Cepsa & Galeo: Acercando IOT al sector industrial

El área de Transformación Digital: IoT & Emerging technologies de CEPSA, con la que GALEO colabora estrechamente en el diseño de arquitecturas y soluciones digitales basadas en IoT, ha celebrado recientemente un evento para acercar el mundo IoT a las personas responsables de los procesos industriales.

En el HUB digital del Energy Park de San Roque, hemos podido congregar a profesionales de diferentes sectores de CEPSA: responsables de procesos, de seguridad, de analítica, de laboratorio, de fiabilidad… para acercarles las tendencias actuales en materia de transformación digital, como son los entrenamientos y las capacitaciones mediante realidad virtual en entornos industriales simulados, el reconocimiento de personas y movimientos gracias a algoritmos de reconocimientos de imágenes por inteligencia artificial, nuevas tendencias en la sensorización de elementos rotativos como bombas o turbinas para el alarmado de posibles fallos, como aplicar las técnicas de machine learning para incorporar los mantenimientos predictivos de manera eficaz, o las ventajas de la fabricación aditiva, entre otras.

En particular, desde GALEO nos hemos ocupado de dos demostradores cedidos por la compañía BECKHOFF y hemos integrado los datos provenientes de ambas aplicaciones dentro de la plataforma IoT de CEPSA, que hace uso de servicios gestionados del stack de IoT de AWS, para finalmente visualizarlos usando la interfaz web de dashboards de Grafana Cloud.

A continuación, puedes leer más en detalle el alcance de estas dos integraciones IioT.

Mantenimiento predictivo para bombas rotatorias industriales

El uso de sensores de vibraciones para el control y el mantenimiento de elementos rotativos, tan abundantes en industrias como las del sector de oil&gas, es una práctica cada vez más extendida. Cuando una máquina industrial (como una bomba) está en funcionamiento, genera vibración. Si medimos esas vibraciones usando, por ejemplo, un acelerómetro, obtendremos una señal de voltaje que es proporcional a la cantidad de vibración, así como a la frecuencia de dicha vibración. Por tanto, si realizamos en tiempo real un transformada rápida de Fourier (FFT) y representamos la amplitud vs. la frecuencia, podremos comparar el espectro de vibraciones de la bomba cuando está funcionando de manera correcta con respecto a un espectro que presente anomalías y detectar si estamos ante un caso de error o posible avería. En las siguientes capturas podemos ver cómo las frecuencias características de los espectros son claramente diferentes en estado normal y en estado anómalo.

Espectro de Fourier en estado de funcionamiento normal
Espectro de Fourier en estado de funcionamiento anómalo

Este tipo de mantenimiento predictivo basado en la condición se viene usando en el mundo industrial desde la década de 1990, pero añadir al modelo predictivo otros parámetros como el consumo eléctrico de la bomba, su velocidad de rotación, la potencia consumida o incluso parámetros externos como la temperatura o la humedad del ambiente permite enriquecer la predicción siendo mucho más productiva. Y el primer paso para poder asociar muchos parámetros a un mismo activo pasa por integrarlos todos dentro de una plataforma IoT que permita la ingesta, tratamiento y análisis de todos esos datos provenientes de diferentes fuentes de información.

Durante el evento, hemos podido mostrar a los asistentes cómo los datos de ese sensor de vibraciones eran registrados por un PLC de BECKHOFF el cual a su vez había sido configurado para enviar esos datos a la plataforma IoT de CEPSA en cuyo desarrollo ha participado GALEO. Así, de una manera práctica, se pudo ver que los datos sensorizados y visualizados en el panel de control de la unidad demostradora (velocidad de rotación, consumo energético, par motor, estado de funcionamiento, etc…) eran replicados en el panel de Grafana Cloud, es decir, habían sido ingestados y enviados al cloud donde se almacenan y se tratan junto con todos los demás datos que puedan estar relacionados con ese mismo activo, con tiempos de refresco menores de un minuto. De este modo, mediante técnicas de machine learning, se puede entrenar un nuevo modelo más inteligente y predictivo basado en muchos más parámetros.

En el siguiente video de menos de dos minutos se puede ver el paso de estado de funcionamiento normal a modo Error en el panel de control y como eso es replicado a un estado de alarma en la plataforma IoT on cloud.

Eficiencia energética mediante el control de luminarias o termostatos de refrigeración

Con el ánimo de mostrar cómo mejorar la eficiencia energética de las instalaciones y disminuir con ello la huella de Carbono se habilitó un segundo demostrador que permite controlar el encendido, el apagado y la intensidad de luminarias mediante el uso de sensores lumínicos y medidores de consumo, así como controlar termostatos de sistemas de refrigeración para monitorizar la cadena de frío, cambiar los set points o fijar alarmas. En este caso, a un PLC de BECKHOFF se le conectaron tiras de leds sensorizadas que permiten el control de la intensidad de luz y también se conectaron termostatos y sensores de temperatura inalámbricos, como ejemplo de posibles elementos de este tipo de soluciones. GALEO ha colaborado en la integración de esos datos, que eran enviados desde el PLC de BECKHOFF, dentro de la plataforma IoT on cloud de CEPSA.  Una vez recibidos los datos, éstos se van visualizando con un periodo de refresco de un minuto en un panel construido en Grafana Cloud. El objetivo de esta demostración fue ver un ejemplo de la monitorización en continuo de esos parámetros de intensidad lumínica, temperatura y gestión de alarmas desde la plataforma IoT y entender que se pueden gestionar, visualizar y tratar todos esos parámetros de manera centralizada, combinándolos con otros parámetros externos como datos provenientes de estaciones meteorológicas, planes de mantenimiento, horas de uso, coste energético equivalente, disminución de la huella de carbono, etc…

En el siguiente video se puede ver la monitorización en contínuo de la intensidad lumínica, entre otros parámetros, y como, tras un cambio en la intensidad de la luz, la plataforma IoT recibe dicho cambio pudiendo lanzar una alarma, o simplemente contabilizando ese cambio para usarlo luego en los cálculos de coste, eficiencia energética o impacto ambiental.

Si quieres saber más acerca de este tipo de implementaciones IIoT no dudes en contactar con nosotros que estaremos encantados de explicarte el detalle y ver cómo podríamos ayudarte.

Artículo escrito por
Dr. Alejandro Junquera Pérez
Delivery Manager en Galeo