Manteniendo la Calma Bajo Presión - Taller de Aprendizaje por Refuerzo y Control

Todo el mundo habla de control, pero no todo el mundo se refiere a lo mismo.En las operaciones industriales, el control determina la estabilidad, el uso de energía, las emisiones y el margen en procesos donde hay poco margen de error.Las operaciones de procesos industriales son, por naturaleza, intensivas en energía, tienen una huella ambiental significativa y operan con márgenes de rentabilidad ajustados. Estos sistemas han confiado durante mucho tiempo en señales de control seguras y en tiempo real para mantener la estabilidad. Lo que está cambiando ahora es cómo el aprendizaje por refuerzo está impulsando el rendimiento aún más al superponer inteligencia adaptativa sobre la instrumentación existente y los sistemas de comunicación para desbloquear mayores ganancias en eficiencia, reducción de emisiones y rentabilidad empresarial.Manteniendo la Calma Bajo Presión es un taller práctico diseñado para hacer que ese cambio sea intuitivo. En lugar de diapositivas, matemáticas o jerga, te adentrarás en una demostración interactiva y experimentarás decisiones de control y RL en tiempo real a medida que suceden. Al final de la sesión, tendrás una idea de lo que es ser un operador que gestiona un proceso en vivo bajo presión.AgendaQué esperarPonenteOguzhan Dogru, Ph.D., P.Eng. es un líder en Control de Procesos Avanzado con casi una década de experiencia impulsando control autónomo y transformación impulsada por IA en los sectores del petróleo y la energía. Recientemente lideró el Soporte y Control de Procesos Avanzados en CruxOCM, donde gestionó presupuestos de programas de varios millones de dólares, lideró iniciativas de IA a escala empresarial que ahorraron cifras de seis a siete dígitos anualmente y entregó puestas en marcha del sistema un 40% más rápidas, un 50% menos de incidentes y un 90% menos de intervenciones de operadores a través de los marcos de control que diseñó. Su Ph.D. en Ingeniería Química de la Universidad de Alberta sentó las bases para su trabajo en control de procesos basado en aprendizaje por refuerzo bajo incertidumbre sensorial, y continúa informando su diseño de sistemas de control adaptativos para entornos industriales complejos.