las tecnologías digitales, de sus múltiples posibilidades y de los socios disponibles para la implementación estratégica puede crear nuevas oportunidades y ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad mejorando a la vez su competitividad en el mercado.

Digitalización y gestión del conocimiento: crear unos cimientos de datos sólidos

Desde las primeras etapas de la I+D hasta la monitorización posventa, la industria química genera y recopila sin descanso una enorme cantidad de datos. Sin embargo, la falta de armonización dentro de las propias organizaciones y entre ellas se traduce en la pérdida de información valiosa y en el desperdicio de recursos. Se estima que estos "datos oscuros" o no estructurados representan un 55 % de todos los datos almacenados, lo que ralentiza considerablemente la investigación y la innovación en este campo.

La digitalización puede estructurar sus datos y el flujo de trabajo del laboratorio reduciendo a la vez su huella medioambiental. Dado que la industria del papel consume más del 40 % de la madera comercializada en todo el mundo, un sistema digital de gestión del conocimiento puede prevenir la pérdida de datos y minimizar la deforestación.

Hace una década, el artículo de Nature, “Scientists losing data at a rapid rate”, documentó que alrededor del 80 % de los datos científicos dejan de estar disponibles después de 20 años. Por suerte, el avance de las soluciones digitales ofrece a los científicos oportunidades de desempolvar los datos científicos ya existentes y transformarlos en una nueva fuente de innovación basada en datos.

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Identificación de oportunidades de innovación: optimizar los procesos químicos con soluciones basadas en la IA

Hoy en día, más del 80 % de las empresas químicas declaran que la sostenibilidad ha pasado a ser tan importante como el crecimiento de los ingresos. A pesar de que se han realizado importantes modificaciones de las prácticas para incluir opciones más sostenibles, muchos flujos de trabajo químicos siguen utilizando disolventes y combustibles fósiles que generan residuos peligrosos y gases de efecto invernadero. Reemplazar cada proceso por alternativas más ecológicas es una tarea larga que requiere mucho tiempo y una inversión financiera considerable. Gracias al avance de la digitalización en el campo de la química, las herramientas cognitivas ofrecen ahora un atajo hacia la sostenibilidad y la innovación con un retorno de la inversión superior.

Las búsquedas y la analítica basadas en la inteligencia artificial pueden identificar la información relevante para su alcance y sus objetivos. Mediante una criba directa de su base de datos interna, los modelos predictivos pueden generar recomendaciones precisas para mejorar las formulaciones químicas, implementar flujos de trabajo de fabricación sostenibles y optimizar la productividad. En 2022, dos tercios de las empresas indicaron que estaban desarrollando estrategias de IA para avanzar en sus objetivos de sostenibilidad.

Con el aumento de los proyectos basados en la IA, las organizaciones necesitan unos cimientos de datos sólidos y una estrategia de entrenamiento eficaz para garantizar la precisión de la IA. La falta de diversidad y la baja calidad de los datos pueden causar variaciones de rendimiento y desviaciones del modelo, lo que afectará a las predicciones de la IA y puede llevar a decisiones de inversión poco acertadas. Con la ayuda de conjuntos de datos enriquecidos y de conjuntos de entrenamiento seleccionados, puede validar sus modelos predictivos de IA y aprendizaje automático para identificar su próximo descubrimiento.

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La transición hacia la química sostenible: adaptarse a los cambios de las exigencias regulatorias

El ciclo de vida de un producto químico, desde la formulación hasta la gestión de residuos, está sujeto a unas directrices estrictas que, en muchos casos, no se han armonizado entre distintos estados y países. Además del extenso panorama regulatorio, las directrices se revisan y actualizan con frecuencia para adaptarlas a la evolución de los conocimientos científicos, los avances tecnológicos o las expectativas de la sociedad.

Esta naturaleza compleja y cambiante hace que cumplir con las exigencias regulatorias relacionadas con la sostenibilidad represente un importante desafío para las organizaciones químicas. Para hacer frente a estos marcos cambiantes y dispersos, muchas empresas químicas invierten en departamentos especializados en asuntos regulatorios a pesar de la carga financiera que eso supone. Unos procesos internos bien implementados pueden mitigar sustancialmente los costes y garantizar la conformidad con unas políticas medioambientales en constante cambio.

El cumplimiento regulatorio suele requerir una gran cantidad de documentación, entre la que se incluyen registros químicos exhaustivos, procesos de fabricación detallados y fichas de datos de seguridad actualizadas. Reunir estos requisitos exige examinar enormes conjuntos de datos de distintos departamentos con metodologías dispares. Este proceso lento y complejo aleja el foco de la investigación.

Establecer un proceso de auditoría exhaustivo y preciso con sistemas de gestión de datos estandarizados puede ayudar. Mediante la captura y el seguimiento de los cambios realizados en la documentación química en una base de datos que admita búsquedas, podrá mantener el conocimiento estructurado, accesible y actualizado a medida que los estándares regulatorios y las políticas medioambientales evolucionen.

Transformación digital en la industria química: la piedra angular de un futuro más verde

La creciente concienciación en materia de sostenibilidad ha llevado al sector químico a rediseñar sus procesos y buscar alternativas respetuosas con el medioambiente para minimizar su impacto ecológico y economizar recursos.

Con la ayuda de sistemas de gestión de datos optimizados, modelos de IA validados y algoritmos multifuncionales, la transformación digital es un proceso que cambia las empresas y proporciona a las organizaciones químicas importantes oportunidades de adoptar prácticas innovadoras y sostenibles en sus operaciones diarias.