Asegurar un control de calidad eficiente a largo plazo de la mezcla cruda sigue siendo una prioridad para la industria del cemento, apoyando iniciativas para reducir la huella de CO al incorporar cantidades significativas de combustibles y materias primas alternativas en la producción de clínker. Este estudio presenta un método efectivo para crear un autoajustador robusto para el control del factor de saturación de cal (LSF) de la mezcla cruda utilizando redes neuronales artificiales (ANNs). Este autoajustador, combinado con un controlador PID robusto previamente estudiado, forma un sistema integrado que se adapta a los cambios del proceso y mantiene una baja variabilidad a largo plazo en el LSF. La ANN vincula cada una de las tres ganancias PID a los parámetros dinámicos del proceso, con las tres ANNs también interconectadas. Empleamos el método de Levenberg-Marquardt para optimizar los pesos sinápticos de las ANNs y aplicamos el método de decaimiento de peso para prevenir el sobreajuste. La implementación industrial de nuestro sistema de control, utilizando el autoajustador durante 16,800 h de operación del molino de crudo, muestra una desviación estándar promedio de LSF de 2.5, con menos del 10% de los conjuntos de datos superando una desviación estándar de 3.5. Considerando que la reproducibilidad de la medición es 1.44 y asumiendo una baja relación de mezcla de la harina cruda en el silo igual a 2, la desviación estándar de LSF en la alimentación del horno se aproxima a la reproducibilidad del análisis, lo que indica que las perturbaciones en la harina cruda disminuyen en gran medida en la alimentación del horno. En conclusión, integrar herramientas tradicionales y bien establecidas como los controladores PID con técnicas avanzadas más nuevas, como las ANNs, puede generar soluciones innovadoras.