Estrategias de control Híbridas en Control Avanzado para la optimización – casos de éxitos y nuevas oportunidades

Este artículo técnico presenta los casos de éxito obtenidos en 2 clientes importantes en la región de Chile y Perú, donde se optimizó la molienda primaria potenciando el control por lógica difusa actual, mediante herramientas híbridas avanzadas como el modelado fenomenológico o Machine Learning (Random Forest), seleccionadas según las capacidades de cada cliente. El primer enfoque identifica en línea el punto óptimo de operación (potencia vs. peso/presión) para aumentar el tratamiento y mitigar sobrecargas, mientras que el segundo regula eficientemente el consumo hídrico demostrando con ambas soluciones una alta versatilidad para capturar valor frente a restricciones de instrumentación o costos.