Coautoría: Paulo Roberto Chiarolanza Vilela y Thiago José Barbosa Mesquita, Ingeniero Mecatrónico y Especialista en Aplicaciones, respectivamente

Recientemente, hemos incorporado a nuestro vocabulario términos vinculados a las tecnologías de la información e internet: nube, Big Data, máquina aprendizaje, internet de las cosas, inteligencia artificial, entre muchos otros; pero ¿cómo aplicar estos conceptos en la planta o en nuestras rutinas de trabajo?

La integración de estas tecnologías orienta a las empresas hacia las llamadas “fábricas inteligentes”, en las que todos los procesos están automatizados y conectados, generando datos que se almacenan en la nube y se analizan en tiempo real por sistemas de inteligencia artificial, cooperando con expertos humanos para decisiones rápidas. y descentralizado. Aún incipiente, algunas de estas innovaciones ya están en funcionamiento o en pleno desarrollo. Ejemplos de esta nueva realidad son:

Automatización industrial
Tema recurrente aún en la Tercera Revolución Industrial, el sector de la bioenergía experimentó avances en la automatización industrial en las últimas tres décadas, con la adopción masiva de tecnologías de Controladores Lógicos Programables y el surgimiento de centros de operaciones integradas que controlan desde la llegada de la caña de azúcar hasta la salida. del producto final.

Un buen ejemplo de estas ganancias reales está en la fermentación. Los procesos de fermentación de alto rendimiento requieren atención especial en términos de preparación del mosto, conducción de alimentación, control de temperatura y procedimientos de CIP. La aplicación de este tipo de control promueve una mejor distribución del azúcar en el tiempo, aumentando la eficiencia en el etanol y reduciendo los costos de producción. En valores corrientes, el aumento del Rendimiento General de la Destilería (porcentaje) del proceso manual al proceso automático en 1,43 puntos porcentuales equivale a más de 7,4 millones de reales para una destilería que produce 800 metros cúbicos de etanol por día.
 

Tecnología analítica de procesos
El concepto de PAT, Proceso La Tecnología Analítica , que puede traducirse como Tecnología de Procesos Analíticos, prevé la transferencia de análisis de calidad a las líneas de producción ( en línea, en línea ) y tiene un fuerte potencial de aplicabilidad en las industrias del azúcar y el etanol. El principal representante de este concepto es la tecnología NIR, Near infrarrojo Espectroscopia.

Prácticamente todas las muestras del sector pueden ser analizadas por el principio NIR, como caña triturada, bagazo, caldos, pastel, almíbar, pasta, miel, mosto, vino, levadura, azúcar y etanol producido, permitiendo detecciones analíticas en tiempo real y optimizando el proceso de producción. Aplicaciones como el control de extracción con análisis directo de fibra, humedad y azúcares del bagazo a raíz del azúcar producido y la fermentación ya son una realidad.

Soluciones MES
Diez de cada diez gerentes sueñan con monitorear, en tiempo real y con precisión, todas las operaciones industriales; en el que un problema inminente es detectado y solucionado por el equipo, que cuenta con la información necesaria para la toma de decisiones antes de que se produzcan desviaciones que comprometan la calidad o la eficiencia de la industria. Esto es posible con las soluciones MES (Manufacturing Execution Systems).

Las plataformas MES adquieren datos de diferentes fuentes (sistemas de gestión, ERP, automatización industrial por ejemplo), automatizan la organización de la información por equipo, lote, operador, turno y realizan análisis de métricas y rendimiento de producción, control estadístico de procesos, capacidad (CP, CPK), brindando una amplia gama de información de valor gerencial que reduce las fallas y aumenta la confiabilidad del proceso.

Fábricas Inteligentes
El concepto de fábricas inteligentes consiste en crear un entorno donde las tecnologías digitales trabajen juntas, conectando máquinas y sistemas automatizados. Entonces, desde sensores simples hasta analizadores de componentes múltiples (NIR) generan datos en tiempo real, los cuales son almacenados (Big Data) y definen los mejores set-points de forma autónoma, mediante simulación, optimización y lógica difusa. Las acciones serán monitoreadas por plataformas MES y validadas por modelos predictivos que aprenden continuamente de cada nuevo dato.

Conclusiones
Las industrias del azúcar, el etanol y la bioenergía han invertido en tecnologías que tienen como objetivo obtener información confiable en tiempo real, construyendo un camino hacia la Industria 4.0, elevando la industria a un nivel sin precedentes de productividad, calidad y seguridad operativa.

La combinación de las tecnologías habilitadoras de Industria 4.0 hace posible consumir fácilmente grandes cantidades de datos y generar análisis y evaluaciones muy rápidamente, algo que, para un ser humano, podría llevar semanas de trabajo.

Este método ayuda a revisar y ajustar las operaciones en función de las interacciones y comportamientos recientes de la planta, identificando variables relevantes, acelerando y automatizando análisis complejos, haciendo que los humanos se centren solo en los aspectos más relevantes de la industria. Todo esto representa una reducción de costos y una mejor planificación de la producción de cultivos actuales y futuros para generar ingresos y prevenir posibles pérdidas.