Hoy en día, la analítica promete ofrecer nuevas eficiencias dentro de las operaciones industriales. Para maximizar el valor de la analítica industrial, se necesita un enfoque estratégico que aborde las herramientas de nube, empresariales y edge para los datos de operaciones, al tiempo que minimiza los retrasos y fallas por la inaccesibilidad de los datos, el procesamiento intensivo de los datos y la mala calidad de los datos. Una estrategia exitosa de análisis industrial requiere un enfoque de infraestructura de datos que fomente la confianza y esté optimizado para el análisis operativo de toda la empresa.

Esta sesión de introducción presenta las últimas tendencias dentro de la analítica industrial, destaca las mejores prácticas para el éxito y muestra cómo el PI System de OSIsoft, Edge y la tecnología en la nube son compatibles con diferentes tipos de análisis para diferentes audiencias, desde ingenieros y gerentes hasta científicos de datos en grupos de TI y OT.

Se trata de un sistema en tiempo real, que valiéndose de la información historizada de la telemetría de un pozo productor, realiza análisis sobre estos datos históricos para identificar y/o predecir potenciales eventos no deseables en cada pozo, para ser expuestos en un tablero de control por excepciones.

Muchas de las herramientas de análisis visual actuales han sido creadas para aplicaciones y usuarios de negocio y financieros.  Los gerentes e ingenieros de operaciones necesitan herramientas de análisis específicamente diseñadas para operaciones industriales, que puedan entregar perspectivas sobre el proceso y el desempeño de los equipos en tiempo real.  En esta sesión, exploraremos distintos métodos de visualización para descubrir las opciones que mejor se adaptan a sus necesidades operativas y de negocio. Demostraremos cómo los ingenieros industriales pueden fácilmente construir vistas operativas con PI Vision, usar herramientas como PI DataLink para la exploración ad hoc de datos en Excel, y aprovechar Power BI de Microsoft para reportar conjuntamente datos de negocio y operativos – todo esto con mínimas habilidades técnicas. 

Después de mucho tiempo de recolectar e historizar datos comenzamos a gestionarlos y ordenarlos. Ahora es el momento de generar información, de facilitar las tareas y de alcanzar la verdadera meta final ayudando a las decisiones de negocio.

En esta presentación describiremos el proceso de digitalización en una de la Bombas de Alimentación de agua de Planta Genelba. Situación Inicial: 1. En el Sistema de Control de Planta se poseen mediciones de temperaturas, presión de descarga y flujo de agua; 2. Se realizan recorridas mensuales de un técnico para recolectar datos de vibraciones de manera local. A partir de la Digitalización de la Bomba en AF/PI Vision se obtuvo: Situación Actual: 1. Detección de fallas de forma temprana mediante el monitoreo y análisis online de las vibraciones en los equipos. Correlacionando estos datos con otras variables del proceso. Situación Futura: 1. Integración en AF de los nuevos Modelos Predictivos desarrollados en Matlab; 2. Analizar la posibilidad de vinculación con Meridian / SAP.