![\"\"](\"https:\/\/hsinet.com.br\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/agricultural-silo-1024x684.jpg\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nDesafio 1: Integra\u00e7\u00e3o de Dados de Produ\u00e7\u00e3o com Conhecimento Especializado em Processos<\/strong><\/p>\n\n\n\n A captura massiva de dados de sensores em processos industriais apresenta o desafio de como integrar esses dados com o conhecimento e a experi\u00eancia dos especialistas em processos. Embora tenhamos avan\u00e7ado em armazenamento de dados, conectar essas informa\u00e7\u00f5es ao expertise humano \u00e9 crucial. A solu\u00e7\u00e3o reside na implementa\u00e7\u00e3o de sistemas que permitem a an\u00e1lise conjunta de dados por especialistas em processos, aproveitando o conhecimento humano para otimizar a produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Desafio 2: Utiliza\u00e7\u00e3o Eficiente de Cientistas de Dados<\/strong><\/p>\n\n\n\n Enquanto cientistas de dados s\u00e3o essenciais para analisar grandes conjuntos de dados, muitas vezes carecem do conhecimento espec\u00edfico do processo industrial. Isso pode levar a an\u00e1lises incompletas ou inadequadas. Uma solu\u00e7\u00e3o \u00e9 a colabora\u00e7\u00e3o entre cientistas de dados e especialistas em processos, garantindo que a an\u00e1lise dos dados seja informada pelo conhecimento pr\u00e1tico do setor.<\/p>\n\n\n\n Desafio 3: Tempo de Resposta para An\u00e1lises de Dados<\/strong><\/p>\n\n\n\n A velocidade \u00e9 essencial em processos industriais. Esperar dias ou semanas por an\u00e1lises de dados pode resultar em perdas financeiras significativas. A implementa\u00e7\u00e3o de sistemas de an\u00e1lise de dados em tempo real \u00e9 a chave para garantir respostas r\u00e1pidas e a\u00e7\u00f5es corretivas imediatas.<\/p>\n\n\n\n Desafio 4: Explorar o Potencial de Melhoria dos Processos<\/strong><\/p>\n\n\n\n A busca cont\u00ednua pela melhoria dos processos industriais requer uma an\u00e1lise detalhada dos dados dispon\u00edveis. No entanto, muitas empresas hesitam em iniciar an\u00e1lises devido \u00e0 falta de infraestrutura completa de dados. A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 come\u00e7ar a an\u00e1lise com os dados e infraestrutura existentes, aproveitando as tecnologias de an\u00e1lise avan\u00e7ada para identificar \u00e1reas de melhoria.<\/p>\n\n\n\n A An\u00e1lise Avan\u00e7ada como Solu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n\n\n\n A revolu\u00e7\u00e3o da Ind\u00fastria 4.0 trouxe consigo tecnologias como a an\u00e1lise avan\u00e7ada, que democratiza o processo de an\u00e1lise de dados industriais. Ao capacitar especialistas operacionais com ferramentas de an\u00e1lise avan\u00e7ada, como software especializado em dados de s\u00e9ries temporais, a ind\u00fastria de fertilizantes pode aproveitar ao m\u00e1ximo seu potencial de melhoria. Isso permite que todos os membros da equipe, desde engenheiros de processo at\u00e9 operadores de f\u00e1brica, contribuam para a an\u00e1lise de dados e impulsionem a efici\u00eancia e a inova\u00e7\u00e3o na produ\u00e7\u00e3o de fertilizantes.<\/p>\n\n\n\n Em resumo, os desafios enfrentados pela ind\u00fastria de fertilizantes exigem solu\u00e7\u00f5es que integrem dados, conhecimento humano e tecnologia avan\u00e7ada. Ao adotar abordagens inovadoras e colaborativas, a ind\u00fastria pode superar esses obst\u00e1culos e continuar a fornecer fertilizantes essenciais para apoiar o crescimento sustent\u00e1vel da agricultura global.<\/p>\n\n\n\n Qual \u00e9 a apar\u00eancia de um fluxo de trabalho de processo gen\u00e9rico usando an\u00e1lises avan\u00e7adas?<\/strong><\/p>\n\n\n Se estiver considerando realizar an\u00e1lises em sua planta para embasar decis\u00f5es operacionais em dados, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio aguardar at\u00e9 que a infraestrutura esteja completamente desenvolvida para iniciar. Pode-se come\u00e7ar utilizando os dados j\u00e1 coletados pela planta, geralmente armazenados em seu historiador. Abaixo est\u00e3o os passos gerais para abordar um problema de an\u00e1lise de dados de processo utilizando an\u00e1lises avan\u00e7adas.