Por ejemplo, mi reloj inteligente mide mi frecuencia cardíaca media, cuenta el número de pasos que doy al día e incluso calcula mi VO₂ máx. Todo ello de forma simultánea, en un dispositivo de gran precisión que se ajusta perfectamente a mi muñeca. Con el tiempo, puedo observar tendencias y correlaciones con el número de pasos que doy y con mi peso, así como cómo la intensidad y la frecuencia de mis ejercicios influyen directamente en mi VO₂ máx. Puesto que disponemos de información tan detallada que utilizamos para ajustar y mejorar nuestra salud, ¿por qué no aplicar conceptos similares para evaluar la «salud» de una pulverización?
Mediante el software SprayScan®, los modelos de orden reducido (ROM) y el aprendizaje automático, podemos evaluar el «estado» de una pulverización dentro de un proceso. Por ejemplo, al entrenar a nuestro equipo para identificar una pulverización «sana» dentro de, digamos, un proceso de enfriamiento de gas, podemos utilizar los ROM para ayudar a optimizar la pulverización. Además de optimizar el proceso, podemos visualizar y cuantificar el impacto de una pulverización «deficiente». El diagnóstico de pulverizaciones deficientes nos permite sugerir medidas correctivas con una precisión increíble. «Corregir» la pulverización para mejorar el proceso mitiga el riesgo hasta que la boquilla pueda sustituirse de forma segura.
Gracias a tecnologías como SprayScan, los procesos que históricamente se consideraban estáticos —y que requerían intervención humana para su corrección y mantenimiento— pueden ahora volverse dinámicos, modificándose en pleno proceso para adaptarse a los cambios en el caudal, la composición química o la maquinaria. Al igual que los términos «correcto», «incorrecto» y «corrección» son análogos a los procesos biológicos, diagnosticar las pulverizaciones de forma similar permite que los procesos físicos se autocorrijan y se ajusten a los estímulos en función de los datos ambientales.
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