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Siete pasos para mejorar el desempeño del control y de su planta

Por: Fernando Otero, Certified Automation Professional (CAP) de la International Society of Automation (ISA).

ResumenEste artículo presenta una metodología de siete pasos para mejorar el desempeño del control automático de procesos, y de paso, el desempeño de la planta de proceso. El objetivo es ilustrar sobre cómo evitar el considerable impacto económico sobre la planta que puede tener un pobre desempeño de los sistemas de control. Los lazos de control son, nada más ni nada menos, un activo de la planta. Cuando se utilizan mal, o inutilizan, el costo puede ser más significativo de lo que se puede pensar. El artículo presenta ejemplos de la vida real que demuestran los ahorros y beneficios económicos de estos activos. Los pasos incluyen la medición de desempeño, las métricas, búsqueda de soluciones objetivo, reducción de la variabilidad de proceso, identificación de causas y fuentes, detección de interacción de lazos, impacto de oscilaciones, importancia del seguimiento, el valor de la documentación, el análisis masivo, medir los beneficios y convertir la metodología del mejoramiento en un hábito. Este artículo compete no solo al ingeniero de control, sino también al  ingeniero de proceso, al personal de operaciones y al mantenimiento.

Palabras Claves—control de procesos, optimización, variabilidad, proceso, dinámica de procesos, lazos de control, control optimo, sintonización, desempeño, índices de desempeño, sistema de monitoreo de desempeño.

 

I. INTRODUCCIÓN

EL DESEMPEÑO DEL CONTROL DE PROCESOS

¿Qué es el desempeño del control automático de procesos? ¿Cómo se mide? ¿Cómo se monitorea? ¿Cómo afecta el desempeño del proceso? Estas son preguntas que siempre están presentes a la hora de indagar por el valor de la automatización y su aporte al comportamiento económico de una planta. Existe suficiente evidencia de que el desempeño del control de procesos tiene efectos en el desempeño de la planta [1,5,6]. El desempeño del sistema de control es el resultado combinado del desempeño de los componentes del sistema de control, los cuales son:

  • Instrumentación
  • Controladores
  • Válvulas de Control
  • Aplicaciones avanzadas y la estrategia de control

La Fig 1 muestra que al maximizar el desempeño de cada uno de los componentes del sistema de control, se puede incrementar el impacto económico individual y global en el proceso. Al estimar y determinar los objetivos, se pueden enfocar los esfuerzos y medir los resultados.

Fig 1. Mejoramiento del desempeño del negocio con el establecimiento y cumplimiento de los objetivos del negocio.

II. FUNDAMENTOS DE CONTROL FEEDBACK PID

El impacto en el negocio incluye, entre otros los siguientes:

  • Costos de producción
  • Calidad de los productos
  • Medio ambiente
  • Objetivos de producción

Diferentes auditorías y estudios de desempeño de control en varias plantas de proceso han reflejado los siguientes resultados [7,8,12]:

  • 10%-35% de los lazos de control se encuentran en MANUAL
  • USD $1.5M a $5.3M en activos subutilizados en una planta de más de 1000 lazos al operar con más de la mitad de los lazos en MANUAL.
  • 30% de las válvulas de control en otra planta presentan problemas
  • En otra planta se concluyó que no hay certeza de si se están reparando las válvulas de control que deben estar reparando.
  • 30% los lazos de control están sintonizados en forma incorrecta; y además agregan variabilidad al proceso.

III. PASO 1 – MIDA EL DESEMPEÑO DEL CONTROL

Para controlar hay que medir; y para optimizar hay que controlar. Es importante y necesario monitorear en forma continua el desempeño del control de procesos. En cada planta se desarrollan métricas apropiadas para medir el desempeño. En lo posible, se debe medir continuamente y se debe hacer un seguimiento histórico de cada métrica para determinar patrones de mejoramiento o degradación del desempeño. La creación de reportes periódicos es una gran herramienta que ayuda a identificar el comportamiento histórico de cada métrica [2,10,13].

Cada métrica se puede tratar como un índice clave de desempeño, KPI, con objetivos establecidos que deben estar acorde con el desempeño esperado y deseado de la métrica. Estos objetivos se constituyen en el punto de enfoque para el análisis y seguimiento del desempeño. Las fórmulas (1), (2) y (3) describen la variabilidad, la cual se puede medir como 2Sigma o porcentaje de 2Sigma, junto con el promedio.

