Del análisis de procesos en la periferia a los KPI en la nube

Cuanto más complejo es el proceso, mayor es la cantidad de datos

El análisis se vuelve mucho más complejo y, en particular, requiere más datos en los procesos con comportamiento variable. En estos procesos, las condiciones de los distintos componentes se influyen mutuamente. Además, la mayoría de las líneas de producción tienen una amplia gama de productos diferentes. "Todo esto hace que sea muy difícil encontrar condiciones de medición reproducibles. En estos casos, necesitamos métodos que utilicen todos los tipos de datos -por ejemplo, datos de vibración y de proceso- y permitan una supervisión fiable y sincronizada en el tiempo en todas las condiciones de proceso. El sistema iba ofrece una herramienta adecuada para este caso, ya que disponemos de la adquisición y el análisis de datos de proceso y vibración en un solo sistema", afirma Reinbrecht. Sólo así se pueden evitar paradas imprevistas y aumentar la disponibilidad de la planta a largo plazo. Cuanto más precisos sean los datos registrados, mejor y más detallado podrá ser el posterior análisis del proceso y de las causas raíz. "La mayor flexibilidad en el análisis de los datos de procesos y máquinas se consigue cuando los datos se registran como datos brutos de alta resolución y no como datos preagregados", explica Reinbrecht. Sin embargo, la desventaja de este método de registro es la cantidad de datos que genera. "Pueden llegar rápidamente a más de 100 megabytes por segundo. Por eso es importante extraer la información y los conocimientos de los datos brutos con métodos eficaces para presentar la complejidad del proceso de la forma más clara posible a los distintos grupos de usuarios, como producción y control de calidad", informa Reinbrecht.

Interacciones difícilmente penetrables: Supervisión de un laminador transversal

Los trenes de laminación transversal presentan un comportamiento tan complejo como éste: Para la producción de tubos de acero sin soldadura, se fabrican aletas de tubo, es decir, cuerpos huecos de paredes gruesas, a partir de bloques macizos. En este proceso, un bloque de acero se calienta primero a una temperatura superior a 1.200 °C, se guía sobre cilindros, se lamina hasta que se agrieta centralmente y se perfora con un mandril. El mandril se estabiliza y se mantiene en posición mediante bloques guía. Como todos los componentes deben funcionar perfectamente y coordinados entre sí para que el proceso se desarrolle correctamente, los daños o el desgaste de las distintas unidades repercuten considerablemente en la calidad del producto. Además, las fases posteriores del proceso y el tiempo de enfriamiento necesario garantizan que pueda pasar mucho tiempo entre la aparición y la detección de una desviación, lo que puede tener consecuencias costosas en el peor de los casos: Si el control de calidad no se lleva a cabo hasta que el producto se ha enfriado, suelen verse afectados varios tubos, que tienen que volver a fundirse o desecharse. "Con procesos tan intensivos en energía y costes, es importante llevar a cabo la supervisión en tiempo real. Con Edge Analytics, tenemos la oportunidad perfecta para calcular los valores clave relevantes a partir de los datos de medición de alta resolución directamente en el proceso en el dispositivo de borde, como un ibaM-DAQ. De esta manera, evaluamos los datos exactamente donde se generan y podemos reaccionar rápida y específicamente en caso de error. La supervisión robusta con el sistema iba garantiza que, en el mejor de los casos, podamos incluso intervenir antes de que se produzca el fallo real mediante el análisis de tendencias", afirma Reinbrecht.

KPI significativos a partir de valores brutos: Primero el cálculo, luego la nube... y vuelta a empezar

El análisis exhaustivo de los datos se completa con la conexión a sistemas informáticos de nivel superior, como los entornos en la nube. Este paso permite explotar todo el potencial de los datos de medición, ya que las perspectivas obtenidas pueden hacerse accesibles a diferentes grupos de usuarios y, por tanto, utilizarse en toda la empresa. Sin embargo, hay que tener en cuenta que la información procedente de la gran cantidad de datos en bruto debe reducirse a unos pocos indicadores fiables: "Debido a la inmensa cantidad de datos, el ancho de banda disponible y las interacciones entre las redes OT e IT, no tiene sentido transferir todos los datos de medición a la nube para su evaluación, sino solo los valores clave calculados. Estos datos pueden mostrarse en cuadros de mando significativos mediante herramientas de visualización en línea como ibaDaVIS", afirma Reinbrecht. De este modo, los operarios pueden analizar y comparar rápida y fácilmente los sistemas, las máquinas y la calidad del producto, así como identificar el potencial de optimización. Sin embargo, no basta con proporcionar los datos clave. En su lugar, es necesario poder desglosar los KPI en la nube hasta llegar a los valores brutos. Esto permite realizar análisis exhaustivos de las causas raíz sin pérdida de información, especialmente en caso de errores.

Edge Analytics con iba: Un sistema para todos los datos relevantes

Con el sistema iba, se dispone de una solución que soporta el método presentado de captura de datos brutos de alta resolución y edge analytics con su arquitectura y diversas aplicaciones. Basándose en la adquisición estructurada de datos con estampado central de tiempo mediante ibaPDA y la amplia conectividad de procesos disponible aquí, los datos brutos pueden procesarse directamente en los dispositivos de borde ibaDAQ o ibaM-DAQ. ibaPDA ofrece un potente editor de expresiones para vincular señales y calcular parámetros estadísticos en tiempo real. El complemento ibaInSpectra también está disponible para el análisis de vibraciones en línea y el complemento ibaInCycle para la monitorización de procesos cíclicos, de modo que todos los datos relevantes pueden ser registrados y monitorizados en un solo sistema. Las alertas pueden enviarse directamente desde los dispositivos de borde a través de varias interfaces de salida. Por último, con ibaDaVIS, el sistema iba dispone de una herramienta de análisis basada en web que permite crear cuadros de mando individuales con distintos elementos gráficos para evaluar el comportamiento a largo plazo de los procesos supervisados y la calidad del producto. Las opciones de filtrado interactivas y flexibles permiten analizar los valores característicos calculados en el dispositivo de borde según cualquier criterio y filtro tecnológico y temporal. Con un solo clic, los usuarios pueden saltar de los valores característicos a los valores brutos y entrar así en el análisis en profundidad.