Soluções de gêmeos digitais na fabricação de processos

O que é um Digital Twin na fabricação de processos?

Em uma postagem anterior do blog, explicamos que a linguagem contemporânea da indústria ou palavras da moda podem criar confusão. Um exemplo de uma palavra da moda de processo comum que pode causar confusão é o conceito de transformação digital da fabricação ou um "Digital Twin”. Os clientes estão perguntando sobre isso e os fornecedores estão promovendo. Mas, o que exatamente é um Digital Twin? Decidimos começar com a definição da Wikipedia:.

“Um Digital Twin é uma simulação multifísica, multiescala e probabilística integrada de um veículo ou sistema construído que usa os melhores modelos físicos disponíveis, atualizações de sensores, histórico de frota, etc., para espelhar a vida de seu gêmeo voador correspondente”

“Um digital twin é uma réplica digital em tempo real de um dispositivo físico”

De acordo com as definições, um digital twin pode variar de uma tela gráfica HMI exibindo dados em tempo real do ativo real a um modelo de simulação do primeiro principal, permitindo análise de cenário “e se” em tempo real sobre o ativo.

O primeiro exemplo é onipresente e realizado de forma rápida e econômica. O segundo, no entanto, é altamente especializado e requer uma quantidade significativa de esforço para ser implementado.

Com a tecnologia Digital Twin oferecendo uma vasta gama de possibilidades, definir uma solução Digital Twin dentro do setor de processos de fabricação requer uma abordagem focada. Na fabricação generalizada, os Digital Twins podem simplesmente espelhar sistemas físicos. Em um processo de produção, os Digital Twins podem ser intrinsecamente projetados para modelar processos químicos e físicos complexos.

Esses modelos não apenas replicam um ativo físico, mas também simulam as interações entre diferentes variáveis ​​de processo em tempo real. Essa capacidade permite uma compreensão e otimização mais profundas de processos que são críticos em indústrias como produtos químicos, petróleo e gás e produtos farmacêuticos.

A solução específica do Digital Twin escolhida deve, portanto, corresponder diretamente aos desafios e objetivos exclusivos da operação. Isso garante que a tecnologia seja aplicada de uma forma que maximize a eficiência. Além de melhorar a manutenção preditiva e otimizar o desempenho geral da produção

Em vez de olhar para um Digital Twin como um tamanho único, pergunte a si mesmo: "Quais são as minhas necessidades de Digital Twin?" Este é um caso clássico de não deixar a tecnologia definir seu problema, mas sim deixar seu problema definir a tecnologia.

Etapas para incorporar Digital Twins em indústrias de processo

Em muitos cenários dentro da manufatura de processo e da indústria de processo mais ampla, o objetivo final é equipar operadores de planta e especialistas no assunto com informações digitais abrangentes. Quanto mais eles sabem sobre um ativo, melhor a solução de problemas e a otimização operacional.

Primeira etapa: Coleta e armazenamento de dados

A etapa inicial na otimização de operações por meio de Digital Twins envolve uma avaliação de dados. É fundamental conhecer as práticas de coleta e armazenamento de dados de sua instalação. É fundamental que sua planta esteja equipada com um historiador de dados robusto. Um que seja capaz de capturar e armazenar com segurança dados de todos os sensores críticos. Esta tarefa fundamental é vital para plantas de manufatura e indústria de processo, pois sustenta toda a infraestrutura digital.

A exibição de múltiplas tendências mostrando dados em tempo real só é possível com coleta e armazenamento de dados. Esta visualização ajuda a rastrear o desempenho ao longo do tempo e serve como o primeiro estágio para a construção de gêmeos digitais precisos.

