Objetivo: Tener éxito en la transformación digital

Las plantas que han tenido éxito en la transformación digital no han seguido el camino que pensaron en un primer momento. Lo han logrado mejorándolo…

 

Un posible falso comienzo

Se considera que un proceso de transformación digital debería comenzar a dar resultados dentro de los tres primeros meses; caso contrario, quedará trabado. Al respecto, cabe señalar que la implementación de una ‘plataforma de software’ adicional por sobre un historizador y sistema ERP podría tardar años y, por lo tanto, también llevaría años ver los resultados de la inversión. En consecuencia, colocar una plataforma o ‘lago de datos’ por sobre otras no sirve demasiado.

No deje que la transformación digital (Industrie 4.0) se convierta en otra capa de ‘plataforma de software’ por sobre las demás capas. Al respecto, las plantas exitosas usan su historizador existente como plataforma, simplemente extendiéndolo con una base de datos para datos de confiabilidad, tales como espectros de vibración, acerca del desempeño de los activos. Estas plantas pueden comenzar de inmediato, conectando digitalmente sensores en apps de software según necesidad para resolver los problemas de a uno por vez, con un rápido retorno de la inversión. Al respecto, utilizan una infraestructura común basada en estándares como WirelessHART, fieldbus Foun­da­tion y OPC-UA para albergar un amplio espectro de aplicaciones con una DOI (Digital Operational Infraestruc­ture) común.

Las soluciones de ahorro de energía tienen un efecto inmediato.

En cambio, las soluciones de confiabilidad comienzan pronosticando fallas de inmediato, pero quizás tarden en mostrar reducciones de costo y paradas a consecuencia de un menor número de fallas sorpresivas.

Las soluciones para el proceso de producción permiten conocer de inmediato la situación, pero puede pasar algún tiempo antes de que se reduzca el número de productos fuera de especificación, o que se vea claramente una reducción del costo de traslados y materia prima.

También insume tiempo ver el efecto de las soluciones de seguridad reduciendo la cantidad de incidentes.

Las soluciones en estos cuatro dominios conforman la columna vertebral de la transformación digital en cuanto a excelencia operativa y un desempeño de top cuartil. Muchas otras soluciones, tales como tablets y teléfonos inteligentes, drones y rastreadores, donde los ahorros son más difíciles de cuantificar, no deberían ocupar el centro de la tarea de digitalización.

Algunas plantas inician la transformación digital (Industrie 4.0) con los proyectos equivocados, donde la diferencia entre la anterior y la nueva forma de trabajar quizás no sea tan marcada. Por ejemplo, rastreadores, drones, tablets y teléfonos inteligentes no siempre son los mejores ejemplos de transformación digital, ya que todavía necesitan un ser humano para operarlos. Un humano debe controlar el rastreador o el dron. Un humano debe portar el tablet o teléfono inteligente, inspeccionar y tipear datos en el dispositivo, que sigue siendo manual y no completamente automático.

Hay soluciones de transformación digital que son completamente automáticas: usar un sensor permanente para automatizar la recolección de datos, la comunicación de datos digital y el software para interpretar automáticamente los datos. Es por esta razón que conviene poner los drones y los robots en la última parte de una hoja de ruta de la transformación digital.

Los dashboards y la Realidad Aumentada (AR) son displays para los humanos, conformando el último paso en la cadena datos-información-conocimiento-sabiduría. Antes de generar un dashboard o una superposición de AR, se requiere una analítica  adecuada para conseguir la información en el dashboard o en un dispositivo de realidad aumentada. Y antes de que pueda obtener una analítica confiable, necesita datos útiles. En consecuencia, las plantas deben comenzar con sensores. De lo contrario, los dashboards, desktops, tablets o teléfonos inteligentes no tendrán la información útil y confiable que el personal necesita para hacer mejor su trabajo y no servirán para nada.

Las plantas que han tenido éxito en su transformación digital comenzaron con sensores fieldbus o wireless conectados digitalmente a la red digital.