<\/p>\n\n\n\n Embora simplificada, essa abordagem permite que especialistas em processos obtenham insights valiosos sem necessariamente possu\u00edrem conhecimento avan\u00e7ado em ci\u00eancia de dados. Recomenda-se assistir ao webinar Empowering Engineers with Advanced Analytics<\/a> para uma demonstra\u00e7\u00e3o mais detalhada desse fluxo de trabalho utilizando o software TrendMiner.<\/p>\n\n\n\n Um exemplo abordado no webinar \u00e9 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 recorr\u00eancias e perdas subsequentes.<\/p>\n\n\n\n Caso de uso de nitrog\u00eanio OCI:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Unidade de lavagem de di\u00f3xido de carbono <\/strong><\/p>\n\n\n\n Problema<\/strong><\/p>\n\n\n\n O cliente OCI Nitrogen enfrentou uma quest\u00e3o na unidade de lavagem de di\u00f3xido de carbono em seu processo de produ\u00e7\u00e3o de am\u00f4nia. Ap\u00f3s a etapa de lavagem, ocorriam repetidos picos de di\u00f3xido de carbono na coluna de lavagem. Esses picos elevavam a temperatura no est\u00e1gio subsequente do processo, impactando adversamente a qualidade do produto. A equipe de especialistas em processo tentou investigar o problema utilizando os dados dispon\u00edveis, mas n\u00e3o conseguiu identificar uma causa raiz para esses eventos. Tentativas anteriores de mitiga\u00e7\u00e3o, como o aumento do consumo de vapor, mostraram-se ineficazes.<\/p>\n\n\n\n Solu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n\n\n\n A equipe utilizou o software TrendMiner para abordar essa quest\u00e3o. A funcionalidade de pesquisa permitiu a an\u00e1lise dos dados de produ\u00e7\u00e3o, comparando per\u00edodos com picos de di\u00f3xido de carbono com momentos de opera\u00e7\u00e3o normal. Por meio da an\u00e1lise de camadas de vari\u00e1veis, identificaram-se m\u00faltiplos fatores influenciadores, correlacionados com os picos de di\u00f3xido de carbono. A solu\u00e7\u00e3o para reduzir a incid\u00eancia desses picos foi ajustar a press\u00e3o antes da etapa de metana\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Benef\u00edcios<\/strong><\/p>\n\n\n\n A OCI Nitrogen alcan\u00e7ou uma opera\u00e7\u00e3o mais est\u00e1vel e aumentou sua produ\u00e7\u00e3o como resultado da implementa\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, houve uma redu\u00e7\u00e3o 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 milh\u00f5es de euros por ano.<\/p>\n\n\n\n Gerd Decramer<\/p>\n\n\n\n Engenheiro de Processo da Sitech para Nitrog\u00eanio OCI<\/p>\n\n\n\n O monitoramento de descoberta baseado em dados e os recursos preditivos do TrendMiner foram um divisor de \u00e1guas em nossa busca constante pela excel\u00eancia operacional.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n \u00a0An\u00e1lise avan\u00e7ada para uso di\u00e1rio por especialistas em processos<\/strong><\/p>\n\n\n\n Elevar o n\u00edvel de an\u00e1lise da sua equipe \u00e9 fundamental para manter a competitividade e a sustentabilidade na produ\u00e7\u00e3o de fertilizantes, atendendo \u00e0s demandas agr\u00edcolas globais. Agora, uma ferramenta de an\u00e1lise avan\u00e7ada foi desenvolvida especificamente para gerentes de f\u00e1brica e especialistas em processos, capacitando-os a realizar an\u00e1lises di\u00e1rias de processos de forma aut\u00f4noma.<\/p>\n\n\n\n Essa abordagem permite contribui\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas para melhorias com investimento m\u00ednimo de tempo, resultando em benef\u00edcios econ\u00f4micos significativos. Al\u00e9m disso, nosso software facilita a colabora\u00e7\u00e3o global, conectando pessoal e equipes para otimizar ainda mais as opera\u00e7\u00f5es. Como destacado por Gerd Decramer, o \u201cTrendMiner representa uma verdadeira virada de jogo\u201d.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/hsinet.com.br\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/steps-to-improve-operational-performance.png\")
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