Soluciones avanzadas de control de procesos

ECN Automation ha desarrollado especialidades de proceso que nos permiten cumplir con estándares definidos para algunas industrias, crear soluciones para sistemas complejos o soluciones paquete predefinidas para procesos específicos.



Batch Control

El procesamiento por lotes basado en el estándar S88 define una estructura independiente al sistema de control (DCS, PLC, SCADA ó HMI), es independiente al proveedor o marca del equipo, y puede aplicarse a operaciones automáticas, semiautomáticas y/o manuales.

En ECN Automation con más de 30 años de experiencia hemos desarrollado capacidades para realizar proyectos basados en S88 para cumplir con los más altos requerimientos de la industria de alimentos, bebidas, ciencias de la vida, farmacéutica y química.

En esta norma se separa el proceso en dos modelos: de equipo (físico) y de procedimientos.

El modelo físico incluye los siguientes elementos: empresa, sitio, área, proceso, unidad, módulo de equipo y módulo de control. El modelo de procedimiento contiene la estrategia o pasos a seguir para realizar el Lote de Producción. A cada nivel del modelo físico corresponde una acción del modelo de procedimientos (Diagrama 3).

Características:

  • Cree y gestione recetas, y ejecútelas automáticamente
  • Reduzca tiempo de validación y puesta en marcha
  • Configure modelos físicos y procedimentales
  • Recolecte datos de lotes electrónicos e informes
  • Integre los datos de lotes y recetas con los sistemas de información corporativos
  • Simule el proceso por lotes
  • Preserve y bloquee versiones de recetas
  • Asigne y rastree flujos de aprobación
  • Ayude a evitar acceso no autorizado

Beneficios

  • Reduzca tiempo de validación y puesta en marcha
  • Ayude a evitar acceso no autorizado
  • Eliminación de la ambigüedad
  • Terminología común
  • Reutilización
  • Claridad del diseño
  • Validación

El sistema por Lotes tiene cualidades muy notorias ya que son normalmente utilizados donde los procesos tienen diferente tipo de etapas y algunos de manera repetitiva, es decir, recetas.

La estructura ISA/ANSI S88 permite identificar claramente líneas de proceso, equipos, operaciones, acciones, etcétera. También permite identificar las materias primas utilizadas, su transformación y los productos generados. Esto ayuda al usuario a generar reportes de rastreabilidad del producto y genealogía.

Ejemplos de programación de procesos Batch

Casos de éxito.

01

Quimikao

Alcance:

Control basado en Batch de su planta de hidrógeno.

02

Condumex

Alcance:

Modernización de planta de fabricación de aislante para cable eléctrico.

03

Tequila Herradura

Alcance:

Sistema de instrumentacion y control de procesos de su planta de hidrólisis.



Control avanzado de proceso (APC)

En la actualidad los procesos de las plantas, demandan eficiencia y la complejidad debido a las caracteristicas no linealesdel proceso y la alta interacción entre variables de entrada y salida (MIMO). Por tal motivo la aplicación de control avan- zado es la solución que se necesita en nuestros días aprovechando de esta manera los avances tecnológicos en hardwarey software que facilitan el desarrollo de algoritmos o estrategias de control diferente al control clásico lineal.

Objetivos del APC:

El principal objetivo es la reducción de la variabilidad del procesohasta estabilizarlo y en una segunda etapa optimizarlo (maximizar)para obtener estos resultados:

  • Mejorar la productividad
  • Reducir el consumo de energía
  • Reducir el consumo de energía
  • Mejorar la calidad y consistencia del producto

Los casos de negocios de un proyecto de APC sustentan que elretorno de inversión vendran principalmente de la variabilidad delproceso y el impacto que esto tendrá en los KPI economicos de laplanta los cuales se estiman de forma cuantitativa haciendo unestudio de perfil de planta en la cual se analizan de 3 a 6 meses deoperación para estimar las perdidas.

El retorno de inversion de una implementacionde un sistema APC se obtiene de la reduccionde la variabilidad y el incremento de la producción o rendimiento del proces

El Control Avanzado se basa en lazo de control retroalimentado pero mejorado a través de un algoritmo de optimización:

Beneficios

Al tener un control avanzado para sus equipos o procesos optimiza su operación, que esto se ve reflejado en los siguiente:

  • Incremento de producción
  • Reducción de tiempos muertos
  • Disminución de mantenimientos en los equipos, ya que el control nos da una predicción del funcionamiento, donde nos puede indicar cuando hacer pequeños mantenimientos para no tener la necesidad de hacer un mantenimiento mayor o un reemplazo de un equipo dañado
  • Reducción de costos, ya que, en lugar de hacer tres mantenimientos al año, puedes reducirlos a uno o que el tiempo de esos mantenimientos sea más prolongado

Control de calderas

Control de molino

Control de reactor

Control de torres de destilación



Lógica Difusa (Fuzzy Logic)

La incorporación de lógica difusa a los sistemas de control da lugar a lo que es conocido como sistemas de control difuso. Dentro de los sistemas de control se encuentran dos grandes áreas, el modelado o identificación y el control propiamente dicho o control directo.

La idea es muy simple, se trata de determinar de manera lógica que se debe hacer para lograr los objetivos de control de mejor manera posible a partir de una base de conocimiento proporcionada por un operador, sin esta base no es posible desarrollar una aplicación y que esta funcione de manera correcta.

Se utiliza el conocimiento y experiencia de un operador para construir un controlador que emule su comportamiento. Comparado con el control tradicional, el control difuso tiene dos ventajas prácticas, una es que el modelo matemático del proceso a controlar no es requerido y otra es que se obtiene un controlador no lineal desarrollado.

Por lo anterior es bien sabido que la lógica difusa es el inicio de la inteligencia artificial, ya que esta basado en comportamiento de operación e información de comportamientos habituales de las personas

Sistema de control difuso:



Control Predictivo basado en modelo (MPC).

Para poder hacer el modelo de control predictivo basado en modelo, debemos tomar en cuenta las interacciones delproceso y la dinámica difícil del proceso para manejar fácilmente el tiempo de inactividad, tiene su aplicación en siste- mas con tiempos muertos (dead - times) y las interacciones entre variables de entradas y salidas.

Para el proceso de identificación de sistemas en el MPC se toman los historicos de proceso en donde existan cambios enlas MV 's y sus correspondientes salidas para modelar como una matriz de funciones de transferencias. Para realizarmediciones que antes solo estaban disponibles mediante análisis de laboratorio o de analizadores en línea.




MV: Variables manipuladas

CV: Variables controladas

DV: Variables de perturbación

Diferencia entre PID y MPC

PID

MPC

Controlador de una entrada y salida única

Entrada múltiple - Controlador de salida múltiple

Control basado en el error actual

Control de las desviaciones actuales y futuras

Poca habilidad para manejar retrasos y no linealidades

Compensación por retrasos y no linealidades del proceso

Poca habilidad para manejar perturbaciones y cambios de Setpoint

Control óptimo para tanto alteraciones como cambios en el Setpoint

Mala habilidad para manejar restricciones o limitaciones

Manejo predictivo de restricciones

Aplicaciones de MPC

Algunas de las aplicaciones de control predictivo multivariable más comunes, son:

  • Control de horno
  • Control de columna de destilación
  • Control de compresores
  • Control de calderas
  • Control de horno
  • Control de secadoras

PlantPAx integrado con MPC



APC basado en Inteligencia Artificial

La evolución del APC y la incorporación de la Analítica Avanzada de Datos para Construir una Planta Inteligente cada ves esta mas presente en la industria

El procedimiento que se sigue es el siguiente:

Response optimization:






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