Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales

El proyecto hace énfasis en el monitoreo de lazos de control de procesos industriales. Teniendo en cuenta que la mayoría de procesos están constituidos por muchos de esos lazos y en el cual el correcto funcionamiento es la base de un rendimiento eficiente de todo el sistema. En la mayoría de los cas...

Full description

Autores:
Jiménez-Cabas, Javier
Gómez Múnera, John Anderson
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/7007
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/7007
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Lazos de control de procesos industriales
Nuevas tecnologías
Rights
openAccess
License
CC0 1.0 Universal
id RCUC2_cda4aa2e5143c18e163e36597aee94d1
oai_identifier_str oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/7007
network_acronym_str RCUC2
network_name_str REDICUC - Repositorio CUC
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
dc.title.translated.spa.fl_str_mv Estado del arte del proyecto
title Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
spellingShingle Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
Lazos de control de procesos industriales
Nuevas tecnologías
title_short Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
title_full Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
title_fullStr Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
title_full_unstemmed Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
title_sort Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales
dc.creator.fl_str_mv Jiménez-Cabas, Javier
Gómez Múnera, John Anderson
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Jiménez-Cabas, Javier
Gómez Múnera, John Anderson
dc.subject.spa.fl_str_mv Lazos de control de procesos industriales
Nuevas tecnologías
topic Lazos de control de procesos industriales
Nuevas tecnologías
description El proyecto hace énfasis en el monitoreo de lazos de control de procesos industriales. Teniendo en cuenta que la mayoría de procesos están constituidos por muchos de esos lazos y en el cual el correcto funcionamiento es la base de un rendimiento eficiente de todo el sistema. En la mayoría de los casos, los lazos de control están acoplados, es por eso, que el mal funcionamiento de uno de ellos, puede ocasionar pérdidas de eficiencia del proceso completo. El mal funcionamiento de los lazos de control, o el hecho de que estos no estén en puntos de operación óptimos ocasionan derroche de materia prima “en exceso dentro del proceso”, consumo ineficiente de energía y gastos de tiempo por encima de lo estipulado para la producción. Es así, como el proyecto busca abordar el cálculo de índices de desempeños desde un abordaje teórico que permita tomar decisiones de forma pertinente, tales como la corrección de los parámetros de los diferentes controladores, o la sustitución de los actuadores que funcionan como elementos finales de control, esto al considerar que el tiempo puede ocasionar desgastes en los elementos que pueden llegar a producir una merma en la eficiencia del sistema. Por tanto, se busca relacionar índices determinísticos con los estocásticos de la literatura que permitan realizar las acciones de corrección, haciendo uso además de las tecnologías de la industria 4.0, la construcción de modelos con aprendizaje automático y la visualización a través de una interfaz de los índices calculados. El proyecto está planteado para ser trabajado en cuatro fases que componen la columna vertebral del mismo, y una fase adicional para consolidar los resultados y documentar a través de un escrito científico. La primera fase aborda la documentación, el análisis y procesamiento de los datos recopilados de los lazos de control de un proceso, la segunda fase se enfoca en la evaluación de metodologías, el planteamiento y la realización de los índices de desempeño. La tercera fase consiste en la realización de la interfaz que permita el cálculo de los índices partiendo de una configuración, y en la cuarta fase se propende por la validación de modelos en entorno de producción (una planta en la que se puedan tener varios lazos de control). De esta manera, se pretende vislumbrar la importancia de la toma de acciones cuando los lazos de control no muestran índices de desempeño eficientes, ya sea por medio de re-calcular los parámetros o el intercambio de elementos del sistema, todo esto complementado con el uso de nuevas tecnologías.
publishDate 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-08-25T15:01:20Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-08-25T15:01:20Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2020-08
dc.type.spa.fl_str_mv Artículo de revista
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/ART
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.spa.fl_str_mv https://hdl.handle.net/11323/7007
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv Corporación Universidad de la Costa
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv REDICUC - Repositorio CUC
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv https://repositorio.cuc.edu.co/
url https://hdl.handle.net/11323/7007
https://repositorio.cuc.edu.co/
identifier_str_mv Corporación Universidad de la Costa
REDICUC - Repositorio CUC
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv [1] T. J. Harris, “Assessment of control loop performance,” Can. J. Chem. Eng., vol. 67, no. 5, pp. 856–861, 1989. [2] M. Jelali,
“An overview of control performance assessment technology and industrial applications,” Control Eng. Pract., vol. 14, no. 5, pp. 441–466, 2006. [3] M. Bauer et al., “The current state of control loop performance monitoring – A survey of application in industry,” J. Process Control, vol. 38, no. December 2015, pp. 1–10, 2016. [4] Departamento Nacional de Planeación de
Colombia, “Bases del Plan Nacional de Desarrollo 2014-2018,” Dep. Nac. Planeación, p. 861, 2019. [5] S. J. Qin, “Process data analytics in the era of big data,” AIChE J., vol. 60, no. 9, pp. 3092–3100, 2014. [6] A. Ismail, H. L. Truong, and W. Kastner,
“Manufacturing process data analysis pipelines: a requirements analysis and survey,” J. Big Data, vol. 6, no. 1, pp. 1–26, 2019. [7] L. S. Dalenogare, G. B. Benitez, N. F. Ayala, and A. G. Frank, “The expected contribution of Industry 4.0 technologies for industrial performance,” Int. J. Prod. Econ., vol. 204, no. July, pp. 383–394, 2018. [8] L. Desborough, “Increasing customer value of industrial control performance monitoring-Honeywell’s experience,” Prepr. CPC, pp. 153–186, 2001. [9] L.
