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Tengo mi balance y ¿ahora qué?
Por Leonardo Buschiazzo, Consultor Senior de everis Chile.

Las industrias de procesos continuos o semi continuos comúnmente tienen un alto grado de automatización en su proceso productivo. Esto nos permite recolectar gran cantidad de información desde las principales variables de campo, las cuales se relacionan directamente con la producción de una empresa, generando verdaderas nubes de datos sobre la historia y lo que está pasando en la cadena de valor de la compañía.

Figura 1. Precisión y grado de dispersión.

Lo anterior le permite a la empresa generar balances de producción y de consumo de energía -generalmente de forma diaria- o turnos de operación, de modo de llevar la gestión de operaciones y del negocio en base a información cuantitativa del proceso productivo.

En este sentido, un balance debe satisfacer las reglas de masa y energía. Sin embargo, las pérdidas en las líneas y los medidores no certificados y descalibrados, entre otros problemas, hacen que un balance no cumpla con las restricciones de las reglas básicas y entregue resultados descuadrados.

Frente a esta problemática, surgen diferentes técnicas de cuadratura de datos, cuya meta común es reconciliar las contradicciones entre las medidas y sus restricciones, además de estimar los valores verdaderos de las variables consideradas, con el objetivo de detectar errores gruesos y solucionarlos para algunas variables no medidas. Así, se pueden obtener los datos de proceso requeridos con alta exactitud y confiabilidad, generando equilibrios constantes para la contabilidad.

Un ejemplo es un balance de vapor en una planta de producción continua. La teoría dice que la resta entre la entrada y la salida con respecto al proceso debería ser cero. No obstante, en la práctica no se obtiene ese valor, por lo tanto es necesario aplicar algunos algoritmos que permitan identificar (en base a restricciones por nombrar uno) los valores poco confiables y "cuadrar" el balance en cero. Esto tiene como consecuencia un balance más apegado a la realidad donde las pérdidas y medidas no confiables se tornan visibles.

Beneficios:

• Mejora de la disposición de la medida.

• Disminución del número de análisis de rutina en empresas químicas o con procesos de transformación que requieran control de laboratorio (papeleras, petroquímicas y mineras, entre otras).

• Menor frecuencia de calibración de sensores: solamente se necesita calibrar los sensores con mediciones poco fiables identificadas en el proceso de cuadratura.

• Retiro de los errores de medida sistemáticos.

• Mejora sistemática de datos del proceso productivo.

• Cuadro claro de la condición de funcionamiento de la planta productiva.

• Detección temprana de desviación de los sensores y de degradación de funcionamiento del equipo.

• Balance cuadrado de la planta productiva para la contabilidad de producción.

• Visión detallada del consumo de energía.

• Calidad en el nivel de proceso.

Algunos conceptos claves ocupados:

• Redundancia: más de un medidor físico nos permite obtener una variable de campo.

• Restricciones: medidores que se asignan creíbles debido a una certificación u otra condición.

• Precisión de una medición: qué tan cercano al valor verdadero es una medición de campo.

• Grado de dispersión en la medición.

Julio 2011
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