Un sistema predictivo de operación en plantas de pellets capaz de apoyar al jefe de produccion en la toma de decisiones del día a día permitiendo llegar a los más altos regímenes posibles de produccion y disponibilidad de planta y reduciendo los costes de consumibles. Es la solución que desarrolla Prodesa Medioambiente en sus últimas instalaciones.

Actualmente los sistemas de control y adquisición de datos (SCADA) almacenan una ingente cantidad de información acerca del proceso productivo, estado y rendimiento de máquinas, calidad del producto terminado, etc.

Esta información es muy difícil de procesar debido a la gran cantidad de variables que se interrelacionan en la fabricación de pellets de madera.

Por su gran influencia en el rendimiento de los equipos o desgaste de consumibles, el análisis de todos estos datos es clave para la explotación de las plantas de pellets logrando mejoras de costes en consumibles y optimizando al máximo las posibilidades de los equipos disponibles.

Un sistema que aprende

Prodesa está implantando un sistema que no solo recoge los datos y parámetros más importantes del proceso, como estamos acostumbrados, sino que “aprende” de las particularidades de cada planta, analizando el rendimiento real de cada equipo, informando del margen de mejora disponible, estimando la vida de los consumibles con los parámetros de proceso actuales y proponiendo mejoras automáticamente.

Este sistema se basa en 3 pilares básicos en los que se centra toda su potencia:

  1. registro de datos y trazabilidad de consumibles
  2. asistencia a la productividad
  3. predicción de vida de los consumibles

Registro de datos y trazabilidad de consumibles

El primer pilar de este sistema es la adquisición de datos de proceso. Con los sistemas convencionales de SCADA es relativamente sencillo recoger señales del proceso mediante la sensórica apropiada.

El desafío viene por la complejidad en fusionar las diferentes bases de datos de produccion, laboratorio de calidad, mantenimiento y consumibles para poder analizar todos los datos esenciales para el proceso.

El sistema desarrollado aplica un importante avance a la hora de mejorar la trazabilidad de los rodillos y matrices, en los que se aplican sistemas de lectura de códigos en produccion y en taller para registrar inequívocamente las condiciones de trabajo (horas, temperaturas, produccion acumulada), que, junto con los datos del taller de rectificado, permiten una trazabilidad de los parámetros de funcionamiento del consumible sencilla y eficaz para el usuario.

Asistencia a la productividad

Una vez recogidos los datos, pasa a la acción su análisis para realizar una asistencia a la producción. Mediante el análisis de los principales “KPI” (acrónimo de Key Process Indicator), y siendo mostrados de una forma clara y sencilla de interpretar, la aplicación muestra al usuario el tanto por ciento sobre el régimen del equipo y dónde se debe incidir para llevar los equipos a su máximo rendimiento.

Predicción de vida de los consumibles

La aplicación analiza los parámetros reales de las condiciones de producción y estima la vida útil de los consumibles en función del histórico de la propia planta y de otras similares, alertando al jefe de produccion si algún parámetro está fuera de rango y pudiera provocar una sensible reducción de su vida útil.

Ismael Sanz/PRODESA MEDIOAMBIENTE
www.prodesa.net

Publicado en BIE 37 – Otoño 2017

bioenergia 40El 11º Congreso Internacional de Bioenergía presta atención este año a la transformación digital que trae consigo la 4ª revolución industrial y que, por supuesto, concierne al sector de la bioenergía. Algunas organizaciones que han comenzado ya el camino mostrarán sus experiencias y soluciones tecnológicas en el evento “Bioenergía 4.0”. Los asistentes conoceran sistemas de gestión integral de proyectos; soluciones para mejorar el comportamiento de las calderas; tecnologías para la operación inteligente de centrales de biomasa y de redes térmicas; o sistemas de mantenimiento predictivo y control online en tiempo real de procesos.

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