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Gestión de datos: la fórmula para el éxito del análisis de papel y celulosa

La gestión de datos eficaz requiere una estrategia y métodos confiables para acceder, integrar, limpiar, controlar, almacenar y modelar, preparando datos para análisis de modo que agreguen valor.

Las promesas de la revolución de la digitalización son significativas: como estima un informe de McKinsey, de 2019, las tecnologías digitales podrían ofrecer a los productores de papel y celulosa una reducción del 15% en el costo total y proporcionar una mejora del 5% en la eficacia general del equipo.

Aun la industria seguramente esté adoptando la digitalización - especialmente en lo que se refiere a una capacidad perfeccionada de recolectar datos - saber cómo mejor utilizarla es fundamental.

Create a cost-efficient architecture upon which to build your digital future and applications

Publicado por primera vez en IPW On-line

El grupo Gartner estima que el 85% de los proyectos de Big Data fallan - entonces, ¿cómo puede estar seguro que el suyo no es uno de ellos?

 

La gestión y el análisis de datos no se pueden proyectar y ejecutar independientemente el uno del otro. Los fabricantes de papel y celulosa necesitan extender la gestión de datos corporativos y la gobernanza de datos de sistemas de nivel empresarial hasta la gestión de operaciones de manufactura y sistemas de automatización - como la base de su éxito digital.



Usar datos de forma eficaz

Aun la mayoría de las plantas use algún tipo de sistema de gestión de datos de proceso, simplemente tener datos no es lo mismo que entender cómo utilizarlos con eficacia. IBM Research estima que, hasta el 88% de los datos de Internet de las Cosas Industrial (IoT) no son usados; La renombrada publicación The Economist sugiere que, el 99% del valor de los datos de fabricación se pierden con solo un 3% categorizado y analizado. Otras trampas incluyen sistemas legados que son inaccesibles o no digitalizados; no rotular datos lógicamente en toda la empresa; falta de datos en tiempo real; y la falla en comunicar de manera eficaz las conclusiones derivadas de los datos.

Los primeros pasos de cualquier jornada de digitalización son, por lo tanto, entender los fundamentos do gestión de datos de proceso y gestionar los que sean recolectados para que agreguen valor. El objetivo debe ser crear una infraestructura digital totalmente integrada que permita que los datos operativos y de activos sean accedidos, visualizados y analizados para mejorar el desempeño.

Simplemente tener datos no es lo mismo que entender cómo utilizarlos de forma eficaz.

¿Dónde empezar?

Un buen lugar para empezar es garantizando que su estrategia de datos esté alineada con los negocios. Es alentador ver que nuestros clientes están reconociendo cada vez más el valor de una visión holística de sus activos de datos en toda la empresa, pero esto aún no es la norma de la industria.

Tradicionalmente los datos del proceso son almacenados como una extensión de los sistemas de automatización en el nivel de la línea de producción. En muchos casos, también no hubo armonización sobre las líneas de producción en tecnología y convenciones de nomenclatura. Esto resultó en datos fragmentados y no estructurados que dificultan hacer cualquier cosa en nivel de la aplicación o en varias líneas de producción. Mientras tanto, las estructuras planas en muchos sistemas de información de proceso (PIMS) no facilitan la vida durante la integración a nivel local y empresarial.

Proporcionar estructura y estandarización a los datos que se pueden haber recolectado (y no usados) por décadas, es una etapa vital en la transformación de datos en algo de relevante importancia comercial. Un ejemplo puede ser asegurar que las tags de datos estén vinculadas a una etapa específica de producción o a un equipo de manera estándar. Por ejemplo, se pueden agrupar todos los datos en unidades que se alinean con un determinado negocio estratégico o función de proceso - por ejemplo, todos los datos necesarios para analizar la integridad del equipo de accionamientos eléctricos. También invertimos mucho tiempo garantizando la integridad y consistencia de nuestros modelos de datos. Este es un trabajo vital, pues los modelos son usados en toda la organización del cliente para armonizar los datos y la interfaz, y como base para proveer percepciones útiles para una toma de decisión más inteligente.

El objetivo acá es extender la gestión de datos corporativos y gobernanza de datos de los sistemas ISA-95 nivel 4 de nivel empresarial, hasta el nivel 3 de gestión de operaciones de manufactura y sistemas de automatización de nivel 2.

