Aprovechando la Tecnología de Gemelos Digitales para un Rendimiento Óptimo de Activos en Industrias Pesadas

El impacto de la COVID-19 ha transformado el panorama de la gestión de activos, especialmente en industrias pesadas como refinerías y plantas de manufactura. Este desafío trae consigo la oportunidad de impulsar un cambio de paradigma en la forma en que se gestionan las operaciones de planta.

Los propietarios y operadores de instalaciones industriales enfrentan ahora múltiples retos, como las disrupciones globales en la cadena de suministro que pueden afectar las operaciones de "ejecución y mantenimiento", mientras buscan satisfacer crecientes demandas de producción. Lo que les quita el sueño son los riesgos que no pueden ver, particularmente cuando se trata de problemas inesperados en los activos y posibles daños a largo plazo en los equipos.

¿Qué es la Tecnología de Gemelos Digitales?

Hoy en día, los equipos de ingeniería y diseño utilizan modelos de simulación de procesos dinámicos para visualizar el estado actual de las operaciones de la planta. Esto les permite identificar rápidamente cuellos de botella operativos, deficiencias de unidades, limitaciones de diseño y la adecuación de los sistemas de alivio. Sin embargo, se requieren capacidades avanzadas de aprendizaje automático (ML) para modelar y predecir el estado futuro de las operaciones de la planta.

La tecnología de gemelos digitales aprovecha algoritmos de aprendizaje automático para agregar, integrar, analizar y comparar datos operativos y de diseño históricos contra los datos actuales, formando un modelo estadístico. El resultado es un clon virtual de cada unidad en una instalación, replicando las funciones, características y comportamientos de su contraparte física, junto con los sistemas mecánicos y eléctricos que la alimentan.

Los modelos de gemelos digitales también incluyen la infraestructura física de una instalación o sitio industrial y la intrincada red de procesos de planta, incluyendo la logística de adquisiciones y cadena de suministro, para crear un entorno operativo digital.

Ejemplo de clon virtual de tecnología de gemelo digital. Fuente: Anvil Corporation

Recibir la información correcta en el momento adecuado previene fallos en los equipos. La avanzada capacidad de aprendizaje automático del gemelo digital proporciona a propietarios/operadores analíticas predictivas basadas en patrones y correlaciones en los datos.

Con esta información, los propietarios/operadores pueden ver:

• Cómo cada unidad puede envejecer y cambiar con el tiempo
• Cuándo una unidad puede experimentar fallos
• Cuándo ordenar artículos de larga entrega basándose en modelos de sistemas de adquisiciones/cadena de suministro
• Cuándo abordar un problema antes de que ocurra

Una pregunta frecuente se refiere a la diferencia entre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, ya que ambas tecnologías avanzadas entregan analíticas predictivas. La diferencia es:

• El aprendizaje automático proporciona a propietarios/operadores información objetiva para fundamentar sus decisiones
• La IA proporciona un enfoque subjetivo para la toma de decisiones al recomendar cursos de acción

La intención del aprendizaje automático del gemelo digital no es reemplazar la interacción y evaluación humana, sino hacer que la interacción sea no intrusiva y en constante aprendizaje.

Además, la IA es una tecnología de código abierto que opera a través de Internet, lo que puede violar potencialmente información propietaria, mientras que el software de aprendizaje automático del gemelo digital se limita a una empresa, instalación o ubicación específica.

Al simular escenarios operativos futuros con modelos de gemelos digitales y analíticas predictivas de aprendizaje automático, los propietarios/operadores pueden optimizar sus recursos, procesos, cronogramas de mantenimiento, estrategias y configuraciones.

La tecnología de gemelos digitales también ayuda a los propietarios/operadores a predecir cuándo programar una parada planificada y cuándo ordenar artículos de larga entrega antes de un apagado. Esto es especialmente crítico para sitios remotos con tiempos de entrega más largos para equipos, dando a los propietarios/operadores la tranquilidad de saber que tendrán su equipo adquirido en el sitio cuando se necesite.

Construyendo un Plan de Gemelo Digital

El primer paso para construir un plan de gemelo digital es localizar e ingresar todos los datos históricos, incluyendo registros de inspección, nuevos códigos, re-evaluaciones y datos operativos actuales, en el software de gemelo digital para desarrollar un prototipo virtual y reutilizable de cada activo físico en una instalación de producción.

Ejemplo de clon virtual de tecnología de gemelo digital. Fuente: Anvil Corporation

Una parte clave de este paso es asegurar que la instrumentación de monitoreo correcta esté en su lugar para alimentar constantemente el modelo digital. Tanto las directrices históricas como las de fabricación original pueden programarse como puntos de "alarma" en el modelo para alertar a los propietarios de posibles alteraciones o fallos.

La función de aprendizaje automático del gemelo digital toma el control desde allí, agregando, cruzando referencias e integrando instantáneamente todos los datos dispares de múltiples fuentes en tiempo real. En comparación, a un ingeniero le tomaría semanas calcular la misma información manualmente.

