Mantenimiento predictivo para el escalado de reactores químicos

Las paradas de producción son un quebradero de cabeza importante en la industria química. Una sola parada imprevista puede desestabilizar toda la operación. Este era el problema al que se enfrentaba una importante empresa química alemana. El culpable era la formación de incrustaciones, un material no deseado en las superficies de los reactores que detenía la producción y aumentaba los costes. El reto era claro pero crítico: predecir cuándo la incrustación alcanzaría un nivel que requiriera mantenimiento y hacerlo con la suficiente antelación para evitar una parada imprevista.

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El reto: Evitar paradas imprevistas

El reactor, una parte vital del proceso de producción, desarrollaría incrustaciones con el tiempo, reduciendo la eficiencia hasta que fuera necesaria una parada completa para su limpieza y mantenimiento. Aunque la frecuencia de estas paradas es baja, su impacto es considerable, y saber cuándo puede producirse una es necesario para que el riesgo de aumento de costes siga siendo manejable.

Se necesitaba una forma de prever este problema y planificar el mantenimiento del reactor, idealmente con meses de antelación. Esto permitiría a la empresa programar el tiempo de inactividad en sus términos, minimizando el número de paradas imprevistas y el caos que provocan.

La solución: Aprovechar los datos en tiempo real y los algoritmos inteligentes

AG Solutionha desarrollado una solución para hacer previsible un problema aparentemente imprevisible:

1. Integración de datos en tiempo real: Nuestra solución se conecta con el sistema AVEVA PI de la empresa, utilizando datos en tiempo real del reactor. Este sistema supervisa 181 variables, como la temperatura, la presión y las tasas de inyección de agua.
2. Detección de anomalías: Dado el enorme volumen de datos, se necesitaba un método para filtrar e identificar indicadores clave de posibles escaladas. Nuestros expertos desarrollaron un algoritmo de detección de anomalías mediante Isolation Forest, centrándose en las 30 variables más críticas de las 181 iniciales.
3. Alertas de mantenimiento proactivo: Una vez que el modelo de IA detectaba una anomalía, enviaba notificaciones a través del sistema AVEVA PI y por correo electrónico, informando al equipo de que podría estar acercándose un problema de escalado. Esto les permitió planificar el mantenimiento con hasta seis meses de antelación.

Los resultados: Mantenimiento predictivo que mantiene la producción en marcha

El impacto de esta solución se hizo patente casi de inmediato:

• Monitorización continua: El sistema supervisa continuamente las variables clave del reactor para detectar cualquier señal temprana de problemas. Esta vigilancia constante permite una gestión proactiva del escalado antes de que sea crítico.
• Mejora de la eficacia operativa: La empresa mejoró significativamente su eficiencia operativa al pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo. El mantenimiento puede programarse durante las paradas planificadas, evitando interrupciones y cumpliendo sistemáticamente los objetivos de producción.
• ‍Comprensión delas causas de la incrustación: El modelo de IA proporciona información sobre los parámetros que más afectan a la acumulación de incrustaciones en el reactor, destacando qué variables influyen más en la generación de anomalías.

Conclusiones: Establecer una nueva norma para el mantenimiento predictivo

Este proyecto ilustra cómo el mantenimiento predictivo puede revolucionar las operaciones industriales. Combinando datos en tiempo real con algoritmos inteligentes, las empresas pueden anticiparse a los problemas antes de que se produzcan, manteniendo las líneas de producción en funcionamiento y evitando costosos tiempos de inactividad.

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