Es seguro decir que dirigir una planta de productos qu\u00edmicos nunca ha sido m\u00e1s desafiante. Las empresas de hoy en d\u00eda se enfrentan a innumerables presiones desde todas las direcciones, incluido el aumento de la competencia y la demanda, las preocupaciones de seguridad y las iniciativas de sostenibilidad.<\/p>\n\n\n\n
Superar estos desaf\u00edos requiere que las plantas optimicen los activos y procesos, maximicen la producci\u00f3n, reduzcan el tiempo de inactividad no planificado y garanticen operaciones confiables y seguras que cumplan con objetivos comerciales m\u00e1s amplios.<\/p>\n\n\n\n
Por supuesto, la tecnolog\u00eda es la clave para mejorar el rendimiento. Pero si bien muchas empresas ya han adoptado la infraestructura de datos y los sistemas de an\u00e1lisis, las crecientes complejidades de las plantas de hoy en d\u00eda requieren poderes tecnol\u00f3gicos a\u00fan mayores en forma de inteligencia artificial (IA).<\/p>\n\n\n\n
Las empresas qu\u00edmicas con visi\u00f3n de futuro est\u00e1n optando por superponer modelos rigurosos y an\u00e1lisis avanzados basados en IA a sus historiadores de datos, para extraer valor y obtener informaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y mejor sobre los procesos y los activos.<\/p>\n\n\n\n
La simulaci\u00f3n avanzada de procesos es clave<\/strong><\/p>\n\n\n\n La simulaci\u00f3n de procesos de pr\u00f3xima generaci\u00f3n ahora puede calcular indicadores clave de rendimiento (en ingl\u00e9s key performance indicators -KPIs) m\u00e1s all\u00e1 de los que se pueden medir directamente en la planta, mientras que el an\u00e1lisis predictivo puede detectar anomal\u00edas de rendimiento y predecir fallas en los activos. En conjunto, estos conocimientos de alto nivel permiten a los equipos de operaciones analizar h\u00e1bilmente el riesgo y dise\u00f1ar planes que maximicen la eficiencia y la rentabilidad.<\/p>\n\n\n\n Como tal, la implementaci\u00f3n de soluciones de IA permite a las empresas administrar de manera proactiva el rendimiento de los activos, minimizar el tiempo de inactividad no planificado y reducir los costos de mantenimiento.<\/p>\n\n\n\n Cada planta qu\u00edmica se encuentra en su propio viaje de datos. Mientras que algunas operaciones utilizan la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos como hist\u00f3rico, otras han avanzado m\u00e1s en la curva de utilizaci\u00f3n y manejan c\u00e1lculos de flujo o an\u00e1lisis avanzados. Independientemente de d\u00f3nde se encuentre una planta en su viaje, los usuarios a\u00fan pueden encontrar nuevas formas de optimizar las operaciones de la planta para aumentar la rentabilidad, al tiempo que cumplen con los requisitos de seguridad y los objetivos de sostenibilidad.<\/p>\n\n\n\n Pasar del mantenimiento reactivo al predictivo<\/strong><\/p>\n\n\n\n Las empresas qu\u00edmicas de todo el mundo est\u00e1n optando por aprovechar los modelos de IA y Machine Learning como herramientas de aprendizaje profundo para pronosticar la vida \u00fatil restante de un activo, lo que brinda a los equipos informaci\u00f3n cr\u00edtica y conocimientos prescriptivos para analizar el costo frente al riesgo y dise\u00f1ar planes que maximicen la eficiencia y la rentabilidad.<\/p>\n\n\n\n Los usuarios pueden definir indicadores adelantados basados en datos de sensores y otras operaciones y utilizar esta informaci\u00f3n para detectar incluso cambios sutiles en el rendimiento de los activos.<\/p>\n\n\n\n Una vez que los equipos han identificado una anomal\u00eda, pueden utilizar herramientas avanzadas de IA para predecir la degradaci\u00f3n del rendimiento y los fallos de los componentes y, a continuaci\u00f3n, trabajar juntos para priorizar las necesidades de mantenimiento en funci\u00f3n de la urgencia, los calendarios, los equipos disponibles, los recursos y la disponibilidad de piezas de repuesto.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de prevenir la falla de los activos, la orientaci\u00f3n predictiva basada en IA permite a las empresas minimizar el uso de energ\u00eda y comparar el rendimiento de los activos, lo que ayuda a las plantas qu\u00edmicas a cumplir con las obligaciones regulatorias y contractuales.<\/p>\n\n\n\n Con la informaci\u00f3n futura sobre el rendimiento de los activos a mano, las empresas pueden tomar medidas para minimizar las ineficiencias que afectan a las finanzas, medir las consecuencias futuras, evaluar el riesgo, evitar interrupciones e incluso aumentar la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n\n\n\n Mejora del gemelo digital de las operaciones mediante la simulaci\u00f3n de procesos<\/strong><\/p>\n\n\n\n Si bien la simulaci\u00f3n de procesos y el an\u00e1lisis predictivo son enfoques bien establecidos, estas herramientas han mejorado continuamente en los \u00faltimos a\u00f1os. Ahora, los datos en tiempo real combinados con los modelos de proceso de primer principio se pueden utilizar para crear gemelos digitales de operaciones. Este gemelo digital de operaciones, mejorado con capacidades de IA, se puede utilizar para identificar las condiciones operativas \u00f3ptimas y actuar como asesores de los operadores para sacar m\u00e1s provecho de sus activos.