La sociedad de la información unido a un crecimiento casi constante del número y magnitud de los datos que circulan por la red ha dado lugar al desarrollo de una nueva disciplina que trata de manejar y sacar partido a esta información: el Big Data.

Hoy en día es posible aplicar el Big Data a prácticamente cualquier disciplina y en las últimas investigaciones en el ámbito de la ingeniería química, también se ha empezado a aplicar esta técnica a la investigación y experimentación en procesos químicos.

Si disponer de información sobre procesos o sobre el uso que se hace de una determinada materia prima puede ayudar a mejorar el uso y aprovechamiento de los recursos, la aplicación de esta tecnología de análisis de grandes datos puede suponer una gran mejora en el desarrollo y evolución de la ingeniería química.

Aspectos como la mejora de la eficiencia energética o la aplicación de sistemas de ciudades inteligentes o smartcities tienen mucha relación con el uso de grandes cantidades de datos. En el caso de la ingeniería química supone la posibilidad de poder establecer pautas y analizar cómo la puesta en marcha de nuevas formas de producción y de procesos puede influir en el entorno y obtener tendencias para la optimización de estos procesos.

El uso y aplicación del Big Data en la ingeniería química supone beneficios, pero también implica la necesidad de adaptación de esta disciplina:

  • Es posible hacer predicciones y simulaciones mucho más precisas y con menor margen de error, ya que se pueden basar en la consulta y utilización de gran cantidad de datos.
  • El uso de aplicaciones de software y de hardware cada vez más potentes para el manejo de esta gran cantidad de datos hace que en esta disciplina sea necesario reciclar muchos perfiles incorporando competencias informáticas o en programación para el uso y tratamiento de estos datos.
  • Ayuda de manera importante en la toma de decisiones. La puesta en marcha de nuevos procesos o la modificación de procesos existentes para optimizar la producción o el uso de los recursos requiere de muchos análisis y toma de decisiones. Contar con toda la información que aporta el análisis de datos masivo facilita un apoyo importante en el que basar esta toma de decisiones.
  • El diseño de procesos de producción deberá modificarse para incorporar sensores y elementos que sirvan para la recogida de datos que pueda ser posteriormente empleada en análisis más complejos.

Como puedes comprobar son tendencias que implican cambios en la forma de trabajar e incluso en las cualificaciones y conocimientos exigidos a los profesionales de la ingeniería química. Por ello, estas innovaciones suponen una oportunidad para los profesionales de abordar nuevos temas de estudio y aplicarlos en la materia mejorando los resultados y optimizando los trabajos en la industria.

Sin duda alguna, aún queda un largo camino por recorrer ya que será necesario que estas nuevas aplicaciones a la ingeniería química se consoliden y se vayan investigando de forma creciente para poder obtener todo el potencial máximo aplicado a la disciplina.