Una vez que todos los datos han sido recopilados e integrados, el aprendizaje automático compara el rendimiento actual contra lo que la unidad fue diseñada originalmente para identificar instantáneamente anomalías o desviaciones del comportamiento esperado. Esto ayuda a los ingenieros a identificar instantáneamente un área de preocupación para investigar más a fondo y validar y escalar virtualmente los modelos para expandir sus capacidades sin interrumpir las operaciones de la instalación.

Los modelos de gemelo digital luego predicen lo que viene al simular escenarios operativos futuros para determinar cómo evolucionarán las unidades con el tiempo y cuándo los componentes de la unidad necesitarán ser reemplazados.

A medida que la tecnología de gemelo digital continúa evolucionando, otros tipos de evaluaciones físicas pueden volverse obsoletas, como las pruebas de funcionamiento en línea. Por ejemplo, estos modelos avanzados pueden predecir cómo reaccionan los sistemas a cambios en variables de proceso sin perturbar las operaciones diarias de una instalación, eliminando productos fuera de especificación y posibles preocupaciones de seguridad asociadas con pruebas en el mundo real.

Desafíos de la Tecnología de Gemelo Digital

La Salida es tan Buena como la Entrada

El principal desafío de construir modelos de gemelo digital no es tanto la tecnología, sino determinar si los datos agregados de varias fuentes basados en múltiples variables que alimentan los modelos se basan en información confiable.

Por ejemplo, ¿cómo sabe un operador cuándo una parte o sistema ya está en un estado actual de fallo al construir los modelos?

Esto implica definir información confiable. La información confiable típicamente proviene de más datos que el aprendizaje automático del gemelo digital ha cruzado referencias y validado: datos de instrumentación de monitoreo de procesos y equipos integrados en una red de planta inteligente y automatizada.

Por ejemplo, capturar un solo conjunto de datos sobre el rendimiento de una unidad no es suficiente. Para información más confiable, es importante capturar datos sobre la infraestructura de soporte de la unidad también. Podría ser que la tubería que alimenta la unidad o los componentes eléctricos que la alimentan ya estén en un estado de fallo, afectando a múltiples otras unidades que operan con las mismas partes y sistemas mecánicos y eléctricos.

El Poder de los Datos

Más datos dan a los propietarios/operadores vistas más realistas de las operaciones actuales, lo que ayuda a construir un modelo de gemelo digital más preciso. Con datos integrados y validados de múltiples entradas, los modelos de gemelo digital pueden:

• Estimar la vida útil de los equipos
• Predecir fallos en los equipos
• Determinar cuándo programar paradas planificadas de la instalación

Con modelos de gemelo digital, los propietarios y operadores de instalaciones pueden ejecutar y mantener sus operaciones durante paradas planificadas y temporadas de producción pico.

Sin embargo, sigue siendo crítico que un ingeniero complete los datos operativos subjetivos. Las consideraciones metalúrgicas, junto con los efectos químicos y físicos de las corrientes de proceso en equipos y tuberías, seguirán requiriendo conocimiento y experiencia de ingeniería para aprovechar plenamente la información del gemelo digital.

El hecho de que millones de partes componen cientos de sistemas en cualquier instalación industrial subraya la criticidad de mantener registros de mantenimiento precisos; la salida de un modelo de gemelo digital es tan buena como su entrada. Por lo tanto, ganar la disposición de las partes interesadas para adoptar la tecnología depende de su grado de confianza y de si creen que la información es precisa o no.

Confianza en la Tecnología

Implementar la tecnología de gemelo digital con éxito requiere acceso a las herramientas de software adecuadas y especialistas capacitados. Las empresas de software de simulación de procesos ahora están adquiriendo tecnologías de interfaz para desarrollar mejor modelos de gemelo digital.

El desafío radica en asegurar que las interfaces estén correctamente integradas para producir una línea base precisa de información. Se requieren especialistas capacitados con conocimientos sobre tecnología y procesos de gemelo digital utilizando metadatos de la industria para asegurar que toda la información histórica que alimenta los modelos sea correcta.

Resumen

Los avanzados algoritmos de aprendizaje automático, analíticas predictivas y capacidades de modelado del gemelo digital ofrecen una nueva opción de gestión de activos rentable para instalaciones de todos los tamaños. Al trabajar con consultores de ingeniería y usar el software adecuado, los propietarios/operadores de instalaciones pueden implementar rápidamente la tecnología e integrarla en sus operaciones.

La tecnología también produce múltiples beneficios de costos, incluyendo:

• Eficiencia operativa y energética
• Mejora en confiabilidad, seguridad y pronóstico de mantenimiento
• Reducción de riesgos, tiempos de inactividad y costos de mantenimiento innecesarios

Adoptar la tecnología de gemelo digital será esencial para mantenerse competitivo en mercados industriales que evolucionan rápidamente.