¿Cómo lograr un entorno digital?

En el mundo de las palabras de moda técnicas, la digitalización está en la parte superior de la lista de los más incomprendidos. A menudo se utiliza de forma incorrecta y se confunde con términos similares como digitalización y evolución digital, adquisición de datos, big data, Internet de las cosas (IoT) e Industria 4.0.

La digitalización ha convertido la información (señales de medición y proceso) en valores digitales. La "adquisición de datos" suele utilizar historiadores de procesos para recopilar, organizar y almacenar grandes cantidades de información digital y, más a menudo, almacenar estos datos en la nube. Lo que significa que es una solución de software que utiliza estos datos para mejorar o transformar los procesos comerciales. Puesto que, la "transformación digital" es una transformación empresarial estratégica que incluye muchos proyectos digitales.

Modelos de soluciones digitales

Para todo aquel que aún no ha participado en un trabajo digital, es dificultoso imaginar cómo aplicarlo en su domicilio o en las de sus clientes. Se mostrará algunos modelos de aplicaciones de herramientas de software que pueden hacer que los datos de la planta funcionen mejorando la eficiencia, reduciendo el consumo de energía, y a su vez previniendo costosas fallas en los equipos y reduciendo la carga para los ingenieros de sistemas de control.

Monitoreo de ocupación del bucle de control

Mediante la aplicación de análisis avanzado, el PlantESP de la estación de control simplifica la identificación de problemas de desempeño del controlador proporcional integral derivado (PID) y la implementación de acciones correctivas para los problemas. Es una solución de monitoreo para toda la fábrica que utiliza datos de procesos existentes para identificar y caracterizar de manera proactiva los problemas que afectan negativamente la calidad y el rendimiento de la producción.

Los problemas comunes identificados por esta herramienta y otras herramientas de supervisión del rendimiento del lazo de control (CLPM) incluyen la mecánica, la interacción del lazo y los ajustes del controlador PID. Permitiendo al personal de la fábrica reconocer tendencias sutiles y degradaciones del rendimiento que el ojo humano no puede detectar.

Un ejemplo de una herramienta CLPM utilizada para determinar la causa raíz de un problema de rendimiento complejo es la implementación de PlantESP en una instalación de extracción de petróleo en Canadá, donde los ingenieros de la planta no pudieron identificar la causa de las fluctuaciones internas.

El aumento significativo en el comportamiento de oscilación destruye la calidad del vapor del dispositivo y provoca una degradación del rendimiento. Después de la implementación, el sistema confirmó inmediatamente el comportamiento y cuantificó el aumento de oscilaciones en múltiples lazos de control. Mediante el análisis del espectro de potencia, los ingenieros pueden identificar rápidamente bucles con las mismas características de frecuencia y reducir el rango de búsqueda.

Utilizaron la herramienta de correlación cruzada de la tecnología para establecer la relación de adelanto y retraso entre cada circuito e identificaron la causa raíz: fricción excesiva de la válvula ("fricción" es la fuerza necesaria para que la válvula genere fricción). En unas pocas horas, el software proporcionó respuestas que el personal de la fábrica no pudo responder durante semanas.

Encargo del beneficio de activos

El producto de diagnóstico y monitoreo ASSET360 de Atonix Digital recopila datos existentes de toda la infraestructura, aplica el aprendizaje automático para advertir a los empleados sobre comportamientos anormales y acelera el diagnóstico de problemas. Combina la experiencia de la industria con el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones avanzado para identificar las disminuciones tempranas en el rendimiento del equipo de proceso, lo que permite el mantenimiento del equipo antes de que ocurran fallas costosas. El análisis se realiza en la nube y los servicios de monitoreo remoto del sistema generalmente se combinan con software. La capacidad de monitorear, analizar, diagnosticar y resolver problemas rápida y fácilmente mejora en gran medida la confiabilidad y brinda a los equipos de ingeniería una nueva flexibilidad para participar en proyectos y planes más estratégicos.

