Optimización de Procesos Empieza con mejores proceso de control

Traducción

Optimización de Procesos Empieza con mejores proceso de control

1. Situación Hoy
2. Descripción
3. Inconvenientes

1. Optimización del proceso
2. Descripción del proceso de optimización
3. Beneficios del Proceso de Ejecución Optimización
4. Herramientas utilizadas para implementar Optimización de Procesos

1. Aplicación del Proceso de Optimización
2. La aplicación de la herramienta adecuada en el tiempo de acceso a los datos de Derecho
3. Herramientas para el análisis de los datos
4. Los procedimientos para llevar a cabo la salida de Datos

1. Panorama

Abstracto:

Aunque la ciencia del control del proceso está alcanzando la madurez, la aplicación de que la ciencia aún es poco conocido y severamente subutilizada. La optimización de procesos en toda la planta está bien al alcance, por lo menos en cuanto a las cuestiones tecnológicas se refiere. Técnicas de modelado y análisis basado en la inteligencia artificial, junto con los esfuerzos de normalización en la comunicación proporcionan los medios para incorporar los datos suficientes en un motor de análisis de que es lo suficientemente potente como para responder a la dinámica física de una planta entera. Sin embargo, como con cualquier herramienta basada en ordenador, el análisis y los resultados son tan buenos como los datos que se alimenta al motor. En cuanto a la medición y el control en un centro de proceso típico, la instrumentación, los elementos de control y controladores basados ​​en PID individuales generalmente no están funcionando adecuadamente. Para que y o controladores de inteligencia avanzado sofisticados, basados ​​en modelos / artificiales para obtener los beneficios que son capaces de proporcionar, debe haber lazos PID bien afinadas y herramientas de análisis con el que los sensores y elementos de control pueden ser examinados para la calibración inadecuada y excesiva vestir. Los buenos descansos de control de procesos en tres elementos esenciales - el acceso a los datos, herramientas de análisis para analizar los datos y procedimientos para llevar a cabo la acción correctiva. Este documento detalla los fundamentos para establecer un buen control de proceso utilizando estos tres elementos clave.

Situación Hoy

Los márgenes de beneficio de la industria química están apretando, y los ingenieros de control de procesos son continuamente sintiendo la presión de "hacer más con menos." Económico valor añadido es un término que se está volviendo cada vez más generalizada en toda la organización de la producción, y los ingenieros deben equilibrar la calidad del producto y cuestan más que nunca, cumplir con los requisitos de producción y reducir o eliminar el tiempo de inactividad, mientras que la reducción de gastos. Estos no son simples desafíos. Para mejorar la eficiencia de la planta química y cumplimiento, los ingenieros están buscando para procesar tácticas de optimización para asegurar que el proceso se está ejecutando la mejor manera posible.

Optimización del proceso elimina los desechos, reduce la variabilidad, mejora la entrega, garantiza el cumplimiento de las regulaciones y reduce el  tiempo de entrega hacia un cliente. Estos objetivos están directamente en línea con los objetivos económicos de la planta de producción química y la sociedad en general. La optimización del control de proceso puede ser visto como niveles, con el equipo y la optimización del control PID en el nivel más básico, y creciendo en complejidad y escala para la optimización económica y en última instancia, planificación de la producción y la programación. Herramientas de optimización tradicionales son grandes sistemas de control de múltiples variables de matriz y soluciones de software de optimización económica basados modelo de primer principal más sofisticados. La realidad de estas soluciones a gran escala es que no pueden cumplir con sus objetivos declarados, si las piezas individuales de equipo de proceso no están adecuadamente controlados. Control de procesos sólidos a nivel de equipo es necesario para las ofrendas de optimización de gran escala para tener éxito.

Ya sea una instalación de fabricación de productos químicos produce / productos químicos básicos a granel o química fina / especialidad, la pérdida de ingresos y / o escasa rentabilidad finalmente señalar de nuevo a la falta de control de procesos eficaces. En el nivel de control de procesos, el objetivo es la eliminación de perturbaciones en el proceso, que cumplen o superan la calidad medidas y reducir (o eliminar) los residuos, mientras que la entrega de productos terminados en o antes de lo previsto y sin violar ninguna forma de regulación (por ejemplo, ambientales). Idealmente, el único desafío de control de procesos se enfrenta a una fábrica de productos químicos está respondiendo a la tasa de producción y línea de productos de cambio de forma rápida y eficaz. Sin embargo, la planta química típica experimenta variabilidad inaceptable, problemas de calidad, cumplimiento y problemas de entrega en una base bastante regular.