Algunos especialistas proponen "analizar 10 años de datos durante 3 meses para ver qué correlaciones se pueden encontrar y qué información se puede descubrir". Este criterio, que no involucra a los usuarios finales de una planta, tiene el riesgo de derivar la digitalización hacia problemas que no existen. En este caso, si una solución no resuelve un problema real y no consigue hacer más fácil el trabajo de las personas, no se utiliza, que modo que está la posibilidad de que las soluciones caigan en desuso y la transformación se detenga.

En cambio, las plantas que han tenido éxito en la transformación digital usan otro concepto. El personal de planta conoce cuáles son los problemas que lo aquejan: interrupciones, consumo de tiempo y recursos. En consecuencia, hay que comenzar por resolver estos problemas, lo que facilitará las tareas de las personas y garantizará el uso de las nuevas herramientas digitales.

 

Objetivo: Tener éxito en la transformación digital

 

Métricas de transformación digital

La transformación digital suele justificarse en base al retorno de la inversión, lo cual permite confirmar el éxito o no de la iniciativa. Se deben cotejar el ‘antes’ y el ‘después’ en ítems como costo de mantenimiento, paradas, costo de energía, incidentes, producción, etc.

Hay que dedicar tiempo para pensar en cómo medir y demostrar los ahorros y otras mejoras. ¿Hay disponible un costo de referencia u otras métricas obtenidos de la forma actual de operación?

La reducción del consumo de energía, gracias al monitoreo de trampas de vapor e intercambiadores de calor, es fácil de confirmar midiendo el consumo de servicios públicos por tonelada de producto producido o procesado para ver la diferencia real. De hecho, la misma medición del consumo de servicios públicos por área y por unidad para la gestión de energía ISO 50001 suele ser parte de la transformación digital.

La reducción de las pérdidas de material, como resultado del monitoreo de válvulas de alivio, es fácil de confirmar a partir del balance de masa entre materia prima y producto, o se la puede ver directamente como una reducción de la combustión de antorcha por tonelada de producto producido o procesado midiendo el caudal de gas de antorcha. 

Por su parte, la reducción del número de fallas sorpresivas en equipos a consecuencia del monitoreo de condiciones se puede ver a partir de los registros de mantenimiento. La posibilidad de evitar costos se puede estimar en base al menor número de incidentes y al costo normal de reparación. También se pueden rastrear las paradas no programadas y el costo asociado de esas paradas.

Los incidentes de seguridad se pueden rastrear utilizando los registros de HS&E (Salud, Seguridad y Medio Ambiente) en cuanto a monitoreo de válvulas, monitoreo de duchas de seguridad, detección de fugas, etc.

Por lo general, se suelen registrar métricas de producción, tales como cantidad de productos fuera de especificación, que sirven para demostrar una reducción.

Un menor costo operativo, por ejemplo en transporte, se puede ver a partir de los registros financieros.

En cambio, los resultados de desplegar tablets y teléfonos inteligentes con la infraestructura de soporte asociada podrían ser difíciles de medir.

 

Sostener la transformación digital

Obtener información acerca de los desafíos de una planta que se busca resolver a través de la transformación digital en todos los departamentos operativos es una buena práctica. Sin embargo, cabe recordar que, a la hora de formar un equipo digital ad-hoc temporario conformado con personal de distintos departamentos para un programa de transformación digital, con el tiempo ese personal tendrá que volver a su trabajo habitual. Sin embargo, no hay que olvidarse que la transformación digital es para siempre, por lo que la transformación digital necesita un responsable a largo plazo en cuanto a automatización y mejora continua.

 

La transformación digital no es un proyecto, es un estilo de vida.

 

 

Para llevar a cabo la iniciativa digital debe haber personal de I&C para la infraestructura operativa digital (DOI según sus siglas en inglés), que es la parte principal, y personal de informática para la parte correspondiente al sistema ERP.

El personal de I&C trabaja con departamentos operativos, tales como mantenimiento, confiabilidad, integridad, producción, calidad, HS&E, y proceso/energía, para impulsar proyectos de transformación digital en cada dominio.

Si el personal de planta no modifica sus maneras tradicionales de trabajar, es porque las nuevas herramientas digitales no le sirven. Si las nuevas herramientas digitales le sirven, las usarán y no aceptarán volver a lo anterior.

