À medida que a população global continua a crescer, a demanda por fertilizantes também aumenta, impulsionando uma indústria multibilionária essencial para o setor agrícola e de jardinagem. No entanto, por trás desse setor aparentemente discreto, existem desafios complexos que a indústria de fertilizantes enfrenta hoje. Neste artigo, exploraremos quatro desses desafios e apresentaremos soluções técnicas para enfrentá-los.
Desafio 1: Integração de Dados de Produção com Conhecimento Especializado em Processos
A captura massiva de dados de sensores em processos industriais apresenta o desafio de como integrar esses dados com o conhecimento e a experiência dos especialistas em processos. Embora tenhamos avançado em armazenamento de dados, conectar essas informações ao expertise humano é crucial. A solução reside na implementação de sistemas que permitem a análise conjunta de dados por especialistas em processos, aproveitando o conhecimento humano para otimizar a produção.
Desafio 2: Utilização Eficiente de Cientistas de Dados
Enquanto cientistas de dados são essenciais para analisar grandes conjuntos de dados, muitas vezes carecem do conhecimento específico do processo industrial. Isso pode levar a análises incompletas ou inadequadas. Uma solução é a colaboração entre cientistas de dados e especialistas em processos, garantindo que a análise dos dados seja informada pelo conhecimento prático do setor.
Desafio 3: Tempo de Resposta para Análises de Dados
A velocidade é essencial em processos industriais. Esperar dias ou semanas por análises de dados pode resultar em perdas financeiras significativas. A implementação de sistemas de análise de dados em tempo real é a chave para garantir respostas rápidas e ações corretivas imediatas.
Desafio 4: Explorar o Potencial de Melhoria dos Processos
A busca contínua pela melhoria dos processos industriais requer uma análise detalhada dos dados disponíveis. No entanto, muitas empresas hesitam em iniciar análises devido à falta de infraestrutura completa de dados. A solução é começar a análise com os dados e infraestrutura existentes, aproveitando as tecnologias de análise avançada para identificar áreas de melhoria.
A Análise Avançada como Solução
A revolução da Indústria 4.0 trouxe consigo tecnologias como a análise avançada, que democratiza o processo de análise de dados industriais. Ao capacitar especialistas operacionais com ferramentas de análise avançada, como software especializado em dados de séries temporais, a indústria de fertilizantes pode aproveitar ao máximo seu potencial de melhoria. Isso permite que todos os membros da equipe, desde engenheiros de processo até operadores de fábrica, contribuam para a análise de dados e impulsionem a eficiência e a inovação na produção de fertilizantes.
Em resumo, os desafios enfrentados pela indústria de fertilizantes exigem soluções que integrem dados, conhecimento humano e tecnologia avançada. Ao adotar abordagens inovadoras e colaborativas, a indústria pode superar esses obstáculos e continuar a fornecer fertilizantes essenciais para apoiar o crescimento sustentável da agricultura global.
Qual é a aparência de um fluxo de trabalho de processo genérico usando análises avançadas?
Se estiver considerando realizar análises em sua planta para embasar decisões operacionais em dados, não é necessário aguardar até que a infraestrutura esteja completamente desenvolvida para iniciar. Pode-se começar utilizando os dados já coletados pela planta, geralmente armazenados em seu historiador. Abaixo estão os passos gerais para abordar um problema de análise de dados de processo utilizando análises avançadas.
- Identificação do Problema:
- Definir o problema específico do processo que se deseja analisar.
- Análise de Ocorrências Anteriores:
- Verificar se o problema já ocorreu anteriormente para obter insights relevantes.
- Utilizar recursos de filtragem, como os oferecidos pelo TrendMiner, para isolar períodos de tempo relevantes para análise adicional.
- Identificação da Causa Raiz:
- Caso o problema seja recorrente, utilizar ferramentas de análise para identificar a causa raiz.
- Definição de Zonas Operacionais:
- Estabelecer parâmetros de operação ideais e zonas problemáticas para monitoramento contínuo.
- Implementar alertas para desvios nos parâmetros, permitindo ação corretiva imediata.
- Registro e Contextualização dos Eventos:
- Registrar eventos relevantes dentro da ferramenta de análise para contextualizar os dados.
- Incluir descrições e comunicações relacionadas aos eventos para manter registros precisos.
- Visualização em Cockpit de Produção:
- Visualizar informações da análise em um painel de controle de produção para monitoramento em tempo real do estado do processo e tendências.
Embora simplificada, essa abordagem permite que especialistas em processos obtenham insights valiosos sem necessariamente possuírem conhecimento avançado em ciência de dados. Recomenda-se assistir ao webinar Empowering Engineers with Advanced Analytics para uma demonstração mais detalhada desse fluxo de trabalho utilizando o software TrendMiner.
Um exemplo abordado no webinar é o aumento inesperado de temperatura em um reator, afetando a qualidade do produto. Especialistas em processos buscaram identificar a causa raiz e implementar medidas preventivas para evitar recorrências e perdas subsequentes.
Caso de uso de nitrogênio OCI:
Unidade de lavagem de dióxido de carbono
Problema
O cliente OCI Nitrogen enfrentou uma questão na unidade de lavagem de dióxido de carbono em seu processo de produção de amônia. Após a etapa de lavagem, ocorriam repetidos picos de dióxido de carbono na coluna de lavagem. Esses picos elevavam a temperatura no estágio subsequente do processo, impactando adversamente a qualidade do produto. A equipe de especialistas em processo tentou investigar o problema utilizando os dados disponíveis, mas não conseguiu identificar uma causa raiz para esses eventos. Tentativas anteriores de mitigação, como o aumento do consumo de vapor, mostraram-se ineficazes.
Solução
A equipe utilizou o software TrendMiner para abordar essa questão. A funcionalidade de pesquisa permitiu a análise dos dados de produção, comparando períodos com picos de dióxido de carbono com momentos de operação normal. Por meio da análise de camadas de variáveis, identificaram-se múltiplos fatores influenciadores, correlacionados com os picos de dióxido de carbono. A solução para reduzir a incidência desses picos foi ajustar a pressão antes da etapa de metanação.
Benefícios
A OCI Nitrogen alcançou uma operação mais estável e aumentou sua produção como resultado da implementação da solução. Além disso, houve uma redução no consumo de vapor, resultando em melhorias na pegada de carbono da empresa. Em termos de ganhos financeiros, a empresa registrou um aumento de aproximadamente 5% na receita, o que corresponde a cerca de 2,4 milhões de euros por ano.
Gerd Decramer
Engenheiro de Processo da Sitech para Nitrogênio OCI
O monitoramento de descoberta baseado em dados e os recursos preditivos do TrendMiner foram um divisor de águas em nossa busca constante pela excelência operacional.
Análise avançada para uso diário por especialistas em processos
Elevar o nível de análise da sua equipe é fundamental para manter a competitividade e a sustentabilidade na produção de fertilizantes, atendendo às demandas agrícolas globais. Agora, uma ferramenta de análise avançada foi desenvolvida especificamente para gerentes de fábrica e especialistas em processos, capacitando-os a realizar análises diárias de processos de forma autônoma.
Essa abordagem permite contribuições rápidas para melhorias com investimento mínimo de tempo, resultando em benefícios econômicos significativos. Além disso, nosso software facilita a colaboração global, conectando pessoal e equipes para otimizar ainda mais as operações. Como destacado por Gerd Decramer, o “TrendMiner representa uma verdadeira virada de jogo”.
