Procesos de máxima precisión

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El control de procesos industriales ha dejado de estar en manos de los hombres. Al menos, físicamente. Tras décadas de avances, investigaciones y desarrollos, el control y medición de las diferentes variables que intervienen o afectan a un proceso productivo corresponden ahora a controladores automáticos y sistemas inteligentes. Desde la aparición del microprocesador, un creciente número de sectores industriales ha seguido la tendencia de automatizar en mayor o menor grado sus procesos de producción. Los objetivos no son otros que mejorar la productividad y reducir los costes, hacer más flexible el sistema productivo y producir la cantidad necesaria en el momento preciso. Pero también mejorar la calidad. Y es que en el control de procesos casi todo lo que se hace, o lo que se deja de hacer, afecta a la calidad.

En los albores de la era industrial, los procesos industriales eran controlados manualmente por operadores, que observaban lo que sucedía y hacían ajustes basándose en las intrucciones de operación y en su propia experiencia. Su actuación, por lo tanto, se limitaba básicamente a reaccionar ante un error ya producido.

Con el tiempo, la necesidad de reducir esta atención continua del operador, pero sobre todo la de controlar y mantener estables diferentes magnitudes (presión, caudal, nivel, temperatura, humedad, conductividad, velocidad…), exigió la introducción, de acuerdo con la tecnología disponible en cada época, de intrumentos de medición y control que fueran capaces de mantener estas variables en condiciones más idóneas de las que cualquier operario podría lograr de forma manual.

Surge así el control automático de procesos industriales, una actividad multidisciplinar en la que hoy en día hay que tener en cuenta aspectos técnicos (electrónica, informática, robótica, etc.), científicos (investigación y desarrollo de nuevos criterios, materiales o sistemas) y económicos (reducción de costes y mejora de los márgenes comerciales).

Imbricado con la calidad


CUADRO 1

CUADRO 2 + IMAGEN

Pero si con algo guarda especial relación el control de procesos –definido como el conjunto de conocimientos, métodos, herramientas, tecnologías, aparatos y experiencia necesarios para medir y regular automáticamente las variables que afectan a cada proceso de producción, hasta conseguir su optimización en cuanto a control, productividad, seguridad u otros criterios– es con la calidad. Y es que casi todo lo que se hace, o se deja de hacer, en el control de procesos afecta a la calidad.

Por ello, no es extraño que esta disciplina esté en la actualidad presente y plenamente desarrollada en los procesos de producción de múltiples sectores industriales, entre los que destacan los del gas y petróleo, químico, vidrio y cemento, alimentación y bebidas, pasta y papel, tratamiento de aguas, acondicionamiento del aire y climatización, textil, siderometalúrgico, farmacéutico minero o de generación de energía, entre otros.

En la historia más reciente, el esfuerzo realizado por todas estas industrias para optimizar sus procesos y, por tanto, su calidad, ha venido marcado por la automatización, y más concretamente por la aparición a finales de los setenta del microprocesador, núcleo de los controladores comerciales presentes en el mercado como los autómatas programables, los controles numéricos y los armarios de control de robots manipuladores industriales.

A partir de entonces, otras industrias han seguido la tendencia de automatizar de manera progresiva sus procesos productivos. Una tendencia que ha sido y sigue siendo posible gracias al desarrollo y consiguiente abaratamiento de la tecnología necesaria. Con ello, no tratan sólo de mejorar la calidad y mantenerla a niveles constantes, sino también producir las cantidades necesarias en el momento preciso, mejorar la productividad y reducir costes y hacer más flexible el sistema productivo. Es decir, sobrevivir en el mercado actual, altamente competitivo y globalizado.

Diferentes niveles

En consecuencia, el control de procesos se podrá extender tanto a una máquina o a un conjunto de ellas que trabajan conjunta y coordinadamente (célula o grupo) como a toda una planta de producción o, si se quiere, al conjunto de la empresa y sus diferentes departamentos.

Por ello, al hablar del control de procesos industriales, y desde un punto de vista puramente académico, es obligado referirse a la teoría básica de realimentación y controladores PID (proporcional, integral y derivativo), la instrumentación de control (sensores, actuadores, dispositivos electrónicos, autómatas programabables PLC, ordenador industrial, etc.), la aplicación a procesos industriales (la mezcla de componentes en un reactor químico, por ejemplo), las diversas arquitecturas de control (centralizado, distribuido), las estructuras de control (feedback, feddforward, cascada, etc.) y la teoría de control avanzada (control predictivo, difuso –fuzzy control–, multivariable, los programas de supervisión, control y adquisición de datos –SCADA–, o los sistemas distribuidos de control –SDC–).

