Demostrando Inteligencia de Planta a Través de una Experiencia de Elaboración de Cerveza Interna

Es un secreto (no tan bien guardado) que tenemos una máquina de cerveza casera en Sure Controls. La máquina de cerveza siempre es el punto culminante de cualquier recorrido por las instalaciones que damos a nuestros clientes. Pensé que también podría ser una forma muy genial de demostrar algunas de nuestras capacidades de Inteligencia de Planta. Hace unas semanas, nuestro maestro cervecero residente Josh elaboró un par de lotes. Mientras él elaboraba la cerveza, conectamos nuestro Historiador interno que usamos para pruebas internas de proyectos de clientes y lo usamos para recopilar datos. Lo que espero demostrar a través de este artículo es cómo pudimos conectarnos al proceso para comunicar los datos, y luego, una vez que los datos se recopilan, qué métodos podemos usar para ver los datos.
Parte 1 – Recopilando los datos
En mi blog anterior "Desmitificando la Recopilación de Datos" discutí en detalle sobre estándares y protocolos. No entraré en tanto detalle aquí, pero este ejercicio es un buen ejemplo de cómo abordamos los proyectos que ejecutamos para nuestros clientes. Primero me senté con Josh, nuestro maestro cervecero, para determinar cuáles son los puntos críticos de información que necesitábamos recopilar. Básicamente hay tres pasos en el proceso de elaboración: el Mash, Hervido y Enfriamiento. El elemento crítico a monitorear durante estos pasos es la temperatura. También necesitábamos una forma de decirle a nuestro sistema de recopilación de datos en qué paso del proceso estábamos.
Para recopilar datos de temperatura, analizamos la máquina de cerveza y notamos que había controladores de temperatura cableados para controlar los calentadores de los recipientes de cocción usados en el proceso. Afortunadamente, estos controladores tienen capacidad de comunicaciones, por lo que solo quedaba determinar los estándares y protocolos necesarios. Estos controles particulares usan Modbus como su protocolo de comunicaciones. Esto es genial ya que Modbus es muy común y fácil de usar. Un desafío que tuvimos fue que los controladores en sí solo usaban un enlace serial para comunicaciones, y nuestro servidor Historiador estaba a cierta distancia. Para resolver esto usamos un dispositivo gateway serial a TCP/IP. Esto permitió a nuestro servidor Historiador usar Modbus TCP para comunicarse directamente con los controles y recopilar los datos de temperatura que necesitábamos. A continuación, para resolver la pregunta del paso del proceso.
Para capturar en qué paso del proceso estábamos, decidimos usar un pequeño PLC y HMI. Afortunadamente teníamos un pequeño PLC que usamos para pruebas de aplicaciones, y un HMI que usamos para demostraciones de ventas. Programamos el PLC con un registro que contenía datos de texto. Luego programamos el HMI con algunos botones simples para que nuestro maestro cervecero Josh seleccionara en qué paso del proceso de elaboración estaba. Al presionar el botón "Mash" por ejemplo, el HMI escribiría el valor "Mash" en el registro programado en el PLC. El PLC estaba conectado a la red Ethernet, y el Historiador podía entonces leer el registro directamente registrando el paso del proceso. Esto ayudará más tarde al ver los datos, para darles contexto.
Parte 2 – Tenemos datos – ¿ahora qué?
Una vez que se elaboró el lote de cerveza, usamos los pasos del proceso registrados por el PLC como nuestras banderas para extraer los datos. Al notar cuándo cambian los pasos del proceso, pudimos capturar los puntos de inicio y fin para cada paso del proceso. Luego subimos cada paso del proceso en una vista de tendencia:
El Mash

Aquí podemos ver que durante la fase de Mash del proceso de elaboración, nuestra temperatura mantuvo un constante 153° Fahrenheit.
El Hervido

Lo mismo ocurre en la fase de hervido, nuestra temperatura se mantiene en un constante 210° Fahrenheit.
El Enfriamiento

Este paso se considera crítico para la fase de elaboración, ya que es importante llevar el Mosto (así es como se llama el líquido durante el proceso de elaboración – aún no es cerveza) a una temperatura donde sea seguro agregar la levadura. Podemos ver aquí por nuestra tendencia que tomó aproximadamente 13 minutos llevar el Mosto de 200° a 100° Fahrenheit. En general, parece que nuestro maestro cervecero hizo un excelente trabajo con este lote particular de cerveza.
Hablemos un poco más sobre los datos. Usamos tendencias para nuestro análisis inicial. Presentar los datos visualmente de esta manera nos permite detectar rápidamente cualquier anomalía que pueda haber surgido durante el proceso. Si, por ejemplo, durante la fase de hervido, viéramos una caída repentina de temperatura por un corto período, entonces empezaríamos a preguntar qué pasó. ¿Se fundió un fusible, causando una pérdida real de temperatura, poniendo el lote en peligro? ¿O un sensor se desprendió y por eso los datos están sesgados, pero una vez re-adherido pudimos ver que la temperatura se mantenía constante, así que el lote probablemente está bien? Este tipo de análisis puede volverse muy útil para identificar "qué salió mal" si algo no pasó las pruebas de calidad, por ejemplo.
Entonces, ¿qué pasa si solo queremos un resumen simple de lo que pasó durante el lote? Usando la herramienta Query de nuestro cliente Historiador, puedo hacer un resumen simple como este:

Este es un análisis estadístico muy simple de la temperatura de nuestro Mosto durante la fase de Mash. Saqué Mín, Máx, Promedio y Desviación Estándar. Esto nos da una gran vista de una línea de lo que pasó. Puedo ver que la temperatura se mantuvo dentro de un grado del punto de consigna, y promedió casi exactamente en el punto de consigna durante la duración del tiempo.

Puedo ver que hay una variación ligeramente mayor durante nuestro proceso de Hervido, pero aún bien dentro de parámetros aceptables.
Finalmente, si realmente quiero hacer una "inmersión profunda" en los datos, puedo exportar fácilmente a Excel que es una herramienta familiar y puedo ver los datos brutos directamente, crear mis propios gráficos e informes para hacer análisis adicionales:

Algunos "Consejos y Trucos" adicionales para la recopilación de datos. Si fuéramos una cervecería real, sería una muy buena idea asignar un número de lote a este lote, y registrar ese valor en el Historiador también. Luego, la próxima vez que elaborara el tipo de cerveza "Citra Tripel", podría volver y comparar mi lote más reciente con el lote anterior. Si mis catadores de cerveza notan algo extraordinario sobre un lote en particular, podemos analizar qué pasó, y luego actualizar nuestra receta para replicar esa mejora en lotes futuros, o simplemente comparar cómo lo hicimos. También, usando la herramienta de tendencia, podemos subir datos de ambos lotes simultáneamente usando la función "desplazamiento de tiempo", permitiendo una buena comparación visual detallada superponiendo ambos lotes dentro de la misma tendencia.
Espero que hayan disfrutado este artículo. Esto realmente solo araña la superficie de lo que la recopilación automatizada de datos puede hacer para la mejora de procesos. En un artículo futuro, discutiré técnicas adicionales para capturar datos de tiempo de inactividad y analizar causas. Además, hablaré sobre cómo podemos aprovechar el sistema de recopilación de datos para notificar a nuestro equipo de proceso cuando un evento está ocurriendo, en lugar de analizar qué pasó "después del hecho".