A variabilidade em processos em plantas industriais é hoje considerada um dos principais motivos para perdas materiais, econômicas e ambientais. Diante disso, reduzi-la tem sido uma prioridade para muitas indústrias. Mas, como fazer isso? A implantação de sistemas de Controle Avançado de Processos (ou APC, do Inglês Advanced Process Control)  tem se mostrado uma alternativa muito eficiente e com excelente ganho econômico. 

Neste artigo, vamos explicar:

  • Como a variabilidade afeta os rendimentos da Indústria,
  • Como a sua redução pode ser lucrativa,
  • Por que o Controle Avançado de Processos é uma alternativa extremamente vantajosa e aplicável.

Finalizando, falaremos do Maestro, a ferramenta utilizada pela Optimus Engenharia para oferecer soluções personalizadas. 

Por que a variabilidade é um problema? 

A variabilidade se refere a fatores internos e externos que desviam um sistema do ponto desejado para seu melhor aproveitamento, afetando diretamente a qualidade e a produtividade. Uma alta variabilidade pode impedir, por exemplo, que uma máquina opere no seu limite máximo recomendado, gerando perdas, que vão do aproveitamento da matéria-prima ao tempo de vida útil da máquina.

As variáveis possíveis dentro de uma planta industrial são várias: 

  • Qualidade da matéria prima;
  • Variação na capacidade de produção;
  • Diferentes campanhas e especificação de produtos;
  • Condições ambientais;
  • Operação em condições diferentes das condições de projeto;
  • Erros de projeto dos equipamentos de processo;
  • Problemas em sensores e transmissores (amortecimento, histerese, calibração, ruído)
  • Problemas em elementos finais (não-linearidade, folgas, atrito excessivo, histerese);
  •  Malhas mal sintonizadas;
  •  Estratégias de controle erradas ou inadequadas para as características do sistema.

Buscando solucionar este problema, a implementação de projetos de redução de variabilidade tem sido cada vez mais urgente na Indústria e já mostrou grandes benefícios econômicos: nas indústrias química e petroquímica, já foram observadas reduções de custos que chegaram a 30%. Em valores, isso corresponde a ganhos de até U$5 milhões por ano. 

A tecnologia como solução

Diante da necessidade de reduzir a variabilidade, aproximando assim os processos de produção dos parâmetros ideais, a inteligência artificial é uma importante aliada. Nos últimos anos, a tecnologia de controle digital tem evoluído rapidamente, oferecendo soluções de hardware e software com maiores capacidades e menores custos. 

O controle automático, exercido por meio dessas ferramentas, é usado para manter as variáveis importantes para a boa operação da planta industrial próximas aos valores desejados, com o objetivo de: 

  • Aumentar a capacidade de produção;
  • Aumentar o rendimento de produtos;
  • Reduzir perdas;
  • Reduzir a sobre-especificação;
  • Diminuir o consumo de energia;
  • Reduzir o consumo de produtos químicos;
  • Reduzir o custo operacional;
  • Melhorar a qualidade dos produtos;
  • Melhorar a qualidade dos efluentes;
  • Aumentar o tempo de campanhas;
  • Reduzir o desgaste de equipamentos;

Apesar do avanço no desenvolvimento e da capacidade de gerar ganhos produtivos e econômicos, as técnicas de controle automático ainda enfrentam resistência para serem implantadas em grande parte da Indústria brasileira. Isso acontece especialmente pela dificuldade em gerar resultados econômicos visíveis e satisfatórios. Isso é resultado da forma como as ferramentas são tradicionalmente aplicadas: de forma deslocada dos processos internos, com dificuldade de interlocução entre quem opera e quem é responsável pelo desenvolvimento dos sistemas, além de não atender à complexidade de sistemas não-lineares, que hoje são maioria nas plantas industriais.

Técnicas Regulatórias Versus Controle Avançado

As técnicas de controle de uso consagradas em plantas industriais são as chamadas técnicas regulatórias. A mais simples e comum, utilizada em quase a totalidade das malhas de controles existentes é, sem dúvida, o controle PID (Proporcional, Integral, Derivativo). O modelo é adequado para sistemas lineares, porém apresenta sérias limitações quando aplicado a sistemas com características não-lineares, variantes no tempo, com tempo morto ou sistemas com interação entre diversas variáveis. 

Diante disso e da predominância dos sistemas não-lineares nas plantas industriais, a alternativa é implantar técnicas de Controle Avançado de Processos. Essas têm graus de complexidade maior, com mais possibilidades de sucesso na redução da variabilidade de sistemas. 