Según los casos, de la conjunción de algunos o todos estos elementos se obtendrá al final un proceso mejor controlado, menos costoso de mantener y, por extensión, un mayor beneficio.

Por tanto, se puede decir que el campo del control de procesos ofrece en la actualidad esa combinación de tecnología y accesibilidad que ayuda a optimizar la operación y a obtener ese margen de valor agregado adicional que en ocasiones tanto cuesta alcanzar en el proceso.

La herramienta estándar

En ello, está claro que juega un papel determinante el desarrollo tecnológico. Si a mediados de los sesenta el protagonismo recayó en los autómatas programables, que empezaron a implantarse con fuerza fundamentalmente en las industrias manufactureras, donde el control discreto (todo o nada) es más abundante, éste correspondió más tarde a los controladores PID, el algoritmo de control más ampliamente extendido y auténtico estándar de control del pasado siglo.

Y eso a pesar de la evidente evolución desde una era analógica a otra digital que se ha registrado durante las tres últimas décadas. Al calor de este cambio, algunos autores quisieron ver nuevas y brillantes posibilidades que ofertar en los modernos sistemas de control de procesos en términos de disponibilidad, velocidad de cálculo, integración en la red o inteligencia distribuida.

Otros, por su parte, pensaron que la irrupción del ordenador y el interés creciente por las técnicas de control avanzado provocarían una sustitución de los clásicos controladores PID por otros algoritmos más eficaces.

Unos y otros se equivocaron. Los primeros, porque los avances ofertados superaban con mucho lo necesario para llevar a cabo la optimización en el control de procesos (del amplio abanico de nuevas metodologías de control desarrolladas en los últimos años sólo unas pocas han llegado a aplicarse de forma significativa en la práctica industrial). Y los segundos, porque a pesar de todo el controlador PID se ha mantenido como la herramienta estándar en el control de procesos, hasta el punto de que esta metodología elemental, que fue mencionada por primera vez en 1922 en un artículo de Minorsky publicado en una revista de ingeniería naval y que controla las variables del proceso reaccionando al error por medio de simples ecuaciones matemáticas, parece empeñada en burlarse del progreso tecnológico.

Otros sistemas de control

Con todo, hoy existen en el mercado muchos otros métodos que pueden proporcionar un mejor control ya que, aunque los PID son útiles en la mayoría de los casos, en ocasiones, como cuando se enfrentan a procesos de dinámica variable con el tiempo, no lineales y multivariables, su rendimiento no es el adecuado o requieren de ajustes realizados por experimentados operadores en una labor que lleva su tiempo.

Por otro lado, en el estadio de los sistemas de control avanzado destacan los de control multivariable, utilizado cuando existen dos o más variables que están acopladas (la climatización de una sala en la que es preciso controlar la temperatura y la humedad relativa del aire); los de control por lógica difusa, un método especialmente aconsejable en los procesos no lineales y de difícil modelización y que se basa en la experiencia adquirida; es decir, actúa con reglas empíricas, tal y como lo haría una persona; y los de visión artificial, un sistema flexible de fácil implantación y explotación y que encuentra en el control de calidad su más típica aplicación.

Por su parte, los programas SCADA pasan por ser la solución más extendida para resolver los problemas de supervisión de una planta, una función a la que generalmente también añade la de gestión de señales de alarma y ejecución de acciones consecuentes, recopilar información histórica del proceso o la de limitar el acceso a determinadas funciones a los usuarios no autorizados.

De otro lado, los sistemas distribuidos de control (SDC), caracterizados por un fuerte componente informático y una estructura jerarquizada, son muy utilizados para el control integral de plantas de procesos, generalmente de tipo continuo como las papeleras, cementeras, petroquímicas e industrias de siderurgia y energía.

Para saber cuál de estas u otras opciones de control de procesos se adaptan mejor a las necesidades de una empresa, ésta deberá identificar primero cuáles son las variables críticas para su control de calidad y producción y definir dónde está el valor en la operación del proceso. Una vez identificadas, el usuario debe estimar si están bien controladas, observar cuánto tiempo se dedica al ajuste del sistema de control y si las variables críticas se controlan o no con precisión. Finalmente, deberá valorar si todo ello mejora o, por el contrario, deteriora el rendimiento del proceso.

Llegado a este punto, el usuario ya estará en condiciones de conocer lo que realmente necesita para conseguir la optimización de su proceso productivo. Entonces, de lo único que se tendrá que preocupar es de buscar en el mercado la mejor solución tecnológica a sus problemas de control. Pero con la tranquilidad y la confianza de que existe.