• Captura de dados abrangente: O historiador de dados não deve apenas capturar todos os pontos de dados relevantes, mas fazê-lo com alta fidelidade e precisão. Isso inclui fluxos de dados contínuos de sensores de temperatura, medidores de pressão, medidores de vazão e analisadores químicos, entre outros. A saída de cada sensor precisa ser registrada com precisão em tempo real. Então, análises subsequentes podem ser feitas com base em conjuntos de dados confiáveis ​​e abrangentes.
• Escalabilidade e acessibilidade: A solução de armazenamento de dados deve ser escalável para acomodar volumes crescentes de dados à medida que novos sensores e pontos de dados são integrados ao longo do tempo. Também deve facilitar o acesso fácil a dados históricos para análise. Operadores e engenheiros podem recuperar e analisar dados de desempenho anteriores rapidamente para identificar padrões, tendências e anomalias.
• Capacidade de integração: Historiadores de dados eficazes devem integrar-se perfeitamente a outros sistemas operacionais, como sistemas ERP, sistemas de gerenciamento de manutenção e plataformas analíticas avançadas. Essa capacidade de integração permite o gerenciamento holístico de dados operacionais. Dados de várias fontes podem ser correlacionados e analisados ​​de forma abrangente.

Ao garantir que sua instalação esteja coletando e armazenando adequadamente dados de todos os sensores críticos em um historiador de dados eficiente e seguro, você estabelece uma base sólida para alavancar tecnologias avançadas de gêmeos digitais. Isso aprimora o monitoramento e o controle em tempo real. Também aumenta significativamente a capacidade da planta para manutenção preditiva e otimização operacional.

Etapa dois: Contextualizando dados

Agora que as plantas implementaram com sucesso sistemas abrangentes de coleta de dados. O desafio subsequente para configurar gêmeos digitais de fabricação está na contextualização eficaz desses dados. Contextualização é mais do que apenas organização de dados; trata-se de transformar dados brutos em inteligência acionável. Esse processo envolve várias etapas principais, cada uma projetada para aprimorar a acessibilidade e a relevância dos dados para a tomada de decisões operacionais.

Os diagramas de processo ilustram como os dados são contextualizados para fornecer uma representação clara e visual de operações complexas. Ao integrar dados em tempo real em visuais de processo, os operadores podem entender melhor o desempenho e tomar decisões informadas.

• Organização específica de ativos: O primeiro passo na contextualização é categorizar os dados de acordo com ativos específicos. Isso é necessário para criar gêmeos digitais. Os dados precisam ser específicos para o ativo. Isso significa que todos os pontos de dados relacionados a uma máquina, linha de produção ou sistema específico são agrupados. Essa organização permite monitoramento e análise mais fáceis do desempenho, das necessidades de manutenção e da eficiência operacional de cada ativo.
• Filtragem e agregação de dados: Uma vez organizados, os dados devem ser filtrados e agregados para remover ruídos e destacar tendências importantes. O processamento de dados pode envolver o descarte de leituras discrepantes que podem distorcer a análise. Enquanto a agregação pode significar resumir dados horários em médias diárias ou turnos. Esses processos são cruciais para destilar as grandes quantidades de dados coletados em formas que sejam gerenciáveis ​​e significativas.
• Melhorando a acessibilidade: O próximo aspecto da contextualização é garantir que os dados sejam facilmente acessíveis no ambiente virtual. Ter que capturar dados apenas para tê-los isolados anula a utilidade da visibilidade em tempo real. Isso envolve a implantação de interfaces amigáveis ​​que permitem que operadores, engenheiros e gerência recuperem e interpretem dados rapidamente com base em suas funções e necessidades específicas. Ferramentas de visualização eficazes, como painéis e gráficos interativos, podem ajudar a criar uma representação digital do chão de fábrica ou ativo.
• Integração significativa: Além de pontos de dados individuais, a contextualização também envolve a integração de dados entre sistemas para fornecer uma visão holística das operações. Isso pode significar vincular dados de saída de produção com medições de controle de qualidade ou correlacionar registros de manutenção com métricas de desempenho do equipamento. Essa integração é crucial em configurações de processo onde as operações dependem fortemente da compreensão precisa de como vários parâmetros de processo interagem