Las plantas que han tenido éxito en la transformación digital fueron desplegando herramientas que realmente sirven, son fáciles de usar y con poco esfuerzo. Por ejemplo, automatizar la recolección manual de datos mediante la implementación de sensores de modo que el personal no tenga que ir al campo con testers portátiles o leer medidores.

Una vez desplegados los sensores y mostrados los datos, o la información obtenida a partir de los datos, el personal ya no tendrá que salir a buscarlos. Al respecto, si los datos se muestran sólo en una sala de control, el problema no queda resuelto y esos datos no se utilizarán, trabando su adopción.

 

Objetivo: Tener éxito en la transformación digital

 

De manera similar, si se intenta realizar la analítica de equipos usando sólo datos de proceso existentes, no se podrán conseguir alertas tempranas y resultados confiables. El personal pronto desconfiará de la solución y volverá a su antigua manera de trabajar.

Por lo tanto, las plantas deberán recurrir a un sensado directo en los equipos para lograr una analítica más predictiva y confiable a fin de garantizar su uso continuado. Los ingenieros de planta sabrán cuáles son los sensores necesarios, que también se podrán encontrar en documentos como FMEA, árbol de fallas o matriz de fallas.

La transformación digital es una necesidad. Sin embargo, para que el cambio sea sustentable, es necesario que abarque todos los aspectos. No se puede agregar la carga de ingresar datos en una tablet en el piso de planta a un administrativo a fin de elaborar un dashboard. Los datos deben ser recolectados automáticamente de modo que no haya ingreso manual de datos y que beneficie tanto al personal administrativo como al personal del piso de planta.

El personal volverá a sus viejas costumbres si la solución no les sirve, y tal vez incluso se resigne si se convierte en una carga. Un software personalizado que no puede ofrecer todas las funciones requeridas y una interface amigable con el usuario por el alto costo de realizar iteraciones de cambios y agregados, puede llegar a ser algo muy frustrante.

Una analítica que da resultados impredecibles al no poder verificar el modelo elaborado con machine
learning
y no tener los sensores adecuados, se traduce en una solución sin éxito que hace que el personal regrese a sus antiguas maneras de trabajar. Si las herramientas no son útiles o son demasiado difíciles de usar, no se utilizarán.

En cambio, las plantas que han tenido éxito en la transformación digital usan un software predefinido con analítica basada en primeros principios (1P) sólidos y FMEA, y sensores directos.

 

Todos quieren la información, nadie quiere ingresar los datos.

 

La cultura de la transformación digital

La transformación digital comienza apuntando a excelencia operativa, lo que involucra a todos los departamentos operacionales de una planta. El resultado es un reporte con soluciones altamente procesables para los problemas reales de la planta. La mayoría de estas soluciones ya han sido probadas y testeadas en otras plantas similares, por lo que no implica largos períodos de desarrollo, testeo y prueba de conceptos. Las soluciones probadas pueden implementarse de inmediato y ver los retornos rápidamente. Luego, las soluciones podrán escalarse a través de la planta.

Incluso la infraestructura es escalable a nivel de unidad, área y a toda la planta y no se requiere una infraestructura masiva. Con unos pocos éxitos cuantificables, por ejemplo reducción de pérdidas de vapor y gases de antorcha del producto, se podrán implementar entonces aplicaciones en las cuales es más difícil cuantificar los beneficios. Pero siempre está la posibilidad de que aparezcan nuevas soluciones…

Aparte de destapar problemas que se pueden resolver a través de la transformación digital, también se le puede enseñar al personal a pensar de una nueva manera para resolver problemas. En el futuro, se podrá innovar con sensores y software como solución digital a la hora de encontrar problemas en las operaciones. Cuando el personal de la planta pueda pensar de esta manera digital, es cuando se sabe que su cultura ha cambiado.

 

Sin replicación de datos

Si la transformación digital se inicia embarcándose en la implementación de una ‘plataforma de software única’ o ‘lago de datos’, es posible que se tarde meses o años y millones de dólares antes de desplegar la primera solución de uso real para ver la diferencia. Hay un riesgo de que la transformación digital se detenga y quede abandonada antes de que se complete.