Control adaptativo predictivo experto

Básicamente, las diferentes técnicas de control existentes pueden
clasificarse en sistemas expertos, técnicas de control
predictivo sin adaptación y sistemas de control adaptativo predictivo.
Los sistemas expertos están basados en reglas que imitan
al operador en el control de procesos, quien de hecho es el
auténtico experto. Son, pues, sistemas ad hoc, difíciles demantener
por el número de reglas, pero de gran robustez frente a
condiciones de operación inciertas.

Por su parte, el control predictivo, introducido en 1976, supuso
un avance teórico fundamental en el campo del control de procesos.
Sin embargo, esta técnica requiere demúltiples ensayos
y un conocimiento especializado para construir el modelo predictivo
que produce la acción de control.

El control adaptativo predictivo (CAP) apareció de forma natural
como una solución teóricamente capaz de aproximarsemejor
a la inherente naturaleza dinámica de un proceso. Este método,
que hace la salida del proceso predicha igual a la salida deseada,
utiliza un modelo para las predicciones que puede ser adaptado
(ajustado automáticamente en tiempo real). El CAP ofrece
un excelente rendimiento en condiciones normales de operación,
pero pierde robustez cuando la relación causa efecto del
proceso no es modelizable. Además, fue introducido como una
solución ligada a un hardware para su aplicación, lo que deficultó
enormemente su penetración en el mercado.

Tras estas soluciones, en 2001 fue patentada e introducida una
nueva tecnología de control que combina el control adaptativo
predictivo con el control experto con el fin de ofrecer una
solución de control completa mediante la definición de dominios
de operación para ambos en una estructura de control integrada.

Esta tecnología, denominada control adaptativo predictivo
experto (ADEX) puede convertirse, según señalan sus valedores,
en un nuevo estándar del control industrial. Su validación
industrial fue facilitada por el Canal de Isabel II, que implantó
con éxito un sistema ADEX en sus estaciones depuradoras
de aguas residuales.

En opinión de sus creadores, esta tecnología es simple en su
aplicación y no requiere ni de un conocimiento especial ni de
procedimientos complicados. Además, es compatible con cualquier
sistema de control industrial actualmente en el mercado.


INTERNET


Instituto de Automática Industrial

http://www.iai.csic.es
El Instituto de Automática Industrial
es un centro de investigación
científica y técnica orientado
a la generación de nuevo
conocimiento, tanto básico
como aplicado, en el campo de
la automatización de procesos
y sistemas así como en el desarrollo
de estrategias avanzadas
de medida, inspección,
control y actuación. Con ello se pretende, por un lado, generar ciencia
y, por otro, la obtención de tecnología básica que permita dar respuesta
a las necesidades concretas planteadas por el entorno socio-económico.

Comité Español de Automática

http://www.cea-ifac.es
Fundado en 1968 a iniciativa
de la comunidad científica del
área del control automático en
España, el Comité Español de
Automática de la Federación
Internacional de Control Automático
(IFAC) persigue, entre
sus objetivos, la promoción del
estudio, aplicación y mejora de
las técnicas de la automática;
la coordinación de las actividades españolas de la especialidad, y la
cooperación entre la industria y la universidad en las actividades propias
de la automática.

Otros sitios de interés

www.ai2.upv.es

Página del Instituto Universitario de Automática e Informática Industrial,
más conocido como Instituto ai2, perteneciente a la Universidad
Politécnica de Valencia (UPV). En el área de Control de Procesos
centra sus investigaciones en la integración de sistemas de control
avanzados, y la automatización y regulación de sistemas de producción
industrial.

www.saaei.org

Seminario Anual de Automática, Electrónica Industrial e Instrumentación
(SAAEI), que en su 14.ª edición ha tenido lugar este año en México.

www.ai2.upv.es

Web de Easycontrol, empresa de ingeniería dedicada al diseño, construcción
e instalación de sistemas y maquinaria de control mediante visión
artificial para todos los sectores industriales.

www.adexcop.com/es

Página de esta empresa, spin-off de la Universidad Nacional de Educación
a Distancia (UNED), especializada en I+D en control y optimización
de procesos.

www.tecnipublicaciones.com/automatica

Página de la revista Automática e Instrumentación.

www.itt.upcomillas.es

Web del Instituto de Investigación Tecnológica, perteneciente a la Escuela
Técnica Superior de Ingeniería de la UPCO.

http://cordis.europa.eu/es/home.html

Servicio de Información Comunitario sobre I+D.

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