La Tabla 1 abajo muestra algunas de las métricas más comunes para medir el desempeño de los lazos de control.

Tabla 1. Mediciones del desempeño de control de procesos.

Métrica ¿Cómo se mide? ¿Cómo puede afectar el desempeño de la planta?
% del tiempo en no Modo Normal % del tiempo en el que los lazos de control están en MANUAL o en el modo no óptimo. Síntoma de otros problemas ocultos.

Directamente afecta la seguridad.

% de Tiempo en un Límite % de tiempo en que las válvulas de control están completamente

abiertas o completamente cerradas o en un límite superior o inferior.

Genera restricciones de producción.
Indice de Oscilación Efecto de las oscilaciones en el desempeño del proceso. Costos de energía, variabilidad de

proceso y calidad de productos.

Recorrido de la Válvula Cantidad de movimiento de la válvula por hora. Costos de mantenimiento.

Por ejemplo, el porcentaje de tiempo del cual el lazo opera en modo no Normal, o en modo MANUAL, es una métrica bastante útil para empezar a detectar problemas escondidos en el sistema de control. Normalmente este porcentaje debe ser bajo, y cuando empieza a aumentar superando un objetivo deseado, se convierte en un indicativo de que algo no anda bien en el proceso y/o en el sistema. Igualmente sucede con el porcentaje de tiempo en el cual la salida de un controlador permanece saturada en 100% o 0%, o en un límite especificado. Básicamente, cuando la salida de control se encuentra en un límite, el controlador ha dejado de controlar la variable de proceso. Y esto es no deseable pues genera incrementos en los niveles de riesgo de la seguridad de la planta y los equipos, además de que crea restricciones en la cantidad de productos.

Las oscilaciones en los procesos continuos no son convenientes y deben evitarse en todo momento. Sin embargo, la presencia de oscilaciones es más común de lo que se desea en muchas plantas. Es importante medir de alguna forma el significado de la oscilación y estimar el impacto que tiene en los costos de energía, en el aumento de la variabilidad de proceso y en la calidad de los productos.

IV.     PASO 2 – APLIQUE SOLUCIONES CON OBJETIVOS

Tabla 2. Mediciones del desempeño de control de procesos – Segundo paso.

Métrica Solución con objetivo Aporte al negocio
% de Tiempo en que la válvula de control está en un

Límite

Cambiar el trim de la válvula, reducir restricciones, aumentar la capacidad de la bomba. Aumento en la producción con una inversión muy menor en el trim de la válvula.
Recorrido excesivo de la válvula de control Agregar un filtro, remover la acción derivativa. Disminución en la variabilidad de proceso, mejoramiento de la confiabilidad de la planta.
Indice de Harris, especialmente para lazos de flujo Sintonizar óptimamente Estabilidad, respuesta rápida, mejoramiento de la calidad.
Impacto de

Oscilación y Periodo de

Oscilación.

Ordenar todos los lazos por periodo de oscilación. Resolver la causa fuenta mediante sintonía óptima y/o reparación de la válvula. Comúnmente, ahorros de energía y estabilidad del proceso. Algunas veces aumento en la producción.
Brecha de Oportunidad A medida que se reduce la variabilidad, se obliga a los operadores a llevar los setpoints más cercanos a valores óptimos. Reducir el costo de unidad y mejorar la calidad.
Banda de ruido. Filtrar y sintonizar. Reducción de variabilidad de la calidad. Reducción de costos de operación.

Cuando se buscan y se aplican soluciones con objetivos en el proceso, desde el punto de vista del control de procesos, generalmente se logra impactar en forma positiva el desempeño del negocio en la planta.

Métricas típicas incluyen el porcentaje de tiempo en que la válvula de control está en un límite, el recorrido de la válvula, el índice de Harris, las oscilaciones, la brecha de oportunidad y la banda de ruido. La Tabla 2 muestra un grupo de ejemplos de métricas utilizadas en diferentes plantas. Cada métrica conlleva una medición, una búsqueda de la solución, una implementación de acciones correctivas y un cálculo del aporte positivo al desempeño económico de la planta.

