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Sistema de mantenimiento predictivo para plantas de fabricación de pellets

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Presentación realizada por Ismael Sanz, Construction Project Manager de Prodesa Medioambiente, en el 11 Congreso Internacional de Bioenergía "Bioenergía 4.0: Retos y Oportunidades" www.congresobioenergia.org

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Sistema de mantenimiento predictivo para plantas de fabricación de pellets

  1. 1. Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets
  2. 2. 2 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets I. Introducción II. Registro III. Sistema Ayuda a Producción IV. Sistema Predictivo Vida Útil de Consumibles Index
  3. 3. 3 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Introducción PRODESA Medioambiente es una Ingeniería Energética que se centra en el campo de la bioenergía, diseñando plantas en todo el mundo. ACTIVIDAD PRINCIPAL: Diseño y Suministro de plantas llave mano PRODESA es un socio global de:  Plantas completas de pellets  Secado de biomasa  Plantas de CHP alimentadas con biomasa  Plantas para el tratamiento de Gases SMART OPERATIONS: delegación de PRODESA encargada del Servicio de Asistencia Técnica Postventa. Presencia en 4 continentes: mercado Europeo, Ruso, Norteamericano y Asiático.
  4. 4. 4 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Introducción  El equipo que constituye PRODESA permite cubrir todas las etapas del proyecto  Promoción y estudios de viabilidad  Ingeniería básica y de detalle  Ingeniería de BOP (Balance of Plant)  Fabricación  Montaje  Gestión y Ejecución de BOP (Balance of Plant)  Puesta en marcha  Formación  Asistencia técnica postventa  Explotaciones y operación  EPC TURNKEY SOLUTIONS Secado Térmico Producción de pellets de Pretratamiento y Cogeneración con biomasa Tratamiento de gases biomasa procesado madera
  5. 5. ¿Qué NECESIDADES pretende cubrir este sistema? Apoyo a los Jefes de Producción en Análisis de Datos Dificultad para cruzar datos de diferentes plataformas ¿Dónde está el cuello de botella?¿Dónde debo mejorar? 5 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Introducción
  6. 6. Caso práctico: COLOMBO ENERGY (EEUU)  465.000 T/año  4 molinos de verde  5 molinos de seco  15 granuladoras  5 enfriadores 6 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Introducción
  7. 7. Basado en 3 puntos principales:  Registro de datos  Sistema de ayuda a la producción  Sistema predictivo de vida de consumibles 7 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Introducción SISTEMA PREDICTIVO DE APOYO A PRODUCCION
  8. 8. II. Importancia de los datos  Reales  Verificados  Útiles y concretos 8 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Registro  De los datos recogidos depende el éxito de cualquier algoritmo o sistema de cálculo
  9. 9. 9 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Registro Estructura de Sistema Convencional
  10. 10. Solución 4.0  Sistema nivel superior  Recoge datos de la fuente  No interfiere programa/ multiplataforma 10 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Registro
  11. 11. Selección de datos  10% de los sensores proporcionan 90% de la información necesaria  Analizar el proceso y aprovechar la instrumentación existente  Intentar evitar registro humano 11 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Registro
  12. 12. Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Ayuda a Producción III. SISTEMA DE AYUDA A LA PRODUCCION 12  Ayuda al Mando Intermedio, Jefe de producción…  Análisis de los KPI (Key Performance Indicators) • Independiente por equipo • Por línea de producción • General de la planta
  13. 13. KPI equipos principales 13 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Ayuda a Producción  Disponibilidad • Máquina produciendo • Máquina lista para producir • Parada programada • Parada no programada  Producción
  14. 14. 14 Análisis de granuladora Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Ayuda a Producción Predicción Tendencia Alarmas Equipos Disponibilidad Disponible vs Indisponible Programada vs No Programada Producción • Régimen de trabajo • Margen de temperaturas • Márgenes de vibración • Margen de durabilidad
  15. 15. Qué Ventajas ofrece? Análisis Variables respecto a la Nominal Cruza los Datos de diferentes fuentes devolviendo un Solo Indicador Ofrece de forma clara el Rendimiento Real de la máquina respecto al objetivo 15 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Ayuda a Producción Representa las Tendencias de cada sector/equipo Ayuda a saber Dónde actuar
  16. 16. IV. ANALISIS PREDICTIVO VIDA DE CONSUMIBLES Parte importante del Coste de Producción Consumibles sensibles a condiciones de trabajo 16 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Consumibles
  17. 17. Recogida de Datos 17 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Consumibles SISTEMA DE REGISTRO COMÚN TALLER Análisis equipo Materiales sustituidos CALIDAD Materia prima Producto terminado PLANTA DE FABRICACIÓN Horas de trabajo Producción Temperatura Vibración
  18. 18. Análisis de datos  Base de datos común  Datos de partida estándar  Histórico particular de planta  Predictividad de la duración  Recomendación de trabajo 18 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Consumibles
  19. 19. RECOMENDACIONES ante el reto digital La digitalización en una Oportunidad “de obligado cumplimiento” Tomar como ejemplo industrias consolidadas • Automoción • Papel • Eléctricas 19 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets
  20. 20. Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Una vez se ha tomado la DECISIÓN 20 Marcar OBJETIVOS Analizar Inversión vs Beneficio Planificación: Implementación por FASES Confiar en Expertos •Conocedores PROCESO •Analizar las SOLUCIONES propuestas
  21. 21. Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets 21 • • • •

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