A nadie le gustan las sorpresas: el análisis predictivo las convierte en regalos

Fecha de publicación: Octubre de 2021

Las sorpresas no suelen ser buenas, sobre todo cuando se trata de operaciones de planta. Muchos líderes de la industria se están dando cuenta de los beneficios potenciales que el análisis predictivo puede aportar a sus organizaciones. La capacidad de detectar anomalías en los activos y predecir futuras incidencias impulsa la optimización de la producción, minimiza el tiempo de inactividad y genera importantes ahorros de costos.

Los clientes de AVEVA han ahorrado millones de dólares como resultado de una sola detección. Imagínese cómo se multiplicó ese impacto cuando escalaron su análisis predictivo para lograr una mayor eficacia global de los equipos (OEE).

Para maximizar su OEE, tendrá que ir más allá de la simple optimización de la disponibilidad y expandirse para optimizar su calidad y rendimiento. El análisis de procesos, como la calidad predictiva, el rendimiento predictivo y la eficiencia energética predictiva, ayudan a maximizar la rentabilidad en los procesos de producción. Profundicemos en estas soluciones.

Predecir la calidad para minimizar los residuos

¿Tiene que lidiar con los desechos de los frecuentes cambios de formulación y puesta en marcha de líneas? Todos sabemos que las pruebas de calidad pueden provocar desfases entre las operaciones de la unidad clave y el producto terminado, así como desechos generados debido a los ajustes de calidad.

¿No sería fantástico si pudiera optimizar de manera sistemática la calidad a corto y largo plazo, acortar las pruebas y minimizar los desechos?

Algunas organizaciones recurren a la IA y al aprendizaje automático para resolver estos problemas. Estas herramientas permiten a las plantas predecir parámetros de calidad donde no hay una medición en tiempo real disponible o generar una predicción de manera más rápida de lo que permite la medición fuera de línea — esencialmente utilizando una prueba de laboratorio fuera de línea para predecir un parámetro de calidad antes de que finalice un proceso de producción.

AVEVA Insight utiliza análisis avanzados, en los que las entradas pueden incluir una variedad de medidas de proceso (como densidad y humedad, por ejemplo) y características del producto (como los parámetros de las recetas) que provienen de diferentes etapas del proceso de producción. Esto significa que puede medir la calidad de su producto en cualquier momento del proceso de producción y actuar en consecuencia si los parámetros de calidad se desvían.

Los operadores reciben alertas y mensajes sobre las desviaciones de calidad y pueden ver los resultados en cuadros de mando personalizados para mostrar variables como valores de condiciones ideales y desgloses de anomalías, según las necesidades de una organización. No es difícil ver cómo estos cambios pueden reducir los residuos y acortar el tiempo necesario para las pruebas de calidad.

Predecir la eficiencia energética para garantizar la sustentabilidad

Muchas organizaciones tienen objetivos de sustentabilidad y siempre buscan formas de hacer que los procesos de producción sean más respetuosos con el medio ambiente. Utilizar la eficiencia energética predictiva es una forma de cumplir con esos indicadores clave de rendimiento de sostenibilidad de manera rápida y eficiente.

En pocas palabras, el objetivo de los modelos predictivos y el análisis avanzado es encontrar las mejores condiciones operativas para minimizar el consumo de energía durante la producción, además de identificar los procedimientos que minimizan el consumo de energía mientras los activos no están en funcionamiento.

Los modelos especificados pueden analizar miles de variables de proceso en tiempo real para identificar patrones y condiciones que le permitan operar en el estado energético más bajo posible. Los modelos también proporcionan información sobre el uso de energía previsto frente al real, así como el uso de energía óptimo para su producto, unidad o planta específicos.

Después de implementar la IA y el aprendizaje automático, un gran fabricante de productos de consumo redujo su huella energética de fabricación global en un año en un 5 % en todos los servicios públicos, incluidos agua, aire, gas, electricidad y vapor.

Predicción del rendimiento para condiciones óptimas de proceso

El rendimiento del proceso mide la cantidad de producto terminado que se entrega en un período determinado. Cuanto más se reduzca el tiempo de producción, más podrá una organización aumentar la eficiencia y ahorrar costos.

La IA y el aprendizaje automático permiten la optimización del rendimiento en productos y líneas. Los modelos pueden aprovechar miles de variables de proceso y generar los patrones y condiciones que le permiten operar con la mayor tasa de producción posible. Los operadores reciben alertas con recomendaciones de actuación, y los ingenieros pueden echar un vistazo de alto nivel a las mejores condiciones operativas para maximizar la producción. Los datos operativos se almacenan en la nube, lo que proporciona un acceso rápido y fácil a información histórica y en tiempo real.

La nube puede acelerar el éxito

La IA y el aprendizaje automático brillan de verdad cuando están integrados en un proceso de ciclo cerrado en la nube, proporcionándole datos históricos y en tiempo real, así como acciones de mitigación y optimización de la cadena de valor en un solo lugar. Esta cohesión permite a sus trabajadores impulsar operaciones seguras y fiables, aumentando la eficacia global de los equipos, reduciendo el tiempo de inactividad no previsto y generando la confianza para dar forma a un futuro sustentable. ​

Los imprevistos siempre van a formar parte de las operaciones, pero podemos reducirlos. Piense en la IA y el aprendizaje automático como el papel de regalo para transformar sus sorpresas en un regalo positivo. Añadir una orientación prescriptiva a sus análisis le permite actuar de inmediato — es el lazo perfecto para hacer que (casi) desee sorpresas en sus operaciones.

El futuro está claro

Ya sea para ahorrar dinero, aumentar la sustentabilidad o mejorar el rendimiento, la IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a su organización a llevar la OEE al siguiente nivel. Los clientes de AVEVA han aumentado la OEE en un quince por ciento, han ahorrado hasta un treinta por ciento en costes de mantenimiento, han reducido el tiempo de inactividad en un veinticinco por ciento y han aumentado la eficiencia del personal en un veinticinco por ciento.

¿Qué espera?  Póngase en contacto con nosotros para obtener más información sobre cómo puede hacer realidad estos cambios en su organización o visite nuestra web para saber más.

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