V. PASO 3 – REDUZCA LA VARIABILIDAD DE PROCESO

Medir la variabilidad de proceso es el primer paso en la evaluación del desempeño de los sistemas de control en una planta. Igualmente, realizar un seguimiento y mantener un registro histórico de la variabilidad de proceso puede producir información valiosa en cuanto a la degradación o mejoramiento del desempeño [11, 4].

  • Hay que poner atención tanto a la variabilidad a corto plazo como a la de largo plazo.
  • La variabilidad de proceso puede ser periódica o aleatoria en su naturaleza.
  • La variación periódica puede ser analizada mediante la Transformada de Fourier.
  • El análisis muestra la potencia y el periodo de las oscilaciones.

Tabla 3. Ejemplo de un reporte de variabilidad y oscilación en lazos de control de una planta [2,7].

Tabla 3 muestra un reporte de variabilidad y oscilación en una unidad de proceso en una planta. Un análisis de estos índices puede ayudar a calcular el impacto en el desempeño económico de la planta.  Los efectos de la variabilidad de proceso pueden ayudar a:

  • Encontrar los malos actores del control en una planta de proceso
  • Encontrar la fuente de variabilidad.
  • El mal actor puede no ser la causa fuente.

VI. PASO 4 – ENCUENTRE LA CAUSA RAÍZ

Los sistemas de ahora automatizan el análisis de la causa fuente cuando se presentan oscilaciones o perturbaciones que inician interacciones entre lazos. Las perturbaciones pueden involucrar varios lazos; es necesario identificar los lazos iniciadores de las interacciones para actuar sobre ellos y corregir su comportamiento.

No siempre los malos actores están al comienzo, aguas arriba, en el proceso de producción; un ejemplo son las recirculaciones y efecto en la estabilidad del proceso. Basado en el análisis de la Transformada de Fourier de las señales de control se pueden identificar los componentes de frecuencia en las oscilaciones, y así, determinar los lazos o condiciones iniciadoras de la oscilación. Ya existe en el mercado tecnología patentada que realiza esta labor en forma automatizada.

Figura 2. Espectro de potencia para determinar componentes en las oscilaciones.

El espectro de potencia (Transformada de Fourier de la serie de tiempo de la PV) muestra la potencia relativa en la señal en el tiempo de la evaluación previa, a varios periodos que van desde el doble del tiempo de muestreo hasta la ventana de tiempo de recolección de los datos.

Un pico en el espectro de potencia acumulado demuestra la existencia de una oscilación dominante. Otros picos representan otros componentes de la oscilación del armónico.

En la Figura 2 se muestra el espectro de potencia de un lazo que está oscilando. El porcentaje de la potencia representa la contribución a toda la variabilidad que el respectivo componente de frecuencia está produciendo en lazo. Similarmente, en la Fig 3 se muestra el espectro de potencia acumulado de un lazo que está oscilando en el cual se puede apreciar un componente dominante a un periodo de siete segundos y con un aporte de 15% de variabilidad. Esto quiere decir que si se identifica la causa fuente de este componente y se elimina, existiría un potencial de reducción del 15% en la variabilidad de proceso. Este valor de reducción en la variabilidad puede traducirse a ahorros en costos. La variabilidad de proceso cuesta dinero [1,4,6,8].

Fig 3. Espectro de potencia acumulado para un lazo de control.

La Fig 4 muestra la el mapa de interacción de lazos en una unidad de craqueo catalítico; llamado también mapa de interacción en el proceso. El objetivo es identificar qué lazos están interactuando con el 14FC0405, en qué grado de interacción y si es por adelanto o atraso. Los colores van de desde rojo intenso hasta azul intenso, pasando por diferentes tonos de amarillo y azul. Entre más rojo o azul es cada cuadro, mayor el grado de interacción de los correspondientes lazos.

Fig 4. Aplicación del análisis de interacción de lazos de control de procesos.