Desborough, R. Miller, and P. Nordh, “Regulatory control survey,” Unpubl. Manuscript, Honeywell, vol. 88, 2000. [10] W. L.
Bialkowski, “Dreams vs reality: a view from both side of the gap,” in Control Systems’ 92. [11] M. Ruel, “Learn how to assess and improve control loop performance,” Tech. Pap., vol. 423, pp. 351–356, 2002. [12] L. Desborough and R. Miller,
“Increasing customer value of industrial control performance monitoring-Honeywell’s experience,” in AIChE symposium series, 2002, no. 326, pp. 169–189. [13] P. G. Eriksson, “Some aspects of control loop performance monitoring,” in IEEE
Conference of Control Applications, Glasgow, UK, 1994, 1994. [14] S. Bezergianni and C. Georgakis, “Controller performance assessment based on minimum and open-loop output variance,” Control Eng. Pract., vol. 8, no. 7, pp. 791–797, 2000.
Acosta Vega, R., Ospino Ayala, Óscar, & Valencia Espejo, V. (2017). Diseño de un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) para una microempresa. INGE CUC, 13(1), 84-100. https://doi.org/10.17981/ingecuc.13.1.2017.08
dc.rights.spa.fl_str_mv CC0 1.0 Universal
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv CC0 1.0 Universal
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.spa.fl_str_mv Corporación Universidad de la Costa
dc.source.spa.fl_str_mv Universidad de la Costa
institution Corporación Universidad de la Costa
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/41bffe00-7f57-42a9-99c0-42d68aa77b15/download
https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/08708474-a3ed-4c5f-b064-f9cad5667b79/download
https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/663f0c16-34bd-4dc2-b252-11d9c1218457/download
https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/97d04923-d096-4fee-94f7-7457231e88df/download
https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/21f57ee9-ebf7-4553-895b-d270bffaa80f/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 053307f0a7a8b8a13fcc594ed3ac9c4c
42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708c
e30e9215131d99561d40d6b0abbe9bad
1d5ff5292321d3e076ae883535e0acd5
38a74f61c360263e44ed81862cdebf10
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de la Universidad de la Costa CUC
repository.mail.fl_str_mv repdigital@cuc.edu.co
_version_ 1811760819892912128
spelling Jiménez-Cabas, JavierGómez Múnera, John Anderson2020-08-25T15:01:20Z2020-08-25T15:01:20Z2020-08https://hdl.handle.net/11323/7007Corporación Universidad de la CostaREDICUC - Repositorio CUChttps://repositorio.cuc.edu.co/El proyecto hace énfasis en el monitoreo de lazos de control de procesos industriales. Teniendo en cuenta que la mayoría de procesos están constituidos por muchos de esos lazos y en el cual el correcto funcionamiento es la base de un rendimiento eficiente de todo el sistema. En la mayoría de los casos, los lazos de control están acoplados, es por eso, que el mal funcionamiento de uno de ellos, puede ocasionar pérdidas de eficiencia del proceso completo. El mal funcionamiento de los lazos de control, o el hecho de que estos no estén en puntos de operación óptimos ocasionan derroche de materia prima “en exceso dentro del proceso”, consumo ineficiente de energía y gastos de tiempo por encima de lo estipulado para la producción. Es así, como el proyecto busca abordar el cálculo de índices de desempeños desde un abordaje teórico que permita tomar decisiones de forma pertinente, tales como la corrección de los parámetros de los diferentes controladores, o la sustitución de los actuadores que funcionan como elementos finales de control, esto al considerar que el tiempo puede ocasionar desgastes en los elementos que pueden llegar a producir una merma en la eficiencia del sistema. Por tanto, se busca relacionar índices determinísticos con los estocásticos de la literatura que permitan realizar las acciones de corrección, haciendo uso además de las tecnologías de la industria 4.0, la construcción de modelos con aprendizaje automático y la visualización a través de una interfaz de los índices calculados. El proyecto está planteado para ser trabajado en cuatro fases que componen la columna vertebral del mismo, y una fase adicional para consolidar los resultados y documentar a través de un escrito científico. La primera fase aborda la documentación, el análisis y procesamiento de los datos recopilados de los lazos de control de un proceso, la segunda fase se enfoca en la evaluación de metodologías, el planteamiento y la realización de los índices de desempeño. La tercera fase consiste en la realización de la interfaz que permita el cálculo de los índices partiendo de una configuración, y en la cuarta fase se propende por la validación de modelos en entorno de producción (una planta en la que se puedan tener varios lazos de control). De esta manera, se pretende vislumbrar la importancia de la toma de acciones cuando los lazos de control no muestran índices de desempeño eficientes, ya sea por medio de re-calcular los parámetros o el intercambio de elementos del sistema, todo esto complementado con el uso de nuevas tecnologías.Jiménez-Cabas, Javier-will be generated-orcid-0000-0001-9707-8418-600Gómez Múnera, John Anderson-will be generated-orcid-0000-0002-3619-8528-600spaCorporación Universidad de la CostaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad de la CostaLazos de control de procesos industrialesNuevas tecnologíasModelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industrialesEstado del arte del proyectoArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion[1] T. J. Harris, “Assessment of control loop performance,” Can. J. Chem. Eng., vol. 67, no. 5, pp. 856–861, 1989. [2] M. Jelali,“An overview of control performance assessment technology and industrial applications,” Control Eng. Pract., vol. 14, no. 5, pp. 441–466, 2006. [3] M. Bauer et al., “The current state of control loop performance monitoring – A survey of application in industry,” J. Process Control, vol. 38, no. December 2015, pp. 1–10, 2016. [4] Departamento Nacional de Planeación deColombia, “Bases del Plan Nacional de Desarrollo 2014-2018,” Dep. Nac. Planeación, p. 861, 2019. [5] S. J. Qin, “Process data analytics in the era of big data,” AIChE J., vol. 60, no. 9, pp. 3092–3100, 2014. [6] A. Ismail, H. L. Truong, and W. Kastner,“Manufacturing process data analysis pipelines: a requirements analysis and survey,” J. Big Data, vol. 6, no. 1, pp. 1–26, 2019. [7] L. S. Dalenogare, G. B. Benitez, N. F. Ayala, and A. G. Frank, “The expected contribution of Industry 4.0 technologies for industrial performance,” Int. J. Prod. Econ., vol. 204, no. July, pp. 383–394, 2018. [8] L. Desborough, “Increasing customer value of industrial control performance monitoring-Honeywell’s experience,” Prepr. CPC, pp. 153–186, 2001. [9] L.Desborough, R. Miller, and P. Nordh, “Regulatory control survey,” Unpubl. Manuscript, Honeywell, vol. 88, 2000. [10] W. L.Bialkowski, “Dreams vs reality: a view from both side of the gap,” in Control Systems’ 92. [11] M. Ruel, “Learn how to assess and improve control loop performance,” Tech. Pap., vol. 423, pp. 351–356, 2002. [12] L. Desborough and R. Miller,“Increasing customer value of industrial control performance monitoring-Honeywell’s experience,” in AIChE symposium series, 2002, no. 326, pp. 169–189. [13] P. G. Eriksson, “Some aspects of control loop performance monitoring,” in IEEEConference of Control Applications, Glasgow, UK, 1994, 1994. [14] S. Bezergianni and C. Georgakis, “Controller performance assessment based on minimum and open-loop output variance,” Control Eng. Pract., vol. 8, no. 7, pp. 791–797, 2000.Acosta Vega, R., Ospino Ayala, Óscar, & Valencia Espejo, V. (2017). Diseño de un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) para una microempresa. INGE CUC, 13(1), 84-100. https://doi.org/10.17981/ingecuc.13.1.2017.08PublicationORIGINALS.U Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales.pdfS.U Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales.pdfapplication/pdf606267https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/41bffe00-7f57-42a9-99c0-42d68aa77b15/download053307f0a7a8b8a13fcc594ed3ac9c4cMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/08708474-a3ed-4c5f-b064-f9cad5667b79/download42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83196https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/663f0c16-34bd-4dc2-b252-11d9c1218457/downloade30e9215131d99561d40d6b0abbe9badMD53THUMBNAILS.U Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales.pdf.jpgS.U Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales.pdf.jpgimage/jpeg70371https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/97d04923-d096-4fee-94f7-7457231e88df/download1d5ff5292321d3e076ae883535e0acd5MD54TEXTS.U Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales.pdf.txtS.U Modelos inferenciales para calcular índices de desempeño determinísticos que permitan medir el rendimiento y la robustez de los lazos de control de los procesos industriales.pdf.txttext/plain12302https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/21f57ee9-ebf7-4553-895b-d270bffaa80f/download38a74f61c360263e44ed81862cdebf10MD5511323/7007oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/70072024-09-17 12:50:16.716http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/CC0 1.0 Universalopen.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.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