Proporcionando estructura y estandarización a los datos que pueden haber sido recolectados (y no utilizados) por décadas, garantiza la integridad y la consistencia de los modelos de datos.

Los beneficios de una buena gestión de datos

Todo bien hasta acá, pero ¿cómo lo gestión de datos de proceso eficaz contribuye en la práctica para la mejora de las operaciones de un fabricante de papel y celulosa? Esta es la pregunta clave y viene en tres áreas diferentes:

  1. Productividad perfeccionada: Datos almacenados y rotulados de manera adecuada permiten que las fábricas aprovechen las soluciones de digitalización avanzadas, como el controle avanzado de proceso (APC). ABB Ability ™ APC Applications, como el recientemente lanzado Wet End Control, aprovechan los datos para construir modelos predictivos e implementar estrategias de control que estabilizan y mejoran las condiciones del proceso de manera económica. Los beneficios incluyen reducido consumo de energía y uso optimizado de materia prima.
  2. Toma de decisión más inteligente: La visualización del desempeño en relación a los KPI en un equipo, local y nivel de la empresa garantiza una amplia consciencia situacional que apoya la toma de decisión eficaz en toda la organización. Pero la visualización solo es posible por medio de la gestión eficaz de datos de una variedad de fuentes distintas.
  3. Seguridad de datos perfeccionada: Sin un abordaje amplio y consistente para la gestión de datos, no puede haber un abordaje amplio y consistente para la seguridad de datos, dejando a los activos valiosos vulnerables a ataques. Son necesarias estructuras de gestión de datos fuertes que funcionan en todos los niveles de la empresa como base para la gobernanza y seguridad de datos avanzadas, exigidas en el entorno industrial interconectado de hoy.

Sin un abordaje amplio y consistente en gestión de datos, no puede haber un abordaje amplio y consistente en seguridad de datos, dejando los activos valiosos vulnerables a ataques.

Seleccionando una guía especializada...

La importancia de la gestión de datos del proceso hace con que sea vital la elección, no solo de la plataforma, pero también del asociado de implementación, y las empresas deben ser capaces de responder a algunas preguntas clave con seguridad.

En primer lugar, ¿un asociado potencial tiene la combinación cierta de experiencia específica de dominio y conocimiento de infraestructura de TI y OT para garantizar que sus soluciones ofrezcan valor real? Un asociado con profunda experiencia en la industria - como mínimo - ahorrará mucho tiempo (por ejemplo, siendo capaz de adaptar sistemas 'listos para uso' en vez de construir desde cero), y puede fácilmente ser la diferencia entre una solución que funciona y otra que no se puede usar.

Otra pregunta por hacer es si un asociado en potencial aprecia los desafíos de recolectar datos en las condiciones del mundo real de una fábrica. ¿Reconocen la necesidad de sensores robustos y confiables que puedan soportar las condiciones adversas del entorno de la fábrica? ¿Entienden cómo integrar los diferentes sistemas legados comunes en sites brownfield - sistemas que, normalmente no fueron proyectados para soportar protocolos de conectividad modernos, abiertos o estándar - con la plataforma de gestión de datos de proceso?

Encontramos décadas de experiencia en la industria que, no solo provee conocimiento de los negocios y operaciones de un cliente, pero cuando se combina con experiencia vertical - de sensores a automatización y sistemas de TI - permite la recolección, análisis, gestión e implantación de datos basados en modelos y percepciones que crean valor específicamente para papel y celulosa. En caso contrario, la falta de experiencia en el dominio lleva a soluciones impracticables basadas en datos que no son comprendidos, gestionados o aprovechados de manera adecuada.

La falta de experiencia en el dominio lleva a soluciones impracticables basadas en datos que no son comprendidos, gestionados o aprovechados de manera adecuada.

Y la plataforma cierta

Volviendo a la plataforma de gestión de datos del proceso en sí, es importante que sea segura, de alto desempeño, escalable y capaz de integrar aplicaciones de terceros que pueden proporcionar funciones adicionales a su entorno digital. Con players establecidos y empresas principiantes compitiendo por una porción del todo, es importante evitar detenerse en un ecosistema digital limitado que lo impedirá aprovechar toda la diversidad de soluciones.

