REDACCIÓ16 Juny, 2023
Repsol continua avançant en la seva lluita contra la pèrdua de microplàstics que acaben contaminant l’ecosistema. La companyia impulsa un sistema digital intel·ligent per a detectar les fuites de pèl·lets i corregir-les de manera immediata. Es tracta de Pelltinel, una eina que empra càmeres d’alta resolució i intel·ligència artificial per alertar ràpidament i evitar així més contaminació.
Javier Sancho, director del complex industrial de Repsol a Tarragona, ha presentat aquest matí el sistema digital Pelltinel, que ja ha estat instal·lat a la factoria. El directiu ha destacat el compromís de la companyia per donar resposta a aquest repte mediambiental i l’intens esforç realitzat des de fa més de cinc anys en col·laboració amb la iniciativa Zero Pellets Loss d’Ocean Clean Sweep (OCS), promogut per la indústria plàstica a nivell mundial.
Segons Repsol, Pelltinel és actualment la millor solució disponible al mercat per fer el seguiment dels pèl·lets en tota la cadena de fabricació de productes plàstics, des de la producció de la matèria primera, manipulació, transport i transformació en el producte acabat fins al reciclatge de la matèria primera. La seva instal·lació en cadascuna d’aquestes etapes permetria fer el rastreig i minimitzar les fuites de partícules plàstiques.
Pelltinel és una iniciativa que va començar el 2019, liderada des del complex industrial de Repsol a Tarragona, amb el suport del programa de Transformació Digital de Repsol. Juan Antonio Gil, gerent de projectes transversals de Repsol, i Luca Sanminiatelli, Product Owner Pellet Detection, han explicat els detalls de les eines tecnològiques que permeten, per exemple, la inspecció dels camions que surten dels polígons o el control de les aigües sortints.
Gràcies al seu programari i ús de dispositius avançats (càmeres d’alta resolució, app intel·ligent, sistema de geolocalització, entre d’altres), Pelltinel permet monitorar, analitzar i avaluar l’estanquitat dels processos. D’aquesta manera, a més de detectar fuites i poder actuar ràpidament, el sistema acumularà un històric de dades per identificar problemes recurrents, amb l’objectiu de corregir-los.
