Una planta de biogás de General Villegas dejó de manejar bombas y motores a mano
En Argentina, una planta de biogás con seis personas entrenó un sistema de IA con tres años de datos y ahora controla motores, bombas y la alimentación de los biodigestores. Los desarrolladores dicen que el rendimiento pasó de 89-90% a 97-99%. No es un cliente mío.
Consultor independiente en IA aplicada
- Rubro
- Agroindustria / generación de energía con biogás
- Tamaño
- Planta con cuatro operarios, un jefe de mantenimiento y un gerente de operaciones (grupo María Elena)
- País
- Argentina
- Problema
- Unos 56.000 datos diarios cargados en buena medida a mano en planillas; motores, bombas y generador accionados por operarios; cálculo manual de la dieta de los biodigestores.
- Solución
- Software con modelos de IA desarrollado por AutoLink Solutions, entrenado con casi tres años de datos operativos, que controla el ciclo de trabajo y calcula la dieta diaria; consulta desde el teléfono para los operarios.
- Resultado
- Según los desarrolladores, rendimiento de 97% y 99% frente a un habitual de 89-90%, y tiempo de carga de datos que pasó a mantenimiento. Llevaba tres semanas en funcionamiento al publicarse la nota.
- Stack
- Modelos de IA propios (orquestador) · Control de motores, bombas y generador · App de consulta en el teléfono · Datos históricos de la planta
No es un cliente mío. Es una planta de biogás de General Villegas, en el oeste de la provincia de Buenos Aires, que contó La Nación el 16 de septiembre de 2026. Los resultados que menciono los aportaron los propios desarrolladores y el sistema llevaba tres semanas funcionando cuando salió la nota. Así que es un caso temprano. Pero la forma en que lo hicieron sirve para cualquier pyme agroindustrial.
La planta
Pertenece al grupo María Elena y nació para aprovechar los efluentes de una granja porcina de 560 madres. Funciona las 24 horas, todo el año, con cuatro operarios, un jefe de mantenimiento y un gerente de operaciones. Inyecta energía a la red y, según los desarrolladores, cubre cerca del 25% del consumo eléctrico del partido.
El problema
La operación genera unos 56.000 datos por día. Buena parte se cargaba a mano, en planillas de Excel. Los operarios accionaban motores, bombas y el generador con comandos en una pantalla. Y la "dieta" de los biodigestores, cuánto material entra a cada uno, se calculaba con toda esa información para que no se "empachen".
Qué hicieron
El desarrollo lo hizo AutoLink Solutions, la empresa de automatización industrial de Sebastián Cuenca y Eduardo Espíndola, junto con el gerente de operaciones de la planta. Cuenca había sido jefe del establecimiento. Arrancaron en enero de 2025 y les llevó un año y ocho meses, en cuatro etapas:
- Relevar los datos que manejaba la planta.
- Crear los modelos de IA.
- Entrenarlos con casi tres años de información histórica y analizar los resultados.
- Pasar al control de los equipos.
Hoy el sistema maneja el ciclo de trabajo (motores, bombas, generador) y procesa la información para la dieta diaria. Los operarios consultan desde el teléfono qué ciclo corre y qué material entra a cada biodigestor.
Resultados, según los desarrolladores
- El rendimiento se mide cada 15 minutos. Según Cuenca, lo habitual ronda el 89% o 90%, y con el sistema la planta registró 97% y 99%.
- Los operarios siguen registrando los camiones, pero parte del tiempo que iba a cargar datos ahora va a mantenimiento.
El límite que encontraron
En una prueba sin operario en el turno se pinchó la manguera de aire de una válvula. La IA intentaba cerrarla y no podía, porque no veía la falla física. "El operario sí está viendo todo eso que la inteligencia artificial no puede ver", dijo Cuenca. Desde ahí quedó como premisa que la tecnología no reemplaza al trabajador.
Lo que me llevo
- Primero los datos. Antes de cualquier modelo hubo tres años de registros. Si en tu tambo, frigorífico o planta los datos viven en cuadernos o en el WhatsApp del encargado, por ahí empieza el proyecto.
- No fue rápido. Casi dos años, con alguien que conocía la planta de adentro.
- La persona sigue en el circuito. Hay fallas que solo ve quien está ahí.
Para una pyme uruguaya el primer paso no es una IA que maneje equipos. Es registrar bien lo que pasa y tener alertas simples. Eso ya se puede hacer con herramientas comunes.
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