Caso: Eficiencia en hornos y procesos industriales en condiciones extremas de temperatura. Soluciones en el plano BI/BIG Data e Internet of the things ● Uso de Sensores Remotos. ● Analytics con Sensores Remotos. Puestas en valor. Conclusiones. Avangroup
El caso...1/ En un contexto de industria con procesos de fabricación basados en hornos a ALTAS TEMPERATURAS... ● Roturas de pirométría, cableado. ● Pérdida de eficiencia en paradas de producción. ● Riesgo y Seguridad Laborales.
MONETIZACIÓN ● Coste Material ● Coste por pérdida de producción ● Coste laboral ● Coste Legal ● Repercusión en pricing ● Competitividad
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El caso...2/
ALTAS TEMPERATURAS…. ¿Dónde Interesa medir temperatura? ¿Dónde interesa controlar en tiempo real? Sonda pirométrica cableada
Sonda pirométrica cableada
Sonda pirométrica cableada
Resto producción
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El caso...3/ ROTURAS SONDAS... ● Problemas de “fundición” del cableado... ● Parada para cambiarla... Mejor la cambiamos ● Si no medimos no controlamos...parada ahora por si acaso... EFICIENCIA PROCESO. ● ¿Cuándo cambiamos la Cuchara? parada MEJORA DE CALIDAD. ● Como se ha roto la sonda no hemos podido medir bien y la colada no ha tenido los indicadores de calidad adecuados...pérdida de producción. EVITAR RIESGOS. Lo que supone una parada… Alguna cifras
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La solución...1/ El planteamiento
MODELO REACTIVO Detectar Eventos
ACCIONES ● REACTIVAS ● PREVENTIVAS
MEDICIÓN REMOTA TEMPERATURA
MODELO PREVENTIVO Prevenir eventos
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La solución...2/ La ejecución 1.Búsqueda sensores remotos de temperatura
2.- Proyecto de I+D+i
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
Roturas 3.Cambio del Proceso Industrial
Modelo Analítico del Proceso Industrial
Eficiencia Calidad Riesgos
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1.Búsqueda sensores remotos de temperatura
La solución...3/
2.- Proyecto de I+D+i
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
Modelo Analítico del Proceso Industrial
3.Cambio del Proceso Industrial
Roturas Eficiencia Calidad Riesgos
El alcance en el marco del proyecto I+D+i… ● Premisas: ○ Existen esos sensores… ○ Para la misma instalación se han realizado múltiples configuraciones. ○ Se ha usado tecnología BIG Data (Hadoop) para el almacenamiento en bruto de la información. ○ Se ha utilizado herramientas Analíticas sobre Hadoop. ○ Se puede monitorizar con baja latencia. ■ Estado de los sensores. ■ Temperaturas. Avangroup
1.Búsqueda sensores remotos de temperatura
La solución...4/
2.- Proyecto de I+D+i
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
Modelo Analítico del Proceso Industrial
3.Cambio del Proceso Industrial
Roturas Eficiencia Calidad Riesgos
El alcance en el marco del proyecto I+D+i… ● Arquitectura Data Flow de la solución ●
Sensor remoto dipolar que vibra con la temperatura a doble frecuencia. Typical BIG Data Analytics Project
Interrogador de frecuencia que se sintoniza con el sensor. ● Se digitaliza la señal con unas condiciones que generan MILLONES de registros. ● Se suben de manera continua a un Cluster Hadoop (BIG Data)
Se Aplica un Modelo Analítico Predictivo que proporciona: ● Calidad Real del sensor. ● Duración prevista del sensor. ● Previsión de rotura de sensor.
