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Yokogawa lanza el nuevo software "Gas Chromatograph AI Maintenance Support" (Soporte de mantenimiento de cromatógrafos de gases)

- Detección precoz de anomalías basada en IA para aumentar la eficacia del mantenimiento del cromatógrafo de gases de proceso GC8000 -

Yokogawa Electric Corporation (TOKYO: 6841) anuncia el lanzamiento de una herramienta de soporte de mantenimiento de la IA del cromatógrafo de gases (en adelante, "herramienta GCAI") que aumenta la eficiencia del mantenimiento del cromatógrafo de gases de proceso GC8000, un producto de la familia OpreX™ Analyzer.  Este software es capaz de detectar ligeros cambios en los datos de medición que son un indicio de un fallo inminente del instrumento antes de que esto pueda empezar a repercutir en las mediciones. Al permitir que el mantenimiento se realice a tiempo, se reduce el tiempo de inactividad.

Captura de pantalla de la herramienta GCAI

Antecedentes de Desarrollo

En los centros de producción, el funcionamiento estable de los instrumentos y otros equipos es clave para la calidad del producto. Y aunque se requiere un mantenimiento adecuado para garantizar un funcionamiento estable, los centros de producción también deben hacer frente a problemas como la escasez de personal altamente experimentado y la necesidad de racionalizar las operaciones.

El cromatógrafo de gases GC8000 de Yokogawa es un instrumento que desempeña una importante función de control de calidad en los centros de producción midiendo la composición de los componentes individuales en mezclas de gases y líquidos volátiles. A menudo se utilizan docenas de GC8000 en grandes plantas petrolíferas y petroquímicas, y las instalaciones más grandes pueden tener varios cientos de unidades.

Los cromatógrafos de gases y sus sistemas de manipulación de muestras contienen componentes como filtros, válvulas, regulador de presión, columnas^*1 y detectores que requieren un mantenimiento regular. El grado de desgaste de estos componentes difiere mucho en función del entorno de uso. Además, las especificaciones y el calendario de mantenimiento de cada cromatógrafo de gases variarán en función de lo que se mida y del proceso. Hasta ahora, las anomalías se evitaban haciendo que operarios muy experimentados analizaran los datos de medición para determinar el mejor momento para el mantenimiento, o simplemente estableciendo programas de mantenimiento con un amplio margen de maniobra. Cuando las pérdidas por paradas repentinas son relativamente bajas, los dispositivos se han utilizado incluso hasta que empiezan a deteriorarse y producen variaciones evidentes en los valores de medición.

A la luz de estas necesidades, Yokogawa ha desarrollado la herramienta GCAI para el cromatógrafo de gases GC8000. Basándose en el registro de las mediciones que aparecen en un cromatograma, utiliza la IA para hacer predicciones sobre la solidez de las mediciones del instrumento. Para esta herramienta de IA, Yokogawa ha utilizado su probada función de detección de señales anormales AI^*2 y la ha modificado para facilitar su uso con el GC8000.

Nuevas características

1. Detección de la solidez de las mediciones basada en datos

Los ligeros cambios que aparecen en los datos del cromatograma^*3 aparecen incluso antes de que el desgaste de un componente o algún otro problema empiece a afectar a las mediciones. Aunque visibles, pueden tener muchos patrones diferentes, y su posición en un eje temporal puede diferir según el instrumento, lo que significa que sólo los operadores muy experimentados pueden distinguirlos.

La herramienta GCAI utiliza un modelo de aprendizaje automático que configura las unidades GC8000 individuales. Este modelo se utiliza para detectar anomalías mediante la identificación de desviaciones de las mediciones normales, como se muestra en un cromatograma. Cada vez que se identifica una desviación de un estado normal, el modelo analiza el grado de desviación. Puede captar incluso los cambios más leves y, al determinar la solidez cada vez que se realiza una medición, proporciona información que puede utilizarse para planificar y aplicar el mantenimiento antes de que cualquier deterioro del rendimiento pueda repercutir en los valores de medición.

Ejemplo de datos que parecen normales a primera vista y cambios que pueden detectarse al ampliar el cromatograma

2. Predicción de la solidez de las mediciones con 90 días de antelación

Con los cromatógrafos, los gases se separan y se miden en un eje temporal, y una mala separación de los componentes del gas repercute en la calidad de la medición. Utilizando este grado de separación como índice, la herramienta GCAI puede predecir cuándo será necesario el mantenimiento. Basándose en los cambios en el grado de separación, puede predecirlo con 90 días de antelación y avisar cuando esté a punto de alcanzarse un grado de separación predefinido. Saber de antemano cuándo va a ser necesario realizar tareas de mantenimiento permite identificar qué componentes de repuesto hay que pedir y crear un plan de mantenimiento adecuado y eficaz para el instrumento, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad.

Ejemplo de predicción de la solidez de las mediciones con 90 días de antelación

3. Sin necesidad de asesoramiento ni de complejas configuraciones de dispositivos

Para que la herramienta GCAI detecte y registre automáticamente los cambios en los datos de medición, los usuarios sólo tienen que fijar una fecha de referencia, la zona a vigilar y el umbral de notificación. Esta solución de IA para predecir la solidez de las mediciones es fácil de usar y no requiere asesoramiento especial ni una configuración compleja de los dispositivos. La importación y el preprocesamiento de los datos utilizados para el aprendizaje automático también están automatizados. Y como este software se ofrece mediante suscripción anual, los usuarios no necesitan hacer una gran inversión inicial.

*1 Tubo en el que los gases se separan en sus componentes individuales para su medición.
*2 Una solución de inteligencia artificial capaz, al igual que un operador experto, de detectar una situación anómala mediante la evaluación de distintos tipos de datos de medición.

*3 Registro del cambio en el tiempo de una señal de salida que se genera cuando se detecta un componente.

Principales Metas de Mercado

Petróleo y gas, petroquímica, acero, energía eléctrica

Usos principales

　• Control continuo de los cromatógrafos de gases en funcionamiento con fines de mantenimiento

　• Planificación del mantenimiento de los cromatógrafos de gases de proceso

Sobre OpreX

OpreX es la marca integral para el negocio de control y automatización industrial (IA) de Yokogawa. El nombre OpreX representa la excelencia en las tecnologías y soluciones que Yokogawa cultiva a través de la creación conjunta de valor con sus clientes, y abarca toda la gama de productos, servicios y soluciones de IA de Yokogawa. Esta marca comprende las siguientes cinco categorías: Transformación OpreX, Control OpreX, Medición OpreX, Ejecución OpreX y Ciclo de Vida OpreX. El GC8000 forma parte de la línea de productos Analizadores OpreX, que se engloba dentro de la categoría Medición OpreX. La categoría de Medición OpreX incluye equipos y sistemas de campo para mediciones, recopilación de datos y análisis de alta precisión.

Acerca de Yokogawa

Yokogawa proporciona soluciones avanzadas en las áreas de medición, control e información a clientes de una amplia gama de industrias, como la energética, química, de materiales, farmacéutica y alimentaria. Yokogawa aborda los problemas de los clientes en relación con la optimización de la producción, los activos y la cadena de suministro con la aplicación eficaz de las tecnologías digitales, permitiendo la transición a las operaciones autónomas.

Fundada en Tokio en 1915, Yokogawa sigue trabajando por una sociedad sostenible a través de sus 17.000+ empleados en una red mundial de 122 empresas que abarcan 61 países. Para más informaciones, visite www.yokogawa.com

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