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Recogida precisa de datos de planta industrial:

Recogida precisa de datos de planta industrial:

Datos válidos, consistentes y completos para conseguir una optimización exitosa de la producción

La recogida meticulosa de datos de planta industrial es un requisito básico para una gestión óptima. Solo aquellos datos que hayan sido recogidos de forma exhaustiva y precisa, y que a continuación hayan sido comprimidos y archivados adecuadamente pueden constituir la base para obtener futuras medidas de optimización eficaces.

Los datos recopilados deben ser válidos. Los datos únicamente deben poder acceder al sistema sin que esté alterada la forma actual. La información temporal precisa, coordinada y almacenada a lo largo del sistema es igual de esencial que el cuidado que hay que mantener al comprimir o archivar los datos.

Los datos a los que se accede directamente mediante sensores y máquinas deben gestionarse según las normas estandarizadas. Por ejemplo, si deben procesarse conjuntamente datos de diferentes entornos de sistema. Incluso algunas marcas de tiempo mal interpretadas o unidades de medida mal sincronizadas pueden convertir laboriosos procesos de optimización en procesos obsoletos. Así pues, el punto de partida para cualquier proceso de optimización consiste en asegurar que se dispone de una base de datos válida. No solo al inicio, sino durante a lo largo de todo el proceso, durante muchos años. Antes de recopilar el primer dato, debe tenerse claro qué datos se necesitan, en qué formatos habrá que trabajar y cómo obtenerlos, comprimirlos y archivarlos con una elevada calidad consistente.

The starting point for any process of optimization is thus ensuring a valid basis of data. Not just at the start, but throughout the process, over many years. Before the first data is collected, it should be clear which data is needed, in which formats it must be present and how it must be obtained, compressed and archived with consistently high quality.

Ejemplos de optimización mediante la recogida de datos de planta industrial:

  • Optimización del rendimiento:
    Los ajustes que hacen posible que el equipo alcance su estado óptimo solo se pueden determinar lentamente y de forma selectiva. Además de una estrategia precisa, con un plan específico que seguir, se necesita también una gran cantidad de datos diversos. Estos datos deben archivarse durante largos periodos de tiempo y deben poder volver a evaluarse. Deben permanecer también disponibles para llevar a cabo análisis muy diversos y posibles estudios.

    Para ello, es importante que a la hora de registrar los datos se acceda a los datos de las máquinas y sistemas de la forma más directa posible. Debe ser posible hacerlo en tiempo real y en intervalos de tiempo muy breves, con información temporal muy precisa. Para ello, los datos de las máquinas individuales deben permanecer siempre separados de forma bien clara.

  • Garantizar la calidad:
    ¿Qué lote se producirá bajo qué condiciones? Una pregunta básica a la hora de garantizar la calidad. Sin embargo, para obtener una optimización determinada de la calidad de la producción y la distribución de las mercancías y la energía es preciso recurrir a datos mucho más detallados. Solo se detectan los puntos débiles cuando es posible visualizar las interrelaciones y desarrollos en detalle.

    Para conseguirlo, una gran cantidad de datos individuales deben ser accesibles muy rápidamente y, al mismo tiempo, deben poder archivarse durante largos años de modo que puedan recuperarse tal cual en cualquier momento.

  • Documentación de proyectos:
    Crear proyectos de automatización requiere mucho tiempo, conocimiento y energía. Sin embargo, el proceso de documentación a menudo consume también una gran parte del tiempo disponible. Si se dispone de la tecnología y software adecuados, es posible crear la documentación precisa del proyecto sin problemas y de forma casi automática.

    Un requisito previo para ello es que todos los datos necesarios deben recogerse automáticamente en el diseño del proyecto y que todas las máquinas y datos del proyecto deben registrarse correctamente.

  • Gestión energética:
    Cada vez más y más empresas se están decantando por un sistema de gestión energética que cumpla la norma ISO 50001. Los datos de consumo energético, lo más exhaustivos posibles, y las experiencias estructuradas sobre desarrollos permiten la optimización del consumo de energía, la adquisición, el funcionamiento y la gestión rentable de los mismos.

    La gestión energética según la norma ISO 50001 requiere un soporte real mediante procedimientos automatizados para recoger y procesar los datos de planta. Idealmente, los datos deben registrarse y procesarse de forma automática. Esto implica una recogida de datos HMI selectiva, módulos de recogida de datos especiales en SCADA, software especializado en la evaluación de datos. Se recomienda utilizar sistemas y software que conozcan bien y cumplan la norma ISO 50001.

PDC, la máxima prioridad

La recogida de datos de planta es una cuestión de máxima prioridad. Ello no significa, sin embargo, que el personal de dirección deba preocuparse de recoger y procesar los datos. No obstante, la calidad de estos datos influye en gran medida en sus decisiones. Por eso, una de las tareas que también debe desempeñar la dirección es concretar y establecer los requisitos que determinen la posterior recogida de los datos y los criterios de calidad.