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

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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

por FASES

Confiar en Expertos

•Conocedores PROCESO

•Analizar las SOLUCIONES propuestas

Sistema predictivo de operación aplicado a plantas de pellets 21

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