Internet of the things concept
Extendiendo el Modelo Analítico al sistema de Control en tiempo Real con nuevas variables: ● Disponibilidad tiempo real. Avangroup
1.Búsqueda sensores remotos de temperatura
La solución...5/
2.- Proyecto de I+D+i
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
Modelo Analítico del Proceso Industrial
3.Cambio del Proceso Industrial
Roturas Eficiencia Calidad Riesgos
Requerimiento de Análisis.. ● Modelo de Datos Analítico ● BBDD para elaborar modelo analítico
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1.Búsqueda sensores remotos de temperatura
2.- Proyecto de I+D+i
La solución...6/
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
3.Cambio del Proceso Industrial
Modelo Analítico del Proceso Industrial
Medición
Fecha
Distancia entre Generación antenas (cms) Descripción sensor
M1
20130510
20130510
G1
0
I1
M2
20130522
20130522
G1
45
I2
M3
20130529
20130529
G1
45
I2
M4
20130612
20130612
G1
45
I3
M5
20130613
20130613
G1
45
I4
M6
20130705
20130705
G1
45
I4
M7
20130716
20130716
G1
19
I4
M8
20130718
20130718
G1
19
I4
M9
20130719
20130719
G1
19
I4
M10
20130722
20130722
G1
19
I4
M11
20130723
20130723
G1
19
I4
M12
20130724
20130724
G1
19
I4
M13
20130729
20130729
G1
19
I4
M14
20130801
20130801
G1
19
I4
M15
20140226
20140226
G2
0
I1
M16
20140226
20140226
G2
25
I1
Instalación
Material que recubre el sensor
Rango Frecuencia en frío dipolo1
Rango Frecuencia en frío dipolo2
Roturas Eficiencia Calidad Riesgos
Temperatura Ciclo (Grados centígrados)
¡Disculpas, no podemos dar estos datos
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1.Búsqueda sensores remotos de temperatura
La solución...7/ ● Un fichero de lo visto en R vs Hadoop
2.- Proyecto de I+D+i
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
Roturas
3.Cambio del Proceso Industrial
Eficiencia Calidad Riesgos
Modelo Analítico del Proceso Industrial
Nombre fecha princ_trama Fcy_1 niv_senial_recib1 niv_senial_recib2 separador1 Fcy_2 niv_senial_recib3 niv_senial_recib4 separador2 cont_tics ind_trama_val Temp Momento Campo15 Medici_n Descripci_n Generaci_n_sensor Distancia_entre_antenas__cms_ Instalaci_n Material_que_recubre_el_sensor Rango_Frecuencia_en_fr_o_dipolo1 Rango_Frecuencia_en_fr_o_dipolo2 Temperatura_Ciclo__Grados_cent_g fallo first last ciclo durac
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La solución...8/ ● Proyecto I+D+i… IAAS - Infraestructure As A Service 1/ ○ NODOS con DIFERENTE roll: ■ Nodos Manager ● Contienen los demonios/servicios principales de la 10 Tb en Test distribución de software base internos. con Cloudera ● Plataformado InHouse. ● Conectados en red securizada interna. ■ Nodos de trabajo. ● Contienen los procesos/servicios de almacenamiento y procesamiento. ● Plataformado por el Proveedor (HP). ● Conectados en red interna sin visibilidad ni acceso desde el exterior *El almacenamiento bruto se calcula como el almacenamiento neto x4.
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La solución...9/ ● Proyecto I+D+i… SAAS - Infraestructure As A Service 1/ ○
○ ○ ○ ○ ○
Se ha empleado tecnología Open en Cloud. Extractores para la sensorización semiestructurada. Tratamiento de datos con Hive . Lenguaje R, para el modelo analítico y de predicción. Presentaciones gráficas con R. App desarrollada igualmente en R sobre Front Web. ■ (En curso)
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La solución 10/... Aplicar la tecnología ○ Primero se han subido los datos a hadoop con un almacén temporal previo. ○ Segundo se suben las mediciones al modelo y se evalúa el modelo en tiempo real.
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La solución 11/....el método Transformación del dato en valor
Eficiencia
ANALÍTICA ACTIVA (BI / BIG data) CONN.
ANALIZE
Ventaja competitiva
ACT
Gestión de Riesgos Variables Sensores Variables Materiales Nuevos modelos de producción
Retroalimentar
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La solución 12/....el método Transformación del dato en valor
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Arbol de predicción disponibilidad del sensor
24% de mediciones erróneas.
Predice no dispon. Predice disponibilidad
Mayoría de casos de disponibilidad
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1.Temperatura en función de frecuencia determinante Búsqueda sensores remotos de temperatura
La solución...3/
2.- Proyecto de I+D+i
Las últimas generaciones de Sensores están dentro de las necesidades.
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
Modelo Analítico del Proceso Industrial
3.Cambio del Proceso Industrial
Roturas
Disponibilidad y Eficiencia fiabilidad delCalidad sensor Riesgos
Predicción de ruptura por tiempo de exposición, temperatura
El aislamiento no interfiere en la calidad de la medición.
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1.Búsqueda sensores remotos de temperatura
La solución...13/
2.- Proyecto de I+D+i
Modelo Analítico Sensor Individual en una ubicación para diferentes configuraciones y generaciones
3.Cambio del Proceso Industrial
Modelo Analítico del Proceso Industrial
Roturas Eficiencia Calidad Riesgos
● Proyecto I+D+i...RESUMEN CONCLUSIONES ○ Las últimas generaciones de Sensores están dentro de las necesidades. ○ El aislamiento no interfiere en la calidad de la medición. ○ Las frecuencias de transmisión afectan al comportamiento. ○ Disponibilidad y fiabilidad del sensor predecible. ○ Puede predecirse la rotura de un sensor por ■ Temperatura de exposición. ■ Frecuencia de transmisión. ■ Tiempo de exposición. ○ Viabilidad de medir en Tiempo Real con baja latencia. ■ Posibilidad de Internet De las Cosas. Avangroup
Puestas en valor DIRECTAS Proyecto I+D+i... ● Proceso de Compras ○ Planificación de las compras de Sensores ○ Incremento de la Calidad. ● Proceso de Fabricación. ○ Reducción Coste de Mnto. ■ Optimizar paradas. ■ Coste de cambio sonda vs sensor. ■ Reducción coste energético. ● Paradas. ● Optimización temperatura hornos
● PU Sonda pirométrica >> PU Sensor Remoto. ● Predicción del comportamiento del Sensor.
● TCO Sonda Pirométrica >> TCO Sensor Remoto ● Tiempo de sustitución de sensor