Cómo FEST permite aprovechar los datos de proceso para las operaciones, el análisis y el mantenimiento
Basándose en el sistema iba, FEST ha desarrollado una arquitectura de datos que abarca todo el proceso.
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FEST GroupCómo FEST permite aprovechar los datos de proceso para las operaciones, el análisis y el mantenimiento
Historia de éxito
A medida que crece la economía del hidrógeno, también lo hacen las exigencias que se plantean al funcionamiento de las plantas de electrolizadores. Los operadores esperan una alta disponibilidad, indicadores de rendimiento transparentes y un análisis rápido de las causas fundamentales en caso de averías. Al mismo tiempo, los modernos electrolizadores PEM generan grandes volúmenes de datos operativos y de proceso que pueden aportar información valiosa sobre el estado y el comportamiento de la planta.
Sin embargo, el verdadero reto no es la recopilación de datos en sí misma. Las plantas modernas de electrolizadores constan de numerosos sistemas diferentes que generan datos de forma continua. Además de las propias pilas de electrolizadores, la fuente de alimentación, el tratamiento del agua, los sistemas de refrigeración, los compresores, así como los sistemas de automatización y seguridad, proporcionan información relevante. Cuando estos datos se analizan de forma aislada, la visión global suele quedar incompleta. Solo cuando la información procedente de diferentes fuentes está disponible de forma continua, sincronizada en el tiempo y puede analizarse de forma conjunta, es posible identificar correlaciones, investigar las causas fundamentales y tomar decisiones bien fundamentadas.
Basándose en el sistema iba, FEST ha desarrollado, por tanto, una arquitectura de datos que abarca todo el proceso, desde la adquisición de señales hasta el análisis y la elaboración de informes. De este modo se crea una base de datos coherente que respalda tanto el funcionamiento diario de la planta como su optimización a largo plazo.
Una base de datos fiable para las operaciones de la planta
Una planta de electrolizadores genera continuamente información procedente de una amplia variedad de fuentes. Esto incluye variables de proceso como la presión, la temperatura y el caudal, así como datos de funcionamiento eléctrico, consumo energético, estados de la planta y mensajes de los sistemas de control. Desde el principio, FEST reconoció que estos datos no solo son necesarios para el control del proceso, sino que también deben estar disponibles para el mantenimiento, el análisis del rendimiento, la elaboración de informes y la optimización a largo plazo de la planta.
La base para ello es la adquisición local de datos mediante ibaM-DAQ. Para garantizar que los datos se puedan adquirir independientemente de las conexiones de red, FEST equipa cada contenedor de electrolizador con una unidad de adquisición dedicada. Dado que ibaM-DAQ ofrece toda la funcionalidad de ibaPDA, las señales relevantes de proceso y control se adquieren de forma continua desde los sistemas de control y se registran con una alta precisión temporal.
Este enfoque permite almacenar de forma continua incluso datos de medición de alta resolución sin suponer una carga adicional para la infraestructura de automatización existente. Los datos registrados ofrecen una visión completa del funcionamiento de la planta y están disponibles tanto para evaluaciones actuales como para análisis posteriores.
Una visión unificada de los datos distribuidos de las plantas
A medida que aumenta el número de plantas instaladas, la gestión de datos entre diferentes emplazamientos cobra cada vez más importancia. Por ello, FEST tiene como objetivo consolidar la información procedente de diferentes plantas de electrolizadores en una plataforma de datos común.
Los datos de proceso adquiridos localmente se consolidan de forma centralizada y se sitúan en un contexto común. Esto crea una visión unificada del parque de plantas instaladas, independientemente del sistema o componente de la planta del que procedan originalmente los datos. Los estados de funcionamiento, los valores de proceso y los eventos pueden visualizarse de forma sincronizada en el tiempo y compararse entre varias plantas.
Para los equipos de servicio técnico e ingeniería, esto proporciona una transparencia significativamente mayor. Los eventos recurrentes, las anomalías o las diferencias en el comportamiento operativo pueden identificarse más rápidamente y evaluarse de forma sistemática. Al mismo tiempo, los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes pueden ponerse a disposición de grupos destinatarios específicos a través de tecnologías en la nube y paneles de control en línea. Para realizar análisis detallados, los usuarios pueden profundizar en cualquier momento en los datos brutos almacenados en el sistema iba.
La clave está en extraer las conclusiones adecuadas a partir de los datos. El sistema iba nos ayuda precisamente a eso.
Jan Remus
Vice President PMO & Digital Solutions, FEST
Análisis en lugar de recopilación de datos
Para FEST, el verdadero valor reside en el análisis sistemático de la información registrada. Mediante ibaAnalyzer, la empresa examina las tendencias históricas de las señales, analiza las correlaciones entre procesos y evalúa las condiciones de funcionamiento a lo largo de períodos prolongados. Además, los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes se consolidan automáticamente en informes y se presentan en un formato coherente.
