Mebrour Ezzahraoui, Yasin Sangüesa Escorihuela, Julio A. Diseño y Optimización de una Cámara de Secado mediante un Gemelo Digital La electricidad es uno de los recursos más importantes en la sociedad actual. Su uso eficiente no solo reduce costes, sino que también ayuda a limitar el impacto ambiental. En un momento en el que los precios de la energía varían a lo largo del día y la demanda sigue creciendo, contar con sistemas que permitan balancear y reducir el consumo se vuelve cada vez más necesario.<br />En los entornos industriales, las cámaras de frío y de secado juegan un papel clave en la producción y mantenimiento de muchos productos. Se trata de equipos que consumen una cantidad considerable de energía, por lo que mejorar su gestión puede suponer un ahorro importante. Actualmente, este control suele hacerse de forma manual, basándose en la experiencia del operario o en horarios fijos, sin tener en cuenta el estado real del sistema ni los cambios en el precio de la electricidad. Aunque existen herramientas que permiten ver el estado de la cámara, pocas ayudan a planificar el funcionamiento de forma automática y adaptada a cada situación.<br />Este trabajo presenta un sistema digital conectado a la cámara de secado, que permite planificar su funcionamiento teniendo en cuenta el precio de la luz, el estado de la cámara, las tarifas contratadas y el consumo general de la planta. Para lograrlo, se ha usado un modelo que aprende a partir de datos reales y es capaz de anticipar cómo se comportará la cámara en las próximas horas.<br />Además de planificar el uso de energía, el sistema permite monitorizar su estado, detectar fallos y guardar un historial completo del funcionamiento. El modelo utilizado combina distintos tipos de predicción y consigue un error medio entre el 5 y el 10% para un día completo.<br />Las pruebas realizadas muestran que el sistema puede reducir el gasto energético de la cámara hasta en un 35%, tanto en simulaciones como en pruebas reales.<br /><br /> spa Universidad de Zaragoza Zaragoza 2025

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