En cambio, las plantas que han tenido éxito en la transformación digital utilizan su historizador de proceso existente y lo amplían con un historizador de confiabilidad. De esta manera, los datos no se replican en lugares adicionales. Una arquitectura distribuida significa no tener que replicar datos provenientes de varias bases de datos de sistema en una base de datos central de una ‘plataforma de software única’, sino usar OPC-UA como ‘plataforma virtual’ para acceder a datos directamente desde cada base de datos fuente sin replicación. En definitiva, una moderna arquitectura de datos distribuida.

 

Objetivo: Tener éxito en la transformación digital

 

Superar la resistencia

Algunos proveedores proponen cambios en la infraestructura informática, tales como agregar otra ‘plataforma de software única’ por encima de ERP, lo cual puede resultar difícil ya que estas plataformas cuestan millones de dólares, se demoran años en implementarse y duplican la funcionalidad del historizador existente, sumando poca o ninguna funcionalidad nueva. Más aún, aumentaría el costo y la carga de soporte informático.

Puesto que la mayoría de las plantas ya tienen una plataforma de software y su historizador, en los cuales han invertido mucho dinero, no quieren tener que soportar otro más. Y teniendo en cuenta que un tal proyecto requiere mucho personal y bastante dinero, las plantas disponen de muy poco personal técnico y se enfrentan a exigencias imprevistas en los presupuestos.

Las plantas que han tenido éxito en la transformación digital usan su historizador existente como plataforma para evitar problemas en la infraestructura informática. De esta manera, las plantas también podrán evitar conflictos con los requerimientos de soporte ya existentes, utilizando lo que ya tienen para trasladar las soluciones digitales a producción con un acceso escalable a los datos desde toda la empresa.

 

Soluciones predefinidas sin programación personalizada

Esto quizás parezca contradictorio al principio, pero una vez que se lo analice, se podrá comprender la lógica: las soluciones personalizadas quizás dejen de servir. Cuando un integrador de sistemas escribe apps de software personalizadas, es algo nuevo y no probado, por lo que invariablemente habrá deficiencias de funcionalidad ya que el integrador y los usuarios de la planta no pueden pensar y especificar todas las características requeridas y deseadas de antemano.

En consecuencia, la planta gastará muchos meses, y tal vez años, programando y testeando múltiples versiones del software antes de llegar al adecuado. Se pueden esperar deficiencias en la exactitud de predicción analítica de un nuevo algoritmo o modelo al no estar perfeccionado, ya que se requieren pruebas en plantas reales y en distintas condiciones operativas para eliminar falsos positivos y no dejar de detectar problemas en desarrollo.

Por último, las deficiencias en la facilidad de uso suelen ser comunes en un software personalizado ya que, por no haber sido usado anteriormente, no hay realimentación de anteriores usuarios sobre el producto. Por lo tanto, lo personalizado no suele ser mejor que un software predefinido listo para usar.

 

Nadie intentará escribir un procesador propio de textos ‘mejor’, ya que un software predefinido es más económico, más fácil y con abundantes características.

 

Las plantas que han tenido éxito en la transformación digital utilizan un software predefinido con un registro de seguimiento probado. Perfeccionado a través del tiempo, con todas las funciones y un algoritmo ajustado e intuitivo. De esta manera, no hay necesidad de contratar programadores.

Cabe señalar que incluso sin una programación de software personalizada, es posible aplicar una metodología "ágil" en el desarrollo de soluciones de transformación digital, por ejemplo desplegar y testear otra app de analítica, agregar un sensor si es necesario, cambiar ajustes por defecto, etc. Es posible implementar una configuración básica temprano y luego ir mejorándola continuamente. Las opciones de configuración en el software ofrecen flexibilidad para responder rápidamente a pedidos de cambios.

 

Acceso a datos sin tropiezos

Las APIs (Application Program­ming Interfaces) propietarias y los servicios web asociados con una ‘plataforma de software única’ explican las razones por las que tales proyectos se frenan. Es necesario programar un driver personalizado para cada fuente de datos y cada app, y luego mantener ese driver de software con actualizaciones constantes durante la vida útil del sistema. No es una manera práctica de tener acceso a datos, ya que hay demasiada dependencia del integrador.