Ao contextualizar dados efetivamente, as plantas podem garantir que sua riqueza de informações não esteja apenas começando a ser armazenada. Ele é usado ativamente para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional. Em configurações de processo, onde as interdependências de variáveis ​​são complexas e o custo de erros pode ser alto, a capacidade de interpretar e agir rapidamente em dados precisos e contextualizados é inestimável

Etapa três: Integração de dados digitais adicionais

Além dos insights imediatos fornecidos por dados de sensores em tempo real, na manufatura inteligente, existe um vasto reservatório de "dados digitais" que. Quando esses dados do mundo real são aproveitados, eles podem ampliar significativamente as capacidades operacionais. Tanto os setores de manufatura quanto os de utilidade pública dentro da indústria de processos podem se beneficiar. Isso inclui fontes de dados offline e históricos que enriquecem as interpretações de dados em tempo real.

Os gráficos de visão geral podem exibir dados integrados de processo e laboratório em uma única tela. Isso fornece uma visão holística da eficiência operacional, permitindo monitoramento e tomada de decisões em tempo real para gerenciamento de energia e conformidade ambiental

• Integração de dados offline: Sistemas como Laboratory Information Management Systems (LIMS) desempenham um papel fundamental no gerenciamento de dados de laboratório e qualidade que são cruciais para validar a qualidade do produto e a conformidade com os padrões da indústria. Esses sistemas coletam e armazenam lotes de dados de vários testes e processos. Um registro histórico detalhado está disponível e pode ser analisado para identificar tendências, anomalias ou áreas para melhoria. Por exemplo, correlacionar dados LIMS com dados de produção pode ajudar a identificar as causas raiz de problemas de qualidade. Pode agilizar as operações e melhorar a consistência do produto.
• Vinculando conteúdo digital a ativos físicos: A integração desses gêmeos digitais e dados com ativos físicos por meio de plataformas avançadas permite uma estratégia operacional mais coesa. Por exemplo, quando uma máquina alerta sobre uma necessidade de manutenção, o sistema pode sugerir automaticamente os SOPs relevantes. Ou mergulhar em registros históricos de manutenção, facilitando uma tomada de decisão mais rápida e informada. Além disso, os materiais de treinamento podem ser adaptados a desafios operacionais específicos identificados por meio da análise de dados, apoiando o aprendizado e a melhoria contínuos.

Ao aproveitar todo o espectro de dados digitais disponíveis, as empresas de manufatura na indústria de processos podem transformar suas operações. Reduzindo custos e economizando tempo. Essa abordagem aumenta a eficiência e a eficácia do dia a dia. Também pode promover uma cultura de melhoria contínua e inovação, levando, em última análise, à excelência operacional sustentada.

Seguindo essas etapas, as plantas melhoram o gerenciamento de ativos por meio da fabricação de gêmeos digitais. Elas continuam a gerar ganhos significativos em eficiência e eficácia operacional.

Exemplos da indústria de processos de gêmeos digitais

Um cliente da indústria de papel com o qual trabalhamos aproveitou especialistas centralizados no assunto para suas operações unitárias.

Existem vários processos complicados e distintos necessários para transformar um cavaco de madeira em um produto acabado. Ter um especialista em cada uma dessas operações em cada local não é viável. O processo de evaporação é um bom exemplo. Ele consome muita energia e, em muitos locais, é um gargalo de produção.

Para garantir o sucesso, o cliente criou um modelo das informações necessárias para cada evaporador. Nesse caso, as informações incluíam os suspeitos usuais de dados de qualidade de laboratório e historiadores, organizados em uma estrutura de ativos. Ele também incluiu um conjunto comum de conteúdo para cada site, usado centralmente pela PME e no site:

1. Gráfico de Processo de Alto Desempenho
2. Visão Geral Detalhada de Tendências
3. Envelopes de Operação
4. Notificações Automatizadas

De particular valor foi o Gráfico de Processo de Alto Desempenho. É uma representação exata de cada site, construída usando Diagramas de Fluxo de Processo, Exibições do Operador e P&IDs. Essa representação detalhada permitiu que a PME remota se comunicasse com as equipes de operações e manutenção no local de forma eficaz.