«Los grandes volúmenes de datos no se traducen automáticamente en conocimiento», afirma Jan Remus, vicepresidente de PMO y Soluciones Digitales de FEST. «Lo que importa es extraer las conclusiones correctas de la información disponible para mejorar las operaciones y la optimización. El sistema iba nos proporciona una potente herramienta para hacer precisamente eso».
Las ventajas de este enfoque resultan especialmente evidentes a la hora de abordar fallos esporádicos. En lugar de centrarse únicamente en el momento en que se produce una alarma, los ingenieros pueden analizar toda la secuencia del proceso antes y después de un incidente.
Esto revela correlaciones que a menudo resultan difíciles de identificar durante el funcionamiento continuo.
Del análisis de datos a la inteligencia de procesos asistida por IA
Partiendo de esta base de datos, FEST está desarrollando su propia plataforma de paneles de control basada en IA. El sistema ya permite realizar evaluaciones de servicio y análisis de datos de producción, combinando la visualización estructurada de los datos de la planta con la introducción gradual de funcionalidades asistidas por IA. De este modo, FEST complementa la tecnología de iba con su propia experiencia en operaciones de planta e ingeniería de procesos.
«Una base de datos limpia y fiable es esencial para cualquier análisis avanzado. Solo cuando los datos de medición, producción y calidad se consolidan de forma coherente se pueden identificar y evaluar las relaciones entre los procesos de manera significativa», explica Andrés Moreno, científico de datos de FEST.
Uno de los ejes del desarrollo en curso es la integración de los datos de medición, producción y calidad en un marco analítico común. Se pretende que la IA respalde este esfuerzo haciendo más transparentes las relaciones dentro del comportamiento de la planta y proporcionando indicios para una investigación más profunda. No obstante, la evaluación por parte de expertos basada en los datos de proceso registrados sigue siendo una parte fundamental del análisis y del proceso de toma de decisiones.
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Monitorización del estado basada en datos históricos de procesos
Para el archivo y el análisis de datos a largo plazo, FEST utiliza ibaHD-Server. La plataforma permite el almacenamiento centralizado de grandes volúmenes de datos históricos de series temporales y los pone a disposición para su posterior análisis.
A partir de estos datos, se pueden definir las condiciones de funcionamiento típicas y supervisar los parámetros relevantes a largo plazo. Los cambios en el comportamiento de la planta se pueden detectar en una fase temprana, antes de que provoquen problemas en el proceso o paradas no planificadas. Dado que toda la información se basa en una base de datos coherente, se puede realizar un seguimiento y evaluar la evolución a lo largo de períodos prolongados.
Para FEST, esto supone un paso importante hacia el mantenimiento basado en datos. Las actividades de mantenimiento pueden planificarse con mayor precisión, al tiempo que las intervenciones de servicio pueden prepararse mejor. Especialmente en el caso de las plantas distribuidas a nivel internacional, esto reduce el esfuerzo de resolución de problemas y mejora la previsibilidad de las actividades de servicio.
Partiendo de esta base, FEST sigue desarrollando la plataforma hacia aplicaciones de mantenimiento predictivo. Al correlacionar los datos disponibles sobre procesos, producción y calidad, y ampliar las capacidades analíticas asistidas por IA, las futuras versiones ayudarán a identificar las necesidades de mantenimiento emergentes y los posibles problemas de los equipos en una fase más temprana. El objetivo no es sustituir los conocimientos técnicos de ingeniería, sino proporcionar funciones específicas de apoyo a la toma de decisiones para los operadores de planta, los especialistas de servicio y los equipos de ingeniería.
Solo cuando los datos de medición, producción y calidad se consolidan de forma coherente es posible identificar y evaluar las relaciones entre los procesos de manera significativa.
Andrés Moreno
Data Scientist, FEST
Los datos como base para un funcionamiento económico de la planta
La experiencia de FEST demuestra que la mera adquisición de datos de proceso no genera por sí sola valor añadido. Lo que importa es la capacidad de combinar información procedente de diferentes fuentes y utilizarla para crear una visión coherente del funcionamiento de la planta.
Con ibaM-DAQ, ibaPDA, ibaAnalyzer e ibaHD-Server, FEST ha creado una plataforma que abarca todo el ciclo de vida de los datos de proceso, desde la adquisición y el almacenamiento hasta el análisis y la generación de informes. Esto proporciona una visión unificada de las complejas estructuras de las plantas, aporta transparencia y permite la toma de decisiones basada en datos.