El monitoreo basado en la nube

Este puede ser el adecuado para identificar cambios sutiles en equipos de proceso grandes a lo largo del tiempo, pero no para la respuesta inmediata de equipos de alta velocidad. El sistema de computación Lightning Edge de Foghorn es un ejemplo de esta tecnología. Permitiendo aplicar el aprendizaje automático y el análisis a una gran cantidad de datos a alta velocidad para recomendar ajustes de configuración de equipos en tiempo real. Por lo general, los fragmentos de datos regulares clave procesados ​​se envían a un sistema de almacenamiento de datos a largo plazo, como un archivero.

Unificación de TI / OT de múltiples sitios

Permiten a los datos que se almacenan tradicionalmente en el extremo de la tecnología operativa (OT) (red de control) del negocio y el extremo de la tecnología de la información (TI) (es decir, la red empresarial) es una transformación importante.

Para las grandes empresas de agua, los datos históricos del proceso se almacenan en varias bases de datos de SQL Server en varios sitios del estado y solo se puede acceder a ellos en la red de control. Todas las normativas e informes operativos requeridos por la empresa son gestionados por el equipo de automatización y control. McEnery Automation ayudó a migrar estos datos a OSIsoft PI System.

La interfaz de la base de datos local almacena los datos frente a cada sitio y luego los envía a un depósito central ubicado en la red de control de la sede de la empresa.

El servidor de PI Asset Framework (AF) ubicado en la red de la empresa se utiliza como punto de acceso para la red de la empresa al organizar y vincular datos. Este par de servidores crea su propio firewall entre las dos redes. La base de datos de SQL Server proporciona información de activos al servidor de AF para su contextualización. Al organizar los datos en una estructura escalonada estandarizada y agregar datos contextuales, como el alcance y el tamaño de la unidad de ingeniería, el tamaño del equipo, el número de modelo y el número de serie, los clientes pueden acceder y comprender los datos más fácilmente. Usuarios empresariales.

Este nuevo modelo proporciona beneficios de muchas formas. Al permitir que los usuarios finales accedan a los datos, se simplifican los informes y se mejora la coherencia entre los sitios. Al eliminar la responsabilidad del soporte de informes y el servidor de informes, el ingeniero de control puede dedicar más tiempo a garantizar la calidad y precisión de los datos históricos de entrada. Ser capaz de comparar los datos y procesos operativos de varios sitios puede identificar oportunidades de eficiencia y coherencia.

Aplicaciones múltiples que compone la plataforma

• McEnery Automation ha sido socio en la transformación digital de un fabricante global de alimentos y bebidas, ayudando en la selección e implementación de la infraestructura del sistema de inteligencia operativa, así como en el desarrollo de planes de implementación piloto para una variedad de tareas digitales.
• FactoryTalk Historian de Rockwell se utiliza en todas las fábricas de América del Norte para recopilar datos de todas las áreas de la fábrica (incluido el procesamiento, el embalaje y los servicios públicos).
• La plataforma PI de OSIsoft Asset Framework organiza y contextualiza los datos, lo que facilita el acceso de los usuarios individuales. Según las necesidades de los usuarios, las etiquetas se organizan en diferentes niveles. Por ejemplo, un técnico en un sector de servicios públicos puede querer agrupar datos por sistema, como agua caliente, vapor y aire comprimido. Los técnicos de embalaje pueden desear agrupar los sistemas por línea de embalaje. Se han agregado metadatos para proporcionar contexto e información descriptiva sobre la etiqueta. En la mayoría de las aplicaciones, las herramientas de software OSIsoft PI DataLink, PI Asset Analytics y PI Vision se utilizan para acceder a los datos, realizar cálculos de informes y mostrar información. El propósito de la plataforma del sistema es convertirse en una fuente de datos común para muchas aplicaciones en el lado de OT y TI de la empresa. McEnery Automation ayudó en la implementación de aplicaciones piloto, incluidas el mantenimiento de equipos, planificación de producción, monitoreo de servicios públicos, mejoras de eficiencia energética y desempeño de la línea de empaque. Se mostrara una descripción general de las aplicaciones que utilizan datos de la misma plataforma:

• Inspección de servicios: Reemplaza el antiguo sistema de informes, que monitorea el proceso de la industria de servicios al resumir y organizar los datos de la industria de servicios en tiempo real en el historial del proceso para minimizar los costos. Los datos clave para este proceso incluyen electricidad, combustible, CO 2, aire comprimido, vapor y uso de agua.

Beneficios que implementan:

• Hace que los datos de servicios públicos estén disponibles para otros departamentos y se relaciona con los niveles de producción.
• Mueven los cálculos de PLC a análisis permitiendo a los propietarios de procesos administrar los cálculos, lo que hace que el proceso de generación de informes sea más eficiente y reduce la carga de trabajo de los ingenieros de control.
• Permite el monitoreo de indicadores clave de rendimiento (KPI) entre múltiples sitios y comparaciones entre sitios.

Planificación del departamento de procesos

Reemplaza el antiguo sistema de planificación de la producción con datos de trabajo en curso (WIP) de más de 300 unidades de proceso y contenedores de almacenamiento al historial del proceso. Esta información puede ser utilizada por software de planificación de producción de cadena de suministro de terceros.

Beneficios que implementan:

• Facilita la estandarización e implementación de todos los equipos de proceso.
• Elimina los complicados cálculos manuales que requieren los sistemas existentes.
• El mantenimiento y el soporte del sistema se reducen considerablemente.

Panel de control de la línea de embalaje

Se ha desarrollado una nueva aplicación para mostrar información clave de la línea de embalaje en la pantalla de descripción general. Los datos recopilados (PLC, servidor OPC) de varias líneas de producción de envases se han resumido y organizado en una plataforma histórica común. El sistema puede acceder a los datos de la línea de producción de envases a través de un navegador web y permite un acceso detallado a la información del equipo de envasado, como el estado del equipo, la cantidad de producción, la eficiencia de la línea de producción y los datos de producción.

Beneficios que implementan:

• Al mostrar información de múltiples líneas y múltiples sistemas de datos en tiempo real en el tablero, se eliminan las islas de datos de empaque.
• El navegador de Internet puede acceder fácilmente a las redes de TI y OT.

Mantenimiento predictivo de la línea de envasado

Se creado una nueva aplicación para notificar al departamento de mantenimiento sobre la degradación temprana del rendimiento de los motores de la línea de envasado. Recopila datos de temperatura y vibración de servos, variadores de frecuencia (VFD) y sensores instalados en los motores. Las plantillas y la jerarquía de dispositivos permiten una fácil estandarización y organización de los límites de alarma de los dispositivos. Se han enviado notificaciones de alarmas por correo electrónico al personal de mantenimiento para planificar el mantenimiento antes de una falla del motor y una parada de producción.

Beneficios que implementan:

• Puede ahorrar costos programando el mantenimiento antes de los costosos tiempos de inactividad.
• Utiliza un sistema común para recopilar datos de varios dispositivos de proveedores.

Consumo de energía de la línea de envasado

Se ha desarrollado una nueva aplicación para respaldar los programas de ahorro de energía. El estado de la línea, el estado de funcionamiento del motor y la información de la placa de identificación del motor se utilizan para calcular la energía que se puede ahorrar cuando el motor se detiene o desacelera correctamente en el caso de un corte de la línea y cuando se determina que el motor aún está funcionando durante un corte de energía.

Beneficios que implementan:

• Se puede ahorrar energía mejorando continuamente el funcionamiento del equipo.
• Utiliza los metadatos del motor existentes y simplifica la realización del estado.