Hoy en día, seguir siendo competitivo significa progresar en un viaje de transformación digital, incluyendo el aprendizaje automático y la analítica. Con el machine learning y la analítica, las organizaciones industriales pueden aprovechar la oportunidad del IoT, optimizar las operaciones y generar una mayor rentabilidad. Además, comprometerse con las últimas tecnologías analíticas también ayuda a atraer y retener a los mejores talentos.

Afortunadamente, el camino hacia el éxito con el aprendizaje automático y la analítica no significa que los ingenieros de procesos tengan que convertirse de repente en científicos de datos. Los procesos probados y las tecnologías de software hacen que la analítica sea alcanzable para cualquier organización industrial.

Creación de un gemelo digital de procesos

Los ingenieros de procesos tienen una experiencia excepcional en el campo para crear modelos de procesos, o gemelos digitales, y ser capaces de interpretar los modelos. Esta es la base para mejorar la ventaja competitiva y el éxito de la analítica.

Para impulsar la analítica y mejorar los procesos, los ingenieros pueden alinear la experiencia de dominio con cinco capacidades:

• Análisis: la identificación automática de la causa raíz acelera la mejora continua.
• Supervisión: las alertas tempranas reducen el tiempo de inactividad y los residuos.
• Predicción: las acciones proactivas mejoran la calidad, la estabilidad y la fiabilidad.
• Simulación: las simulaciones hipotéticas aceleran la toma de decisiones precisas a un menor coste.
• Optimización: los puntos de ajuste óptimos del proceso mejoran el rendimiento con una calidad aceptable hasta en un 10%.

Los ingenieros de procesos industriales disponen de técnicas analíticas avanzadas para cumplir con estas capacidades. 

Para apoyar el viaje hacia el aprendizaje automático y la analítica, GE Digital ofrece formación en tecnología analítica tales como vídeos de demostración detallados y asesoramiento sobre aplicaciones.

Además, aunque el software actual presenta una mayor facilidad de uso y una implementación sin código extensible con Python, los ingenieros pueden seguir apoyándose en los expertos del producto en combinación con su propia experiencia en el dominio para extraer datos y aprovechar la analítica para mejorar las operaciones.

Éxito con la analítica: Ejemplo

Un importante fabricante de alimentos pudo reducir las reclamaciones de los clientes en más de un 33% gracias a la analítica. El fabricante había tenido problemas para controlar el peso de un producto con forma de cubo. 

Si los cubos eran demasiado pesados, el fabricante regalaba el producto o producía un producto aguado si el exceso de peso se debía a un exceso de agua. Cuando los cubos eran demasiado ligeros, la empresa se encontraba en peligro en cuanto a temas reglamentarios, además de tener problemas para compactar el producto en una forma cúbica estable.

El equipo utilizó Proficy CSense para obtener una imagen completa, correlacionada por lote y por periodo de las especificaciones de los ingredientes, las variables del proceso tal y como se ejecutaban y los datos de laboratorio, utilizando el software para buscar los factores controlables que se correlacionaban con el exceso de peso y comparando después los periodos con un mejor control del peso con los factores que se daban entonces. 

Ahora, cuando el equipo ve cómo se ha corregido con éxito una desviación de la materia prima o se ha superado una perturbación del proceso, ese conocimiento se incorpora a una nueva especificación de material, receta o SOP (Procedimiento Operativo Estándar). El análisis inteligente con Proficy CSense también ha aportado otras ventajas.

Otro ejemplo es la aplicación de un proyecto de predicción inteligente en un fabricante de pasta y papel para predecir los KPI críticos para la calidad (CTQ) con el fin de mejorar la productividad y eliminar los problemas de regulación de las aguas residuales. Como último ejemplo, un socio del sector minero proporcionó una solución de control avanzado de procesos que aumenta el rendimiento en un 10% mediante la tecnología de optimización inteligente.

Desde pequeños proyectos hasta la optimización de varias plantas

Los ingenieros de procesos pueden y necesitan desarrollar capacidades en analítica y aprendizaje automático para seguir siendo competitivos, tanto a nivel profesional individual como para ayudar a su organización industrial, en un mundo de transformación digital.

Con el tiempo, los ingenieros pueden pasar de pequeños proyectos a pilotos y a la optimización de varias plantas con una profunda aplicación de la analítica. 

La profunda experiencia de los ingenieros en su campo proporciona una base para modelar los procesos y desarrollar la analítica que cambia las reglas del juego en aplicaciones muy específicas.

La combinación de la tecnología analítica aplicada con esos modelos de Process Digital Twin descubre una y otra vez oportunidades ocultas de mejora.

Si está preparado para optimizar con la analítica, Proficy CSense de GE Digital convierte los datos brutos en valor en tiempo real con un Process Twin. 

El software utiliza la IA y el aprendizaje automático para permitir que los ingenieros combinen los datos a través de fuentes de datos industriales e identifiquen rápidamente los problemas, descubran las causas raíz y automaticen las acciones para mejorar continuamente la calidad, la utilización, la productividad y la entrega de las operaciones de producción.

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