Caso de éxito Refrigeración Industrial

Industrias Lácteas Valle de San Juan, Villarrabé

OBJETIVO

  • Digitalizar el sistema energético de la planta, con foco inicial en refrigeración y consumos auxiliares.

  • Mejorar la eficiencia energética mediante la supervisión y control en tiempo real.

  • Reducir consumos innecesarios de energía, agua y aire comprimido.

  • Prepararse para una gestión energética basada en datos fiables, útil para auditorías y certificaciones (ISO 50001).

  • Sentar las bases para una futura optimización con IA (Cirrus AI).

Enfoque y Metodología

  • Implantación del sistema PilotE² Permafrost para monitorización de:

      • Compresores industriales de refrigeración con NH₃

      • Parámetros térmicos (temperaturas, presiones, COP)

      • Tiempos de operación y cargas térmicas

  • Integración de datos mediante protocolos Modbus TCP con PLCs Carel y Omron.

  • Monitorización transversal de consumos auxiliares:

      • Calderas de vapor y producción térmica

      • Aire comprimido (eléctrico, caudal, volumen)

      • Agua (medición sectorizada, fugas, sobreconsumo)

  • Centralización de datos en el Sistema de Gestión Energética (SGE) de la planta.

 

Problemas identificados

  • Sobredimensionamiento en los compresores de aire durante horarios valle (ineficiencia).

  • Consumos de agua elevados en servicios húmedos.

  • Falta de trazabilidad energética previa a la implantación del sistema.

  • Necesidad de un control más preciso de las calderas (relación gas/vapor no optimizada).

 

Resultados Obtenidos

    • Supervisión energética completa del sistema de refrigeración industrial.

    • Reducción del consumo de agua de red en más del 12%.

    • Identificación de potencial de ahorro del 15–18% en aire comprimido.

    • Mejor control térmico en calderas (gas vs. vapor/ACS).

    • Generación de informes automáticos y trazabilidad mensual de indicadores clave (KPIs).

    • Base tecnológica sólida para futura optimización con IA (Cirrus AI), que permitirá:

        • Control predictivo

        • Ajuste dinámico de consignas

        • Coordinación energética con la demanda real

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