Embora se mostre mais eficaz, o Controle Avançado ainda é visto como um assunto complicado, somente discutido por especialistas, de investimento alto e benefício incerto. Mesmo que, ao sair das Universidades, onde foi inicialmente desenvolvido, ele tenha se mostrado vantajoso e com custos relativamente baixos. 

Um exemplo deste suceso é a implantação de projetos de Controle Avançado na área de refino do petróleo. Em uma unidade de Craqueamento de Fluido Catalítico (FCC), foram vistos da ordem de U$3,5 milhões por ano, no final da década de 90, quando o barril de petróleo estava na faixa de US$20 a US$30.

Enquanto isso, atualmente 80% das malhas de controle em operação aumentam a variabilidade ao invés de reduzi-la. Isso porque, por implantarem sistemas que não dão conta da produção como um todo, criam dificuldades dentro do próprio sistema, que somam-se às inerentes aos processos. 

O que o Controle Avançado de Processos pode me oferecer?

Diante da complexidade dos processos em plantas industriais, o Controle Avançado de Processos se mostra como o mais apropriado para reduzir a variabilidade de sistemas e otimizar a produção. Isso por que, ao ser adaptável e capaz de interpretar sistemas mais complexos de uma forma integrada, aumenta as chances de análises mais assertivas e de implantações adequadas.

Entre as técnicas mais aceitas e consolidadas estão: 

Redes Neurais: consistem em um método de solucionar problemas de inteligência artificial, construindo um sistema que tenha circuitos que simulem o cérebro humano.

Controle Adaptativo: É destinada a controlar sistemas que variam suas características dinâmicas ao longo do tempo ou da faixa de operação. Como idéia geral o algoritmo de controle tem seus parâmetros de sintonia ajustados para obter desempenho ótimo de acordo com as características atuais do processo. 

Lógica Difusa: A lógica difusa procura representar variáveis numéricas por variáveis lingüísticas isto é, uma variável cujos valores são palavras em lugar de números. Estas palavras são geralmente relacionadas a conceitos peculiares à linguagem humana como quente, morno, muito longe, mais ou menos próximo, grande, médio, pequeno. Essa lógica permitiu o desenvolvimento dos controles fuzzy, adequados a resolver problemas que exijam capacidade do controlador se adaptar a mudanças e não linearidades do processo. 

Controle Preditivo: O algoritmo de Controle Preditivo utiliza internamente um modelo do processo para fazer uma predição do comportamento futuro das variáveis controladas até sua estabilização. Baseado nesta predição calcula as ações que devem ser feitas nas variáveis manipuladas para atingir e manter os “set-points” desejados.

E qual é a melhor técnica? 

Para entender qual dessas técnicas é a mais indicada para reduzir a variabilidade em um processo produtivo específico, é necessário um método que abrange análise, diagnóstico, acompanhamento da implantação e monitoramento de resultados. Ou seja: é necessário conhecer a planta e os processos que são aplicados atualmente, entender quais são os principais problemas e como eles podem ser resolvidos. 

A partir daí, é de extrema importância acompanhar a implantação da solução e orientar tanto operadores, que convivem com o sistema e zelam pelo seu bom desempenho, como gerentes, que tomam decisões e analisam o retorno sobre o investimento. Os  participantes devem ter conhecimentos do processo, operação, técnicas de controle, instrumentação e sistemas digitais

Para se ter certeza da eficiência ou otimizar ainda mais os processos, é imprescindível que os resultados sejam acompanhados e monitorados. 

Normalmente as soluções seguem uma ordem de complexidade crescente, começando pelas mais simples, que permitam atingir os objetivos desejados, em direção às mais avançadas. 

Durante todo este processo de aplicação, uma coisa é imprescindível: que as soluções sejam integradas, realizadas por parceiros de fácil acesso, que ofereçam do diagnóstico ao acompanhamento. Isso é essencial para evitar atrasos ou conflitos de informações. 

Por isso, a Optimus Engenharia hoje trabalha com a ferramenta Maestro – Controle Avançado de Processos, que trabalha de ponta a ponta para reduzir a  variabilidade com foco na redução do custo operacional específico, aumento da produtividade e da qualidade dos produtos.

Junto a ferramenta, desenvolvemos estratégias de controle de acordo com as necessidades da planta industrial, partindo da análise e indo até o acompanhamento dos resultados. Essa junção entre expertise e tecnologia resulta em um melhor controle do processo através de sua estabilização, o que garante a sustentabilidade dos resultados alcançados.

Quer entender melhor? Clique no botão abaixo e conheça mais sobre o Maestro e sua aplicação no controle de processos industriais: 

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