Ampliación del uso de sensores para mejorar el modelado de equipos

Las instalaciones de Koch Ag & Energy adoptan sensores de IoT

En cinco instalaciones de Koch Ag & Energy (KAES), se está llevando a cabo una transformación significativa, impulsada por el despliegue de 125 sensores de vibración y temperatura Monitron IoT, cortesía de Amazon Web Services (AWS). KAES, una destacada empresa matriz que abarca Koch Fertilizer LLC, Koch Energy Services LLC y Koch Methanol LLC, está aprovechando estos sensores para recopilar datos de vibración y temperatura de diversas piezas de equipo, transmitiéndolos posteriormente al servicio de computación en la nube de AWS de KAES. Estos sensores se caracterizan por su simplicidad, ya que son autoconfigurables y no requieren programación. Los usuarios los fijan en el equipo que desean monitorear.

Habilitación del mantenimiento predictivo para mejorar el tiempo de actividad

Dave Kroening, el líder de TI, y Martin Miller, el líder de análisis de datos en KAES, compartieron su experiencia en un reciente evento de AWS re:Invent. Revelaron que cinco instalaciones de KAES han desplegado estratégicamente 125 sensores Monitron en equipos menos críticos, de funcionamiento general de la planta, con el objetivo de mejorar el mantenimiento predictivo y aumentar el tiempo de actividad y la disponibilidad del equipo. El personal de la planta configura estos sensores sin esfuerzo utilizando la aplicación Monitron en sus teléfonos inteligentes. Seleccionaron la opción de estándar de vibración ISO 20816 dentro de la aplicación, un paso crucial que el servicio en la nube utiliza para implementar el modelo de aprendizaje automático (ML) más adecuado.

Análisis de datos optimizado y alertas en tiempo real

Posteriormente, las señales de vibración y temperatura llegan a la nube, donde se analizan. El sistema identifica automáticamente condiciones operativas anormales, asegurando una intervención oportuna. La aplicación Monitron, a la que se puede acceder a través de teléfonos inteligentes, no solo notifica al personal de la planta sobre estas anomalías sino que también les permite revisar y rastrear estados inusuales cuando les resulte conveniente. Además, facilita el ingreso de respuestas a las alertas recibidas, incluidos detalles sobre el modo de falla, la causa y las acciones tomadas.

Comentarios transparentes sobre el modelo para operadores e ingenieros

KAES hace especial hincapié en la transparencia. Según Miller, "no queríamos una caja negra". La intención era que operadores e ingenieros comprendieran las condiciones y estados operativos de los equipos explicados por estos modelos. Este enfoque les permite comprender las implicaciones de estos modelos y los factores que influyen en posibles fallos.

Análisis Avanzado con AWS Lookout y Seeq

Los datos de los sensores de Monitron, junto con los datos de muchos otros sensores de las instalaciones de KAES, convergen en la nube. Aquí, el software AWS Lookout y Seeq toman el mando y brindan a los usuarios de KAES una comprensión más clara de las condiciones operativas. Los modelos de aprendizaje automático (ML) de AWS Lookout permiten predicciones precisas del rendimiento, lo que reduce el tiempo, la mano de obra y los costos en comparación con los métodos tradicionales.

Ben Bishop, arquitecto principal de soluciones de Seeq, explica el proceso: "KAES utiliza Seeq para consultar valores de proceso desde la nube de AWS, configurar los modelos de aprendizaje automático de detección de anomalías de AWS Lookout for Equipment e introducir valores de proceso actualizados en los modelos entrenados para realizar predicciones". Esta perfecta integración facilita la puntuación del modelo de anomalías mediante AWS ML, que luego se pone en funcionamiento en las visualizaciones de Seeq.

Desafíos y oportunidades de la digitalización

El camino hacia la digitalización presenta varios desafíos, dada la heterogeneidad de las fuentes de datos y los métodos analíticos. Sin embargo, KAES está decidida a aprovechar el potencial de los sensores de IoT y el análisis basado en la nube para optimizar las operaciones y garantizar la confiabilidad de sus equipos críticos.