 La Determinación de la Causa Fuente es una Técnica Probada [1,2,6,7]

  • Para un sistema de producción de crudo en Colombia, la presión de inyección de agua de recuperación no se mantenía constante; esto ocasionaba problemas de producción. Cualquier aumento en la producción produce un impacto extremamente positivo en el desempeño del negocio. Para un centro de producción de 10 KBPD antes de la optimización el impacto financiero con un mejoramiento del 1% en la producción, a un precio del barril de $85, es USD $255.000 al mes (USD $3MM al año) [8,10].
  • Una planta de plásticos en Alabama generó ahorros de $1MM+ luego de identificar un ciclo en la torre de enfriamiento que producía oscilaciones en la temperatura y presión.
  • Una planta química en Texas identificó la causa fuente de las perturbaciones de una columna de destilación, e inmediatamente capturaron ahorros de energía de 7.000 libras por hora.
  • Una planta de Papel en Wisconsin identificó la causa raíz de problemas en la calidad del peso base en una localización improbable aguas arriba

 Desarrollo del entendimiento de su proceso más rápido

 Existen técnicas patentadas que aplican correlación cruzada en forma masiva. Esto es especialmente útil a la hora de analizar interacciones de lazos en diferentes partes de las plantas. Estas corridas de correlación cruzada masiva se realizan sobre datos de proceso que normalmente ocurren.

Fig 5. Correlación cruzada masiva de los lazos en una planta.

La Fig 5 muestra una correlación cruzada masiva de los lazos de una operación unitaria en una planta. Es una descripción visual que permite identificar los “puntos calientes” de una planta; es decir, aquellos lazos que tienen alto índice de interacción cruzada. El código de colores es similar; el rojo intenso indica alta interacción. Los siguientes aspectos resaltan la utilidad de realizar análisis de este tipo de gráficas:

  • La magnitud de la interacción se ve en forma más clara.
  • El agrupamiento de las variables se nota más claramente.
  • El factor de adelanto/atraso se detecta más rápidamente.

VII. PASO 5 – REALICE SEGUIMIENTO DEL DESEMPEÑO

Al realizar un seguimiento del desempeño del control de procesos, se puede lograr una evaluación detallada de las unidades de proceso. Al iniciar el monitoreo del desempeño se deben establecer los índices claves de desempeño (KPI’s), así como sus líneas base y umbrales de aceptación. Una vez

establecidos estos, se inicia y se hace seguimiento [2,6,7]

Acciones correctivas.

  • Identificar un plan de acción y recomendaciones.
  • Hacer seguimiento a los planes de acción para asegurar que se resuelvan los problemas.

Diagnóstico.

  • Realizar seguimiento del desempeño contra los KPIs, con notificaciones razonables y con un objetivo.
  • Identificar aquellos problemas con el mayor impacto económico y su causa raíz.

Documentación del Valor.

  • Generar reportes periódicos que documenten los problemas identificados, la causa raiz, las acciones propuestas y el estado de la resolución.

VIII. PASO 6 – DOCUMENTE Y COMPARTA LOS RESULTADOS

Es extremadamente importante, además de muy útil, cuantificar y documentar los beneficios obtenidos. Los beneficios derivan de un análisis de desempeño antes y después del mejoramiento. Se debe mostrar también el impacto técnico del trabajo de mejoramiento realizado.

Tabla 4. Resultados y expectativas de las mediciones de desempeño.

Beneficio Rango Típico Rango Conservador
Reducción de Energía 0.5% to 2% 0.5% to 1%
Aumento de Producción 1 to 10% 1 to2%
Presupuesto de Mantenimiento de Válvulas de Control Redución del 10% to 50% 10% to 20%
Mejoramiento de la Calidad Mejoramiento del 5% to

50%

5% to 10%

El costo de estar operando como se estaba operando, comparado con los beneficios y costo de operar después del mejoramiento, es la base del cálculo de los beneficios. La Tabla 4 muestra típicos beneficios obtenidos junto con el rango de mejoramiento. Es aconsejable comenzar donde se espera ver las mejoras económicas inmediatas. Se debe comparar los resultados contra las expectativas del plan de mejoramiento.

IX. PASO 7 – CONVIÉRTALO EN UN HÁBITO

El monitoreo del desempeño de los sistemas de control (y del proceso) debe ser un hábito. En los primeros seis meses debe enfocarse el esfuerzo para que se convierta en un hábito. En el mejoramiento continuo se resuelven los problemas basándose en el impacto económico, buscando que este sea siempre incremental.

La identificación de desviaciones adicionales incluye el desempeño continuo de cada uno de los componentes del lazo de control. El diagnóstico y corrección de nuevos problemas debe ser siempre parte del mejoramiento continuo. Ejemplos de situaciones emergentes incluyen instrumentos o equipos fallando, cambios en el proceso o parámetros de proceso incorrectos, entre otros.