Idealmente debe ser posible configurar su plataforma de gestión de datos de proceso seleccionada jerárquicamente, es decir, en un sistema de control, local y nivel corporativo. Esto significa que, la misma estructura de datos y modelos de datos son compartidos entre los niveles, garantizando que la transferencia entre ellos, sea directa, segura y controlable en el más elevado grado. Esto ahorra mucho tiempo y costos de implementación según se expande la plataforma: por ejemplo, si usted tuviera que mover las aplicaciones entre los niveles, no necesita reescribir la interfaz, pues ya está armonizada. La plataforma cierta también debe soportar una variedad de interfaces abiertas e interfaces de programación de aplicaciones (API) para streaming y extracción de datos, incluyendo API REST, .Net SDK, ODATA, ODBC, OPC UA, OPC DA, haciendo los datos disponibles para uso a medida que surgen nuevos casos en su jornada digital.

El streaming de datos - tanto entre los niveles, de y hacia la nube - debe estar disponible en tiempo real y en ambas direcciones, con la finalidad de maximizar las ventajas de la digitalización: si una aplicación calcula los valores definidos ideales para un proceso, debe ser capaz de comunicar estos valores al proceso o ¡no habrá beneficio! Al usar la nube, también es importante considerar la eficiencia de costo no solo del almacenamiento de datos, pero también del costo de la transferencia de datos, que puede ser caro porque los datos están siendo transferidos constantemente de un lado al otro.

Obviamente en cualquier plataforma de gestión de datos de proceso, fuertes recursos de modelado de datos deben estar presentes, permitiendo que se usen y puedan armonizar en toda su organización. Por ejemplo, un cliente de ABB que desea transferir una aplicación de sensor entre dos usinas descubrió que tenían valores medidos para los sensores que estaban siguiendo en una usina, pero no tenían valores definidos para la otra, resultando en ninguna meta para sus algoritmos de datos de proceso para optimizar. Entonces, aquí entra el modelado de datos robusto, permitiendo que implemente aplicaciones basadas en datos de proceso en varios lugares para maximizar los beneficios.

Solamente considerando todos los ítems que anteceden, una empresa puede crear una arquitectura de bajo costo sobre la cual podrá construir su futuro digital y aplicaciones.

Cuando la misma estructura y modelos de dados son compartidos entre los niveles (sistema de control, sitio y empresa), la transferencia entre los niveles es directa, segura y controlable en el más elevado grado.

Conclusión

Cuán bien una empresa administra su jornada de digitalización determinará su futuro. Por lo tanto, es vital asegurar que el combustible para este camino - la vasta cantidad de datos que ahora están disponibles por medio de IIoT – se gestione de la forma más estratégica posible. Un sistema de gestión de datos de proceso de un asociado con profundo conocimiento del sector, como ABB, es la clave para eso. Este asociado ayudará a navegar en el camino digital desafiador con el objetivo de interpretar la riqueza de datos con una base de papel y celulosa para maximizar el valor comercial entregado y proveer la confianza de que las empresas necesitan para actuar con base en el análisis y en los insights que se desbloquean.

ESTUDIO DE CASO

Gestión de datos de proceso - primer paso para ayudar a cortar costos para Kotkamills OY

Cuando Kotkamills Oy quiso implementar el ABB Ability™ Manufacturing Execution System para garantizar un proceso de entrega de pedido-producción-entrega tranquilo, el primer módulo que ellos necesitaron implementar fue la Gestión de Datos de Proceso de ABB. Eso ayudaba a incrementar la integrabilidad de los sistemas individuales en el lugar después que Kotkamills fue adquirida por una empresa privada. “La integración del sistema no solo nos proporcionó nuevas tecnologías, pero también nos permitió construir un sistema que atiende perfectamente nuestras necesidades”, dijo Petri Hirvonen, CFO de Kotkamills Oy. El único sistema integrado generó ahorro en el costo de gestión del proceso de pedido-producción-entrega y en el costo de mantenimiento del hardware y de las actualizaciones. “Conseguimos ahorros considerables en nuestros costos de sistema”, dijo Hirvonen.

Petri Hirvonen, CFO, Kotkamills Oy
“La integración del sistema no solo nos proporcionó nuevas tecnologías, pero también nos permitió construir un sistema que atiende perfectamente nuestras necesidades”

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