En cambio, las plantas que han tenido éxito en la transformación digital utilizan OPC-UA estándar para acceder a datos.

 

Datos correctos para la transformación digital

Otra razón para explicar la falta de éxito podría ser la dependencia de datos existentes sin haber incorporado los sensores necesarios para medir directamente los indicadores principales en las áreas problemáticas. No se pueden resolver problemas de los equipos utilizando tan sólo los datos de proceso que tiene una planta, ya que esos datos no son un indicador confiable de los problemas de los equipos.

Las plantas que han tenido éxito en la transformación digital usan sensado directo para obtener datos confiables. Gracias a la nueva manera digital de trabajar en una planta, con una metodología ágil de alto nivel para la resolución de problemas, los datos se enriquecen constantemente incorporando sensores para el sensado directo de las variables necesarias en cada aplicación. La manera más práctica de hacerlo es usar sensores conectados en red digitalmente, wireless o fieldbus, preferiblemente no intrusivos.

 

Facilidad de uso en la transformación digital

Según un informa de McKinsey de octubre de 2018, “el esfuerzo y la experticia requeridos para desarrollar modelos exactos de machine learning más la tarea de limpiar y clasificar por primera vez años de registros de mantenimiento de texto libre realizados por distintas personas y escritos de diferentes maneras hacen que el algoritmo de machine learning sea difícil de definir”.

La eficacia de tales sistemas puede verse afectada por registros de mantenimiento incompletos o inexactos, ya que, a la hora de entrenar el algoritmo, se podría establecer una correlación incorrecta o perder un patrón que lleve a alarmas molestas o a la ausencia de alarmas, aun cuando ocurran síntomas de falla.

Puesto que el machine learning se basa en una ciencia de datos, quizás sea necesario contratar científicos de datos para configurar y mantener el sistema, lo que se suma al costo.

En cambio, las plantas que han tenido éxito en la transformación digital instalan sensores directos y analítica basada en primeros principios (1P) y FMEA. A la hora de utilizar ciencia de datos, es importante que el algoritmo resultante sea verificable como un ‘chequeo de validez’ para estar seguros de que la variable utilizada y las reglas tienen sentido.

Según McKinsey, el hecho más interesante es que, en muchos casos, ni siquiera se necesita analítica, sino tan sólo un sensor y un umbral de alarma. Si bien el entrenamiento es importante, igual de importante es la facilidad de uso. Los ingenieros de confiabilidad, los técnicos de mantenimiento y demás personal de operaciones no son programadores ni científicos de datos, por lo que es clave implementar un software fácil de usar con una analítica basada en la familiar y verificable 1P + FMEA con una interface de usuario simple que no requiere un entrenamiento excesivo.

Muchas veces hay cierta preocupación por el tema de talentos y competencias; en caso de soluciones complejas, sería un problema, pero, con un software adecuado, el personal de planta podrá aprender fácilmente.

 

Flujo de trabajo digital

Una vez que la analítica predice un problema en algún equipo, por ejemplo una falla en los cojinetes de una bomba, se deben tomar medidas. Es posible que los ingenieros de mantenimiento no estén delante de sus computadoras todo el tiempo, de modo que, para que la analítica (diagnóstico) sirva, es necesario enviar notificaciones a su teléfono inteligente donde sea que se encuentren, y una orden de trabajo emitida al sistema CMMS/ERP. Luego se envía una orden de trabajo que el técnico de mantenimiento en el campo recibe en su tablet a través de la interface de navegador web de CMMS/ERP.

Hoy en día, todo este trabajo se puede realizar digitalmente con los nuevos SOPs (Standard Operating Procedures) digitales. En consecuencia, la analítica predictiva de equipos en el nivel 3 (L3) debe estar conectada al sistema CMMS o ERP en el nivel 4 (L4) de la arquitectura de empresa ISA95/modelo de referencia de Purdue.

No hay necesidad de juntar los departamentos de informática e I&C (OT) para integrar la analítica con CMMS/ERP, sólo es necesario que colaboren. Y esto se simplifica cuando la integración entre la infraestructura DOI y el sistema ERP se realiza mediante un software estándar en lugar de recurrir a una programación personalizada. Es decir, la informática e I&C se encuentran en el nivel 3.5. Juntar los departamentos de informática e I&C contra su voluntad no es una buena idea.

