FCC S.A. utiliza estrategias de Internet de las Cosas Industriales (IIoT) para conectar dispositivos autónomos a aplicaciones industriales

La integración de sistemas es uno de los pilares de la industria 4.0 y posee el objetivo de conectar los datos de las diferentes áreas, haciendo la información fluir de manera más rápida y eficiente.

Partiendo de ese principio, la red de automación de Fábrica Carioca de Catalisadores fue estructurada para permitir integraciones entre los dispositivos (sensores, actuadores, controladores) y los sistemas de administración de la producción. 

FCC S.A. viene implementando tecnologías que buscan la disponibilidad de informaciones automatizadas y unificadas para toda la empresa, incluyendo la convergencia entre la tecnología de la operación y de la información a través de la integración vertical entre los sistemas, lo que permite mayor agilidad de información al cuerpo técnico y facilita el proceso de tomada de decisión.

INTERNET DE LAS COSAS INDUSTRIALES (IIoT)

La empresa utiliza estrategias de IIoT para conectar dispositivos autónomos a aplicaciones industriales, viabilizando el acceso a diversos datos en la nube en tiempo real y haciendo posible el monitoreo remoto.

IIoT en la Administración de Activos Operacionales

A lo largo de los años, FCC S.A. está aumentando progresivamente la cobertura Wi-Fi y la adquisición automatizada de datos por medio de tecnologías IIoT en el área industrial. Además, algunos de los sensores existentes ya se comunican directo con la nube.

Con el objetivo de mejorar la administración de los activos operacionales, la empresa está desarrollando un proyecto piloto para rastreo de la salud de activos críticos por medio de sensores wireless, que permite la visualización de datos en tiempo real vía dashboard online, la creación de alertas vía e-mail/SMS y el recibimiento de informes mensuales de tendencias y causas de las ocurrencias encontradas. Adicionalmente, se utilizan softwares que auxilian el diagnóstico de fallas y aumento de la confiabilidad operacional.

BigData

En los últimos años, la empresa pasó a incorporar herramientas de Big Data y Machine Learning en los procesos de evaluación comercial de catalizadores, con el objetivo de explorar de manera inteligente el gran histórico y volumen de datos operacionales de nuestros clientes para mejorar la calidad de sus bancos de datos. Estas herramientas han auxiliado bastante en la etapa de tratamiento del banco de datos, permitiendo la reducción de ruidos y haciendo posible la conciliación del balance de masa. De esa forma, es posible concluir evaluaciones e identificar correlaciones y tendencias que, sin el uso de esas técnicas, muchas veces no sería posible, además de otras ventajas, como la calibración de modelos en softwares de simulación de procesos.