Madurez Digital en la Refinación de Alúmina

Resumen

El rápido avance de los métodos y las tecnologías digitales augura un impacto considerable en el sector de la alúmina y el procesamiento. Las herramientas modernas de aprendizaje automático, el Internet de las cosas (IoT), la computación en la nube y la optimización matemática en tiempo real cada vez son más comunes y accesibles. Estas herramientas se están usando para transformar el proceso de diseño de la refinería, mejorar la productividad de las operaciones y reducir los costos de mantenimiento, y permiten redefinir los procesos y modelos comerciales. Conocer estas tecnologías digitales en rápido desarrollo y tener una vasta experiencia en el sector son factores clave para generar valor y presentar el caso de negocio. En este informe se presenta el concepto de madurez digital y se proporciona un enfoque estructurado para analizar la transformación digital de plantas de procesamiento complejas. Al pasar por las etapas de madurez digital, los datos del proceso se usan primero para proporcionar visibilidad de la operación y obtener información de los procesos. Esta información ofrece datos reales que permiten el desarrollo de modelos predictivos. Los modelos predictivos luego permiten evaluar la situación y optimizarla para ayudar a tomar las decisiones correctas desde las instalaciones a un nivel que abarque toda la refinería. Esto puede lograrse mediante la determinación de los objetivos del proceso, la optimización de las actividades de mantenimiento o por otros medios. Se presenta un ejemplo de este enfoque de la madurez digital para la instalación de digestión de una refinería de alúmina. En esta instalación, modernos sistemas de software proporcionan medios interactivos e intuitivos para evaluar el desempeño actual de la planta y proporcionan información en tiempo real de los procesos, así como diagnósticos de los problemas operacionales. También se genera información predictiva sobre la confiabilidad de los activos para señalar el equipo que está en riesgo y brindar estimaciones de la vida útil residual de los equipos a fin de ayudar a planificar el mantenimiento.