 

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IIoT en nube o a nivel local/borde

La nube no es un requerimiento para la transformación digital. La integración en la nube requiere conexión a la Internet, lo que, a su vez, requiere la contratación de expertos en ciberseguridad si quiere conectar el sistema de control de procesos central. Los estudios de seguridad requeridos y el endurecimiento de la arquitectura de red que se necesitan en estos casos podrían tardar meses en completarse. En consecuencia, conectar el sistema central de control del proceso a la nube puede no ser una buena manera de iniciar la transformación digital, ya que implicaría mucho tiempo antes de que se vean los resultados.

La mayoría de las plantas no utilizan la nube para la transformación digital. El 99% de las plantas realizan la transformación digital a nivel local dentro del perímetro de la planta, sin conexión de Internet a la nube, lo que permite iniciar la transformación digital muy rápidamente y ver los resultados muy poco tiempo después.

Para ciertas aplicaciones de IIoT, la conexión a la nube se puede simplificar no conectando el sistema central de control de proceso a la nube. Es decir, la infraestructura DOI para monitoreo y optimización (M+O) es completamente independiente.

Este concepto no es posible en todas las aplicaciones de IIoT, pero sí en algunas, ya que hay muchas aplicaciones que no requieren ningún dato de proceso. Por ejemplo:

τ Vibración de equipos rotativos (compresor, turbina, bomba, ventilador/soplador, torre de enfriamiento, intercambiador de calor enfriado por aire, etc.)

τ Corrosión

τ Erosión

τ Trampas de vapor

τ Válvulas de alivio de presión

En estos casos, los sensores adicionales pueden ser conectados digitalmente a la red a través de un gateway de borde y a la nube sin pasar por el control de proceso central (CPC), sin ninguna conexión de datos con el DCS o historizador.

En otras palabras, puesto que la DOI es independiente del CPC, no agrega ningún riesgo de seguridad al CPC aun cuando el DOI esté conectado a la nube.

 

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Protocolos de digitalización

Los ingenieros de control, los técnicos de instrumentos y otras personas de una organización no están capacitados en protocolos de middleware orientados a mensajes, tales como MQTT, AMQP, CoAP y XMPP, que no son familiares en el entorno de planta. Las herramientas que utilizan estas personas en una planta, tales como comunicadores de campo portátiles, laptops con módems, interfaces y software IDM (Intelligent Device Management), no soportan estos protocolos.

Más aún, esos protocolos no ofrecen interoperabilidad semántica, por lo que no hay una herramienta única capaz de soportar dispositivos que utilizan dichos protocolos de múltiples proveedores. En consecuencia, el usuario tendrá que lidiar con una gran cantidad de herramientas, una para cada proveedor, lo cual no es factible en una planta.

Las plantas que han tenido éxito en la transformación digital suele usar protocolos conocidos, tales como WirelessHART, Modbus/RTU, fieldbus Foundation y PROFIBUS-DP, y su versión IP: HART-IP, Modbus/TCP, FF-HSE y PROFINET-IO. Estos son protocolos estándar que el personal de planta ya conoce.

Una planta ya cuenta con herramientas, tales como comunicadores portátiles de campo, laptops con módems, interfaces y un software IDM (Intelligent Device Management), para estos protocolos. De esta forma, la organización ya está familiarizada con estos protocolos, teniendo en cuenta que (excepto Modbus) proporcionan interoperabilidad semántica, por lo que es posible usar una única herramienta para dispositivos de múltiples proveedores.

Al respecto, hay un concepto equivocado de que la conexión a la nube requiere MQTT o AMQP, que no es cierto. La versión IP de los protocolos de fieldbus puede correr a través de la Internet directamente en la nube. No hay necesidad de conversión a MQTT o AMQP.

Más aún, la conversión a MQTT o AMQP significa perder metadatos valiosos e interoperabilidad semántica. Como regla, no convertir protocolos hasta el final de la cadena.

 

Objetivo: Tener éxito en la transformación digital

 

Preparado en base a una presentación de Jonas Berge, Senior Director, Applied Technology en Emerson Automation Solutions.

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