Em muitos casos, esse gráfico continha as informações normalmente representadas em 10- 12 telas DCS e visualizadas de forma otimizada com um monitor 4K. A combinação das ferramentas certas de análise de dados e acesso a esse "Digital Twin" permitiu que o monitoramento remoto fosse bem-sucedido. A empresa conseguiu alavancar a infraestrutura existente sem a remoção e substituição dispendiosas, o que era crítico dada a variedade de sistemas (vários fornecedores para historiador e laboratório/qualidade).

Exibições de visão geral abrangentes substituem várias telas DCS em um monitor 4K. Esta é uma vantagem fundamental dos gêmeos digitais, permitindo maior visibilidade operacional. Os operadores podem monitorar vários processos simultaneamente e tomar decisões mais informadas com base em dados em tempo real.

Em um exemplo específico, eles tiveram contaminação de condensado no back-end. Devido a uma exibição de tendência abrangente e completa, o operador detectou uma alteração que ocorreu no front-end enquanto a contaminação ocorreu no back-end.

O operador encontrou algo relacionado ao problema, mas não entendeu o porquê. Esta discussão surgiu em uma sessão de treinamento do operador. Com a exibição gráfica abrangente e completa, foi fácil demonstrar por que a alteração observada pelo operador no front-end do conjunto se tornou um problema no back-end do conjunto.

Assim que o operador entendeu a interação, ele imediatamente soube como consertar o problema, o que exigiu o desligamento do ativo. Foi um ótimo exercício de treinamento para todos na classe e exigiu uma combinação de pessoas e um "Digital Twin" para resolver o problema rapidamente.

Digital Twin para retransmitir conhecimento e processos legados

Outra área sobre a qual somos cada vez mais questionados são as ferramentas digitais para capturar o conhecimento inerente da força de trabalho. O desafio pode ser a chamada "fuga de cérebros" criada por uma onda de trabalhadores aposentados, o desejo de mover trabalhadores de forma eficiente de um local para outro ou outros motivos convincentes.

A oportunidade de transmitir com eficiência o conhecimento do seu operador mais experiente ou especialista no assunto para todos na planta agrega valor significativo. Isso pode vir na forma de treinamento mais rápido para novos contratados ou menos chamadas para a PME que está de plantão aproveitando suas férias.

No mínimo, você tem uma força de trabalho mais feliz e, no cenário final, sua planta funciona muito mais eficientemente com uma força de trabalho feliz. De qualquer forma, é uma vitória!

Como exemplo, recentemente tivemos um cliente lançando uma iniciativa que eles chamaram de "5 Por quês". Eles descobriram que consistentemente um problema em seu processo seria resolvido, mas o conhecimento sobre a solução seria perdido.

O operador de plantão na primeira vez sabia inerentemente como resolver o problema, mas esse conhecimento não era conhecido por ninguém mais. Então, quando o problema ocorreu novamente, ele não foi resolvido prontamente.

Para resolver isso, agora tem uma capacidade que permite que qualquer pessoa na planta crie relacionamentos de tag e vincule recursos externos (SOPs, treinamento, páginas de intranet, etc.) e então acesse facilmente esses relacionamentos. O resultado é um conhecimento vivo para o processo.

Benefícios da utilização do Digital Twin para a indústria de processos

Em resumo, a entrega de um Digital Twin é um conceito atraente. Os usuários têm aproveitado essa capacidade por vinte anos.

Resolver problemas não é novidade, mas custos mais baixos e inovação contínua tornam cada vez mais fácil para as plantas aproveitarem o digital twin e operarem de forma mais eficiente com maior lucratividade.

Curioso sobre o que um Digital Twin pode fazer pelo seu negócio? Entre em contato conosco hoje mesmo e exploraremos as possibilidades do Digital Twin que o dataPARC pode oferecer à sua instalação.