X. CONCLUSIONES

Seguir la metodología mostrada en este artículo ha producido resultados positivos en el desempeño de los sistemas de control de procesos en plantas de proceso. Los resultados positivos se trasladan al desempeño económico de la planta. Este impacto normalmente puede ser considerable y no hacer nada es usualmente bastante costoso. Cada vez más, en más plantas, se están tratando los lazos de control como un activo. Y como tal, sub-utilizarlo y mal-utilizarlo representa pérdidas económicas. Las plantas de proceso son en general un activo que tiene costos asociados, pero que produce productos que generan ganancias. El sistema de control automático es parte integral y vital de ese activo global. El desempeño de los lazos de control debe ser monitoreado. Se mostró en este artículo que pasos como medir el desempeño, definir métricas de desempeño, enfocar los objetivos, reducir la variabilidad de proceso, identificar las fuentes de variabilidad, detectar interacción en el proceso, medir el impacto de las oscilaciones, medir los beneficios y hacer de esta metodología un hábito, producirán resultados positivos inevitablemente. Estas metodologías afortunadamente están automatizadas y disponibles en el mercado. Estos sistemas mejoran la productividad, disminuyen costos, optimizan el desempeño de la planta y se convierten en herramientas extremadamente útiles en el mejoramiento continuo de los procesos.

Reconocimientos: gracias a Steve Obermann y Metso/ExperTune por permitirle al autor utilizar parte de su material para este artículo.

REFERENCIAS

  • Process Control & Optimization – Chap. 2.1 Pag. 19.
  • Buckbee, G., Finding the Business Value of Basic Control Performance, ISA Automation Week, Nashville, TN. October 2013.
  • Buckbee, G., Real-Time Metrics for Process Performance, Article in Chemical Engineeering, June 2007
  • Coughran, Mark T., Valves: Testing for Peak Performance, INTECH, October, 1994.
  • Gerry, John. Establishing a Basis for Performance, ExperTune. Presented at ISA 2002
  • Martin, Peter. The Impact of Automation on Business Value. ISA Automation Week, Nashville, TN, October 2013.
  • Obermann, S., Getting your Control System to Deliver Economic Value, ISA PCS Symposium, , Houston, TX, October 6-9, 2014.
  • Obermann, S., Optimizing Heat Recovery with Control Performance, ISA Automation Week, Nashville, TN, October 2013.
  • Otero, F., Process Variability Costs Money, ISA PCS Symposium 2014, Houston, TX. October 6-9, 2014.
  • Otero, F., Never Forget the Fundamentals of Process Control, InTech Magazine, June 2008 Edition.
  • Otero, F., Control loop monitoring and performance – Key in plant optimization, 4th International Congress on Automation in Mining, November 5-7, 2014.
  • Otero, F. et. al, Performance Evaluation of Advanced Control Strategies on a Variable Dead Time Process. 8th Latin American Congress on Automatic Process Control, Vina del Mar, Chile. 1998.
  • Rinehart, Neal F., The Impact of Control Loop Performance on Process Profitability.  AspenWorld 97, October 15, 1997 Boston, Massachusetts
  • Shinskey, F.G., Energy Conservation Through Control, Academic Press, Elsevier BV, Amsterdam, 1978.
  • White, D.C., Increase Plant Productivity Through Online Performance Monitoring, Hydrocarbon Processing, June 2002, pp. 69-76.

Autor: Fernando Otero, CAP. Optimo Group Inc. Profesional Certificado en Automatización (CAP) de la International Society of Automation (ISA), y es un consultor Senior en el área de automatización de procesos con la firma Optimo Group Inc. en Indianapolis, USA. Fernando Otero es ingeniero químico de la Universidad Nacional de Colombia, con postgrados de maestría en la Oklahoma University y estudios de doctorado en la University of South Florida, ambos en ingeniería química con especialización en control automático de procesos físico-químicos. presidente y fundador de la firma de consultoría en control automático de procesos Optimo Group Inc, en Indiana, USA. Previamente Fernando trabajó para Ecopetrol-ICP en Colombia en el grupo de automatización durante 9 años y luego para Cornerstone Controls Inc. en USA durante 11 años como consultor en proyectos de control automático de procesos. fernando.otero@optimogrp.com.

 

 

 

 

 

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