Además, FEST utiliza ibaDatCoordinator para el posprocesamiento de los datos de medición. El software se encarga del procesamiento automatizado y la gestión de datos, genera informes, extrae los KPI relevantes y los pone a disposición de los sistemas posteriores. Esto permite estandarizar las tareas recurrentes de análisis y generación de informes, y llevarlas a cabo sin intervención manual.
Esta base de datos integral ayuda a FEST a comprender mejor el estado de las plantas, analizar las averías con mayor rapidez y planificar las actividades de mantenimiento de forma más eficaz. Al mismo tiempo, proporciona la base para comparar el comportamiento operativo entre diferentes emplazamientos y optimizar continuamente el rendimiento a largo plazo de las plantas de electrolizadores.
Preguntas frecuentes (FAQ)
El sistema iba constituye la base para una adquisición fiable de datos industriales en plantas de electrolizadores. Registra de forma continua las señales de proceso y control procedentes de múltiples subsistemas, entre los que se incluyen las pilas, las unidades de alimentación eléctrica, los sistemas de tratamiento de agua y los circuitos de refrigeración. El registro de alta resolución con sincronización temporal precisa genera un conjunto completo de datos operativos sin suponer una carga adicional para el entorno de automatización. Esto permite a los operadores y a los equipos de ingeniería acceder a información coherente para el funcionamiento diario, la resolución de problemas y la evaluación del rendimiento a largo plazo. Como resultado, el comportamiento de la planta puede documentarse de forma transparente y los datos relevantes permanecen disponibles tanto para investigaciones inmediatas como para análisis futuros.
ibaPDA, como tecnología subyacente de adquisición de datos, permite la sincronización precisa de las señales procedentes de diferentes sistemas de la planta. Las instalaciones de electrolizadores generan grandes volúmenes de información operativa en numerosos subsistemas, y estos puntos de datos suelen influir entre sí. Cuando los valores de proceso, los estados operativos y los eventos se analizan dentro de una línea temporal común, las relaciones ocultas se hacen visibles y las causas raíz pueden identificarse de forma más eficaz. Esto favorece el análisis industrial avanzado y mejora la transparencia en todos los activos distribuidos. En la práctica, los equipos de mantenimiento e ingeniería obtienen una comprensión más clara del comportamiento de la planta y pueden resolver los problemas de manera más eficiente.
ibaAnalyzer ayuda a los ingenieros a realizar análisis detallados de los datos históricos de los procesos para identificar las causas reales de las perturbaciones en la planta. En lugar de centrarse únicamente en las marcas de tiempo de las alarmas, los usuarios pueden evaluar la secuencia completa de eventos antes y después de un incidente. Esto facilita el descubrimiento de las dependencias entre las variables de proceso y la comprensión de cómo han evolucionado las condiciones de funcionamiento a lo largo del tiempo. El software permite tanto el diagnóstico basado en eventos como la evaluación de tendencias a largo plazo. Para los operadores y los equipos de mantenimiento, esto se traduce en una identificación más rápida de la causa raíz, una mejor comprensión de los patrones operativos recurrentes y la toma de decisiones más fundamentadas en lo que respecta a la optimización de los procesos.
ibaHD-Server actúa como repositorio central para grandes volúmenes de datos históricos de series temporales y constituye la base para una monitorización eficaz del estado de los equipos. Al conservar la información operativa durante largos periodos, las organizaciones pueden establecer condiciones de funcionamiento de referencia y supervisar de forma continua los parámetros críticos. Las comparaciones a largo plazo permiten detectar cambios graduales en el comportamiento de los equipos y evaluar las tendencias emergentes antes de que provoquen interrupciones en los procesos. Este enfoque basado en datos mejora la planificación del mantenimiento y permite tomar decisiones operativas más fundamentadas. En la práctica, las empresas se benefician de una mayor transparencia, una mejor disponibilidad de las instalaciones y una mejor preparación para las actividades de mantenimiento.
ibaDatCoordinator automatiza el posprocesamiento de los datos de proceso registrados y optimiza los flujos de trabajo de generación de indicadores clave de rendimiento (KPI) y elaboración de informes. Evalúa los datos de medición, extrae los indicadores de rendimiento relevantes y pone los resultados a disposición de las aplicaciones posteriores. De este modo, se reduce el esfuerzo manual y se garantiza que los análisis se basen en estructuras de datos coherentes y repetibles. Integrado en un entorno más amplio de gestión de datos, el software permite un flujo de trabajo fluido desde la adquisición de datos, pasando por el análisis, hasta la elaboración de informes. Para los usuarios, la principal ventaja es el acceso eficiente a información fiable que respalda las decisiones operativas, las actividades de servicio y las iniciativas de mejora continua del rendimiento.
