Este documento presenta un enfoque de investigación innovador para lograr reducciones significativas de la huella de carbono mediante la optimización dinámica de procesos y el modelado granular de la cadena de suministro. El sistema integra datos operativos en tiempo real con análisis predictivo para identificar y aplicar mejoras de eficiencia que las evaluaciones estáticas tradicionales no detectan. Nuestro objetivo es demostrar una reducción del 15-20% en la huella de carbono operativa de plantas de manufactura de tamaño medio en un horizonte de implantación de 3 años, generando un impacto relevante en sostenibilidad ambiental y ahorro de costes.

La metodología se basa en un enfoque híbrido que combina optimización dinámica de procesos mediante aprendizaje por refuerzo multiagente MARL y análisis y optimización de la cadena de suministro con redes neuronales de grafos GNN. Estas tecnologías permiten un control adaptativo y una visión de red que optimiza emisiones a lo largo de todo el ciclo de valor.

Optimización dinámica de procesos DPO: cada agente controla una etapa concreta del proceso industrial como control de temperatura, velocidad de cintas o consumo energético de máquinas. Los agentes colaboran para minimizar emisiones manteniendo los objetivos de producción. Se implementa un marco Dec-POMDP descentralizado con arquitecturas DQN para cada agente, y una función de recompensa que equilibra reducción de energía y emisiones, cumplimiento de metas productivas y estabilidad operativa, con pesos dinámicos ajustados según demanda y precios de carbono. Las fuentes de datos incluyen sensores en tiempo real, programación de producción y factores de emisión locales.

Modelado de huella de la cadena de suministro SCCFM: la cadena se representa como un grafo dirigido con nodos que son proveedores, fábricas, almacenes y centros de distribución, y aristas que describen flujos de material. Una GCN propaga información de emisiones entre nodos teniendo en cuenta distancias, modos de transporte y origen de materiales. Los datos provienen de bases LCA públicas y reportes de proveedores. La GNN identifica nodos y aristas críticos que contribuyen más a la huella total y propone cambios en procesos, selección de proveedores y rutas logísticas optimizadas.

Sincronización y bucle de retroalimentación: ambos módulos interactúan continuamente. Un hallazgo del GNN sobre un proveedor con alta intensidad de carbono puede llevar al DPO a reprogramar producción o a redistribuir cargas hacia instalaciones con energía más limpia. A la inversa, el DPO puede detectar procesos intensivos en energía que la SCCFM ayuda a abordar mediante cambios de sourcing o logística.

Diseño experimental: la validación contempla un entorno simulado basado en datos públicos de procesos de manufactura y un piloto en un fabricante mediano de componentes automotrices. La simulación permite explorar configuraciones y escenarios, midiendo reducción de huella, rendimiento productivo y consumo energético. El piloto recogerá datos reales de consumo energético, producción y emisiones de proveedores, comparando contra un grupo control sin el sistema.

Resultados esperados y métricas: reducción del 15-20% de la huella total medida en kg de CO2 equivalente por unidad producida; mejora de eficiencia energética en kWh por unidad; mayor trazabilidad de emisiones a lo largo de la cadena; incremento de la eficiencia operativa y reducción de residuos. Precisión de modelo objetivo MAPE por debajo del 15%.

Escalabilidad: corto plazo 1-2 años para implantar en más instalaciones y sectores; medio plazo 3-5 años integración con tecnologías de registro distribuido para verificar datos de emisiones; largo plazo más de 5 años para un sistema autónomo y autooptimizado que responda proactivamente a regulaciones y precios energéticos.

Aspectos técnicos y valor diferencial: la innovación radica en la integración en bucle cerrado de MARL y GNN, lo que permite decisiones en tiempo real que consideran tanto la operación local como el efecto en la red de suministro. Esto supera enfoques estáticos o aislados y facilita respuestas rápidas ante fluctuaciones de demanda, precios de energía o interrupciones logísticas.

Verificación y robustez: el sistema se valida mediante análisis de series temporales, tests de estrés en simulación y pruebas piloto. Mecanismos de tolerancia a fallos y ajuste continuo de agentes evitan que errores puntuales en sensores provoquen decisiones peligrosas o degradación del servicio.

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Conclusión: la propuesta ofrece una ruta práctica y escalable para reducir emisiones en manufactura mediante la combinación de optimización dinámica y análisis de la cadena de suministro. Al integrar MARL y GNN en un flujo de decisión continuo, las empresas pueden lograr ahorros energéticos, mayor transparencia y ventajas competitivas sostenibles. Q2BSTUDIO acompaña en cada etapa del desarrollo, desde consultoría y diseño de software a medida hasta implantación, ciberseguridad y servicios cloud para garantizar soluciones seguras y escalables.