Optimización de Procesos Empieza con mejores proceso de control

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Optimización de software a gran escala proporciona un gran beneficio económico. Modelos precisos de la planta dependen totalmente de control de procesos eficaces. Sin ella, la información no está disponible para el modelo para tomar decisiones útiles sobre la optimización de procesos. Además, algunas de las herramientas de análisis, control que están disponibles no son ampliamente utilizados debido a que no se entienden fácilmente. Independientemente de si la planta es la aplicación de software de control avanzado de procesos basado en modelos a gran escala, o mirando más por un enfoque modular a pequeña escala, control de procesos sólida es la base necesaria para el éxito.

Optimización del proceso

La implementación de la optimización de procesos ayuda a asegurar que los equipos de proceso están funcionando tan eficazmente como sea posible en todo el rango de control sobre una base de toda la planta. Cambios de carga y los cambios de consigna se controla con una eficiencia óptima y sorpresas imprevistas tener un impacto negativo mínimo. No sólo son los parámetros de ajuste de los controladores individuales necesarios para mejor suite de las condiciones del proceso, pero el propio equipo debe estar diseñado adecuadamente y en buenas condiciones de trabajo. El análisis de datos y herramientas estadísticas disponibles para la optimización de procesos, permiten diagnosticar con eficacia y solucionar problemas de bajo rendimiento ya sea de Ajuste del regulador impropia o de procesos mal diseñados y mantenidos. Una vez que la variabilidad del proceso de estas fuentes se identifica y reducir al mínimo, un modelo de proceso precisa se puede derivar.

Por lo menos la mitad del desafío de reducir o eliminar efectivamente estos problemas ganancias alimenticios es Identificar y comprender la causa raíz. La accesibilidad de los datos es la base de la identificación de problemas de control de procesos. Una vez que los datos se recogen, debe ser analizada. El análisis conduce a una huella dactilar del problema proceso, si se trata de diseño pobre proceso, la técnica pobre control de procesos, o de procesos defectuoso. En ese momento, los problemas se identifican, pero sin planes y procedimientos para Cuestiones de control de procesos correctos, la recopilación y análisis de datos no sirven de nada.

Acceso a los datos

En el entorno actual de la arquitectura de sistema abierto, el acceso a los datos es cada vez menos de un desafío. Sin embargo, los sistemas heredados persisten, y la tecnología subyacente del sistema heredado a menudo no es compatible con la filosofía de sistema abierto. Afortunadamente, los proveedores de sistemas de control y apoyar a las empresas de terceros han desarrollado drivers de comunicación en apoyo de las comunicaciones estándar de la industria (por ejemplo, COM) para muchas de las plataformas de sistemas de control de mayor edad. En el caso de los datos no se pueden extraer de un sistema de control legado de cualquier forma automatizada, una decisión debe ser tomada sobre si el control realizado por el sistema heredado es lo suficientemente crítica para influir en el modelo del proceso. Aunque los datos se pueden introducir y evaluar de forma manual, cualquier operación manual introduce una fuente de error impredecible.

Análisis

Análisis de los datos de proceso ofrece muchos beneficios - mayor rendimiento, menor tiempo de inactividad, el consumo óptimo de energía, mejor control de calidad, la mejora de la seguridad, la gestión eficiente del inventario, reducción de los residuos y el aumento de rendimiento de todo puede ser realizado a través del análisis de datos de proceso. Un modelo matemático, o la función del sistema, se requieren incluso para lazos de control PID individuales. El modelo se deriva típicamente de la respuesta de frecuencia, que a su vez se deriva del análisis de datos en tiempo real. Una variedad de herramientas de software de análisis de datos disponibles que derivará el modelo del controlador basado en datos en tiempo real. Una vez que esto sucede, las herramientas de análisis estadísticos más avanzados pueden ser empleados para evaluar los datos en tiempo real relativa al controlador rendimiento y el rendimiento del equipo. Hay una gran variedad de tales herramientas que pueden utilizarse para implementar proceso eficaz optimización del regulador PID.

Independientemente de si el análisis se centra en la optimización del regulador o el comportamiento del equipo, el objetivo es reducir la variabilidad en la mayor medida posible. En general, la variabilidad puede ser pensada como una medida relativa del grado en el cual el proceso se desvía de comportamiento deseado. En términos matemáticos estrictos, la variabilidad es el valor relativo de la varianza, donde varianza mide la propagación o dispersión de los datos:

Variabilidad = 2 * (desviación estándar) * 100 / media

Varianza de la muestra = suma (media-x (i)) ** 2 / (NPTS-1)

NOTA: La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza.

La variabilidad se expresa como un porcentaje de la media y así permite la comparación entre el nivel de variabilidad en diferentes procesos. La comprensión y la variabilidad de la medición efectiva es fundamental para medir y optimizar el rendimiento del controlador.

Análisis de Densidad Espectral de Potencia o Power Spectral Density Analysis (PSDA)

PSDA es útil para identificar alteraciones cíclicas y las frecuencias en las que se producen. Parcelas PSDA muestran la potencia relativa de la señal (normalmente la variable de proceso) en varias frecuencias a través de un rango (típicamente de dos veces el tiempo de muestreo a dos veces el tiempo de recogida de datos). Análisis de bucle abierto es útil para identificar las perturbaciones que puedan ser causados por el análisis de bucle defectuoso o de procesos mal diseñados, y cerrada es una buena medida del rendimiento del controlador. PSDA es sin duda la herramienta de análisis más eficaz disponible para la identificación y solución de problemas de equipos de proceso. Por ejemplo, PSDA se puede utilizar para identificar un problema específico de desgaste del impulsor de la bomba si los datos de frecuencia alta y muy alta (

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Análisis de Robustez

Análisis de robustez muestra cuán sensible (o sólido) un lazo de control PID es procesar ganancia o proceso de