El enfoque tradicional ha sido en la optimización del proceso de núcleo con el abandono por el resto de la instalación. Un área de reactor por lotes, por ejemplo, mide su eficacia en la capacidad para mantener niveles aceptables de polímero en el área de almacenamiento de polímero. Little, en su caso, se piensa en el intercambio de datos de proceso en tiempo real con el área de proceso aguas abajo. Las pruebas de laboratorio combinados con el análisis intensivo de datos se pueden realizar manualmente para dar el área de proceso aguas abajo un sentido general de unos pocos parámetros de proceso sobresalientes, tales como resistencia a la tracción, elasticidad o contenido químico quizás residual. Sin embargo, esto genera un relativamente pequeño, estrecho conjunto de datos que se recogen manualmente a intervalos indeterminados. El resultado es pobre control de inventario, el producto rechazado y tiempo de inactividad potencial proceso.

Hoy en día, algunas compañías están creando modelos matemáticos de sus procesos de entender y ver las interdependencias entre las áreas de proceso mejor. No sólo son estos modelos capaces de obtener datos en tiempo real de todo el proceso, sino que también son capaces de hacer cambios para procesar parámetros en tiempo real. Para que un programa de este tipo que sea eficaz, es esencial que el modelo sea precisa. Proceso constante en tiempo y ganancias para los controladores durante todo el proceso típicamente se requieren para estos modelos matemáticos, y la cuantificación de estos valores requiere una comprensión sólida de la conducta de los controladores individuales y su rendimiento dinámico sobre sus respectivos rangos de control. Si usted no tiene un buen control de proceso de "básico", que no tendrá un buen modelo.

Optimización de software a gran escala proporciona un gran beneficio económico. Modelos precisos de la planta dependen totalmente de control de procesos eficaces. Sin ella, la información no está disponible para el modelo para tomar decisiones útiles sobre la optimización de procesos. Además, algunas de las herramientas de análisis, control que están disponibles no son ampliamente utilizados debido a que no se entienden fácilmente. Independientemente de si la planta es la aplicación de software de control avanzado de procesos basado en modelos a gran escala, o mirando más por un enfoque modular a pequeña escala, control de procesos sólida es la base necesaria para el éxito.

Optimización del proceso

La implementación de la optimización de procesos ayuda a asegurar que los equipos de proceso están funcionando tan eficazmente como sea posible en todo el rango de control sobre una base de toda la planta. Cambios de carga y los cambios de consigna se controla con una eficiencia óptima y sorpresas imprevistas tener un impacto negativo mínimo. No sólo son los parámetros de ajuste de los controladores individuales necesarios para mejor suite de las condiciones del proceso, pero el propio equipo debe estar diseñado adecuadamente y en buenas condiciones de trabajo. El análisis de datos y herramientas estadísticas disponibles para la optimización de procesos, permiten diagnosticar con eficacia y solucionar problemas de bajo rendimiento ya sea de Ajuste del regulador impropia o de procesos mal diseñados y mantenidos. Una vez que la variabilidad del proceso de estas fuentes se identifica y reducir al mínimo, un modelo de proceso precisa se puede derivar.

Por lo menos la mitad del desafío de reducir o eliminar efectivamente estos problemas ganancias alimenticios es Identificar y comprender la causa raíz. La accesibilidad de los datos es la base de la identificación de problemas de control de procesos. Una vez que los datos se recogen, debe ser analizada. El análisis conduce a una huella dactilar del problema proceso, si se trata de diseño pobre proceso, la técnica pobre control de procesos, o de procesos defectuoso. En ese momento, los problemas se identifican, pero sin planes y procedimientos para Cuestiones de control de procesos correctos, la recopilación y análisis de datos no sirven de nada.

Acceso a los datos

En el entorno actual de la arquitectura de sistema abierto, el acceso a los datos es cada vez menos de un desafío. Sin embargo, los sistemas heredados persisten, y la tecnología subyacente del sistema heredado a menudo no es compatible con la filosofía de sistema abierto. Afortunadamente, los proveedores de sistemas de control y apoyar a las empresas de terceros han desarrollado drivers de comunicación en apoyo de las comunicaciones estándar de la industria (por ejemplo, COM) para muchas de las plataformas de sistemas de control de mayor edad. En el caso de los datos no se pueden extraer de un sistema de control legado de cualquier forma automatizada, una decisión debe ser tomada sobre si el control realizado por el sistema heredado es lo suficientemente crítica para influir en el modelo del proceso. Aunque los datos se pueden introducir y evaluar de forma manual, cualquier operación manual introduce una fuente de error impredecible.

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