<\/p>\n\n\n\n Este gemelo digital de operaciones brinda a los ingenieros y t\u00e9cnicos informaci\u00f3n sobre variables de proceso no medibles, lo que permite que las herramientas predigan de manera proactiva las mejores condiciones operativas, aumenten el rendimiento, reduzcan la energ\u00eda y los problemas de confiabilidad para los activos rotativos y estacionarios en toda la empresa.<\/p>\n\n\n\n Programas de monitoreo y mantenimiento de equipos<\/strong><\/p>\n\n\n\n Los programas tradicionales de monitoreo de equipos se basan en datos medidos a lo largo del proceso para informar las decisiones de mantenimiento. Por ejemplo, los datos de temperatura y vibraci\u00f3n se pueden utilizar para predecir una variedad de modos de falla para una bomba centr\u00edfuga.<\/p>\n\n\n\n Mediante el uso de datos hist\u00f3ricos, los ingenieros de confiabilidad pueden determinar un valor de referencia para cada medici\u00f3n y configurar alertas cuando los valores caen fuera de este rango. Esto se conoce como monitoreo basado en la condici\u00f3n<\/em> y es una forma sencilla de comenzar a usar los datos medidos para mejorar la confiabilidad del proceso.<\/p>\n\n\n\n Si bien el monitoreo basado en la condici\u00f3n es \u00fatil para activos con un funcionamiento relativamente estable, tener en cuenta las diferentes ventanas operativas o modos de proceso puede convertirse r\u00e1pidamente en un desaf\u00edo. Es posible que los ingenieros deban ajustar con frecuencia las ventanas de funcionamiento o lidiar con alarmas molestas que pueden romper r\u00e1pidamente la eficiencia y la eficacia de un programa de mantenimiento predictivo. En lugar de la monitorizaci\u00f3n basada en el estado, muchas empresas qu\u00edmicas conf\u00edan ahora en el an\u00e1lisis predictivo como parte de un s\u00f3lido programa de gesti\u00f3n del rendimiento de los activos.<\/p>\n\n\n\n El an\u00e1lisis predictivo combina datos de procesos en tiempo real e IA para predecir mejor las fallas de los equipos y proporcionar estimaciones de la vida \u00fatil restante. Esta informaci\u00f3n puede ayudar a los ingenieros de confiabilidad a planificar qu\u00e9 equipos requieren mantenimiento y cu\u00e1ndo deben programarse. Al igual que el monitoreo basado en condiciones, se basa en mediciones de procesos para establecer l\u00edneas de base operativas.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, dado que las soluciones de an\u00e1lisis predictivo pueden aprovechar el aprendizaje autom\u00e1tico para el an\u00e1lisis multivariante en lugar de simples alertas basadas en condiciones, proporciona un mayor rango de detecci\u00f3n en muchos modos operativos en comparaci\u00f3n con la supervisi\u00f3n basada en condiciones solamente.<\/p>\n\n\n\n Los modelos de ML utilizados en una soluci\u00f3n t\u00edpica de an\u00e1lisis predictivo tambi\u00e9n pueden ayudar a identificar modos de falla espec\u00edficos en funci\u00f3n de las firmas de falla anteriores para cada equipo.<\/p>\n\n\n\n Mediante el uso de una poderosa combinaci\u00f3n de datos en tiempo real, an\u00e1lisis predictivos y simulaci\u00f3n de primeros principios, las empresas pueden mejorar la confiabilidad de los activos y reducir el tiempo de inactividad mediante la predicci\u00f3n proactiva de fallas de confiabilidad e integridad para activos cr\u00edticos, rotativos y estacionarios.<\/p>\n\n\n\n En medio de una industria qu\u00edmica mundial cada vez m\u00e1s feroz, donde las presiones est\u00e1n aumentando y el equilibrio entre el crecimiento empresarial y el cumplimiento del objetivo de descarbonizaci\u00f3n es fundamental, la IA ser\u00e1 la clave para optimizar las empresas con visi\u00f3n de futuro a trav\u00e9s de la racionalizaci\u00f3n inteligente de sus operaciones.<\/p>\n\n\n\n Al superponer la IA avanzada a la infraestructura de datos existente, las empresas qu\u00edmicas pueden aprovechar los datos de operaciones hist\u00f3ricas y en tiempo real para obtener acceso a informaci\u00f3n m\u00e1s profunda, r\u00e1pida y valiosa para respaldar los objetivos y la estrategia comerciales general. Esto permite a las empresas qu\u00edmicas encontrar el equilibrio entre el mantenimiento basado en el riesgo y el centrado en la fiabilidad, mejorar el rendimiento general y evitar posibles fallos en los equipos.<\/p>\n\n\n\n Con conocimientos avanzados al alcance de la mano, los equipos de las plantas qu\u00edmicas pueden tomar decisiones mejores y m\u00e1s r\u00e1pidas que mejoran continuamente el rendimiento, la seguridad y la sostenibilidad de la planta, al tiempo que aumentan la rentabilidad.<\/p>\n\n\n\n –<\/p>\n\n\n\n Syspertec sas<\/p>\n\n\n\n Agencia de Prensa y Relaciones P\u00fablicas<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Es seguro decir que dirigir una planta de productos qu\u00edmicos nunca ha sido m\u00e1s desafiante. Las empresas de hoy en d\u00eda se enfrentan a innumerables presiones desde todas las direcciones, incluido el aumento de la competencia y la demanda, las preocupaciones de seguridad y las iniciativas de sostenibilidad. 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