Hola, soy

Edwin John Fredy Reyes Aguirre

Donde el control de procesos se encuentra con la inteligencia artificial

Supervisor de Centro de Control Remoto en Ecopetrol con 14+ años gestionando unidades críticas. Especialista en la optimización operativa mediante Control Avanzado (APC) y arranque de plantas.

01.Sobre Mí

Como Supervisor de Centro de Control Remoto en la Refinería de Cartagena, lidero la operación de las unidades de Hidrotratamiento de Diésel (HDS) y Generación de Hidrógeno. Mi experiencia se centra en la gestión de sistemas DCS y la implementación de Control Avanzado (APC) para maximizar la estabilidad y eficiencia del proceso.

Tuve el reto y la oportunidad de participar en el arranque desde cero (Commissioning & Startup) de estas unidades, lo que me brindó un conocimiento profundo de la dinámica de procesos y la lógica de control desde su concepción.

Mi visión es cerrar la brecha entre la operación tradicional y la Industria 4.0. Actualmente curso la Maestría en Inteligencia Artificial en la Universidad de los Andes para integrar modelos predictivos y optimización autónoma en entornos de misión crítica.

Fuera de la sala de control, soy triatleta aficionado. He completado 3 Ironman 70.3 y 2 Ironman 5150, experiencias que han forjado en mí una disciplina inquebrantable y la certeza de que la preparación meticulosa es la clave para superar los desafíos más exigentes.

Mi objetivo: optimizar procesos industriales a través de modelos predictivos y algoritmos de optimización.

Edwin John Fredy Reyes Aguirre
14+
Años en Industria Energética
2
Unidades Críticas
1
Maestría en Curso
24/7
Operaciones Críticas

02.Experiencia

Diciembre 2018 — Presente

Supervisor de Centro de Control Remoto

Ecopetrol S.A. - Refinería de Cartagena

Liderazgo de la operación segura y eficiente desde consola (DCS). Responsable de la estabilidad de procesos críticos y la toma de decisiones en tiempo real para el cumplimiento de planes de producción.

  • Participación clave en la implementación del Control Avanzado (APC) en la unidad de Diésel.
  • Seguimiento económico de las unidades mediante el proyecto EKONS, optimizando la rentabilidad operativa.
  • Reemplazo temporal del Líder de Entrenamiento del departamento de Hidrotratamiento, gestionando la capacitación técnica del personal.
Noviembre 2016 — Noviembre 2018

Supervisor II Consola

Ecopetrol S.A. - Refinería de Cartagena

Supervisión directa de la operación en consola DCS, enfocada en la estabilización de procesos y la transición a regímenes operativos óptimos.

  • Estabilización operativa de las unidades de Diésel e Hidrógeno tras sus fases iniciales de arranque.
  • Realización de reemplazos del Supervisor de Campo, coordinando actividades críticas directamente en planta.
  • Gestión de alarmas y control estricto de variables para asegurar la integridad de los activos.
Febrero 2012 — Octubre 2016

Técnico II VRP

Ecopetrol S.A. - Refinería de Cartagena

Fase de entrenamiento intensivo y ejecución técnica en la operación de plantas, con participación directa en hitos históricos de la refinería.

  • Ejecución de procedimientos de arranque, paro y atención de emergencias en las unidades de Hidrotratamiento de Diésel.
  • Participación en el arranque (Startup) desde cero de las plantas de Hidrógeno y Diésel operando desde el cuarto de control.
  • Entrenamiento especializado en dinámicas de procesos y sistemas de seguridad de las nuevas unidades.

03.Proyectos de IA

Machine Learning

Soft-Sensors Virtuales para Propiedades de Producto

Desarrollo de sensores virtuales para estimar propiedades de calidad (azufre, densidad) en tiempo real, compensando los retardos de analizadores en línea y permitiendo un control más cerrado.

PythonXGBoostSeries de TiempoDCS Integration
Impacto: Control en tiempo real de especificaciones de calidad
Reinforcement Learning

Sintonización Autónoma de Lazos PID con RL

Investigación en el uso de Aprendizaje por Refuerzo para el ajuste dinámico de parámetros PID en lazos de control complejos con no-linealidades, superando las limitaciones del control clásico.

PythonPyTorchControl AutomáticoSimulink
Impacto: Reducción de variabilidad en variables críticas

04.Habilidades Técnicas

Inteligencia Artificial

Machine LearningDeep LearningPythonTensorFlowScikit-learnNLP

Operaciones & Control

DCS (Sistemas Distribuidos)Control Avanzado (APC)Commissioning & StartupGestión de AlarmasOptimización en Tiempo RealSeguridad de Procesos

Datos & Analytics

PandasNumPySQLData AnalysisEstadísticaVisualización

Instrumentación & Control

PLCSCADADCSInstrumentaciónAutomatización

Cloud & DevOps

AWSAzureDockerGitSQL Server

Habilidades Blandas

LiderazgoTrabajo en EquipoGestión de CrisisComunicaciónToma de DecisionesPensamiento Crítico

05.Certificaciones

Advanced Learning Algorithms (34 horas)

2025

DeepLearning.AI & Stanford University (Coursera)

Profundización en redes neuronales, árboles de decisión y sistemas de recomendación aplicados.

Ver Certificado →

Supervised Machine Learning: Regression and Classification (33 horas)

2025

DeepLearning.AI & Stanford University (Coursera)

Certificación en algoritmos fundamentales de Machine Learning, incluyendo regresión lineal, logística y redes neuronales básicas.

Ver Certificado →

Bootcamp Inteligencia Artificial Básico (159 horas)

2025

MinTIC & Universidad Tecnológica de Bolívar

Formación intensiva en fundamentos de IA, abarcando herramientas y metodologías clave para la implementación de soluciones tecnológicas.

Ver Certificado →

06.Educación

Maestría en Inteligencia Artificial

Universidad de los Andes
2026 — En curso

Especialización en Machine Learning, Deep Learning, NLP y aplicaciones de IA en la industria. Enfoque en optimización de procesos industriales mediante modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático.

Especialización en Ingeniería de Procesos de Refinación de Petróleos y Petroquímicos Básicos

Universidad San Buenaventura
Graduado

Profundización en procesos de refinación, optimización de operaciones unitarias y control de procesos industriales aplicados a la industria del petróleo y gas.

Ingeniería en Control Electrónico

Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Graduado

Formación en sistemas de control, instrumentación industrial, automatización y electrónica aplicada a procesos industriales.

07.Contacto

¿Interesado en colaborar en proyectos de IA aplicados a la industria energética? ¿O quieres explorar oportunidades de innovación en operaciones de refinería?
Conectemos.

Cartagena, Colombia