La industria de procesos, ya sean continuos o discretos, se caracteriza por un uso intensivo de materias primas y energía. Este uso hace posible que incluso las más pequeñas optimizaciones de sus procesos tengan un efecto significativo en términos de mejora de costes tanto económicos como ambientales. La industria de procesos se ha ido adaptando a los nuevos entornos económicos, sociales y regulatorios a través de mejoras progresivas en la tecnología de producción, en la organización y en la logística. Estas mejoras han tenido unos resultados muy notables y han dado lugar a procesos altamente eficientes, pero hoy en día existen técnicas ofrecidas por la tecnología de la información que pueden ayudar a optimizar aún más cada aspecto de los procesos productivos y proporcionar ese plus de eficiencia que marca la diferencia en un contexto altamente competitivo.
Las técnicas de modelado predictivo pueden ser muy efectivas en la optimización de procesos, pero su aplicación no es sencilla por distintas razones. En una planta de producción moderna actual, la infraestructura tecnológica que permita la disponibilidad de datos de producción en tiempo real, que puedan usarse para optimización, estará incorporada por diseño. Pero en las industrias de procesos que requieren una gran inversión de capital y periodos de amortización largos, no es factible construir una nueva planta de producción, es necesario dotar a la planta existente de estas posibilidades para conseguir que siga siendo competitiva. En este tipo de instalaciones, hay que desplegar un gran número de sensores en equipos de producción antiguos, en condiciones especialmente severas, y surgen problemas de interoperabilidad entre los sistemas de TI antiguos y los modernos. Adicionalmente, la industria de procesos abarca la fabricación de multitud de productos distintos, por lo que la solución debe ser aplicable a todos ellos de forma que se eviten los altos costes de desarrollar soluciones ad hoc.
En este contexto, surge el proyecto MONSOON (MOdel based coNtrol framework for Site-wide OptmizatiON of data-intensive processes). Este proyecto, financiado por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea (H2020-IND-CE-2016-17, Grant Agreement 723650), persigue el establecimiento de una metodología y de las herramientas asociadas que permitan el uso de los datos de producción para la identificación y explotación de los potenciales de optimización de los procesos industriales. Este objetivo se conseguirá aplicando modelos de control predictivo con los que se optimizarán los procesos de producción en la planta, trabajando en diferentes capas de la pirámide SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition).
El concepto sobre el que se construirá el proyecto MONSOON es un laboratorio de datos intersectoriales, un entorno colaborativo en el que se recopilan y procesan, de forma escalable, grandes cantidades de datos de producción procedentes de distintos emplazamientos. Este laboratorio de datos permite la colaboración de expertos multidisciplinares, incluyendo operadores y gestores de distintas plantas de fabricación, expertos en tecnologías y procesos, científicos de datos, ingenieros de automatización, expertos en aprendizaje automático, etc. En este entorno, los equipos multidisciplinares pueden, conjuntamente, modelar, desarrollar, simular, verificar, implantar y evaluar los modelos predictivos. Estos modelos predictivos ayudarán a que la planta de fabricación cumpla sus objetivos de optimización de una forma rápida y asumible en coste, gracias a técnicas de integración que permitirán el desarrollo de prototipos y despliegue rápido en la cadena de producción real.
La solución multisectorial desarrollada en el proyecto MONSOON se particularizará y evaluará en dos emplazamientos industriales de características bien diferentes, con el objetivo de comprobar su aceptación y usabilidad por sus usuarios finales. En el sector de la industria de producción de aluminio primario, se implantará en la mayor planta de producción de aluminio de la UE-28: la fundición de Dunquerque (Francia) de Aluminium Pechiney. La producción de aluminio primario es un proceso de industria pesada que se caracteriza por un consumo intensivo de energía eléctrica. Mediante la aplicación de la solución MONSOON se pretende predecir con suficiente antelación las averías de equipos de la planta de producción de ánodos y detectar los ánodos defectuosos antes de introducirlos en los crisoles, dos problemas que afectan seriamente a la producción cuando se producen.
En el sector de la inyección de plásticos, se busca reducir el número de piezas defectuosas en dos procesos diferentes. En la producción de cápsulas para café, un proceso caracterizado por un gran volumen de producción aunque de piezas de poco valor añadido; y en la producción de piezas complejas de mayor valor añadido para la industria de la automoción. Estos casos de uso se implantarán en las fábricas de GLN en Portugal.
La Asociación Española de Normalización, UNE, es socio del consorcio que está desarrollando el proyecto MONSOON, y está a cargo de las actividades relacionadas con la estandarización. El papel de la estandarización en estos proyectos es ayudar a aumentar su impacto. Utilizar los estándares disponibles reduce costes y asegura la compatibilidad con los sistemas ya existentes. Contribuir con los resultados de los proyectos a generar nuevos estándares proporciona difusión al proyecto, contribuye a la transferencia de conocimiento y puede facilitar su llegada al mercado, ya que aportan reconocimiento y generan confianza en los usuarios. Por estos motivos la Comisión Europea requiere explícitamente considerar la estandarización en muchas convocatorias; e incluso en las que no se requiere aporta los mismos beneficios a los proyectos.
La Revista de la
Normalización Española
