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Sistema predictivo de
operación aplicado a plantas
de pellets
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
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
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
¿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
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
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
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
Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Registro
Estructura de Sistema Convencional
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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Confiar en Expertos
•Conocedores PROCESO
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Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets
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Sistema predictivo plantas pellets

  • 1. Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets
  • 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 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 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. ¿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. 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. 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. 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 Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets Registro Estructura de Sistema Convencional
  • 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. 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. 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. 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 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets 21 • • • •