Cualquier planta de procesamiento – continua, por lotes, híbrida – puede mejorar sus indicadores económicos, de seguridad y ambientales por dos vías: mejorando sus equipos de procesamiento o mejorando el control de esos equipos.
La mejora de los equipos de procesamiento es, usualmente, una tarea que requiere grandes inversiones, pues casi siempre implica la adquisición de nuevos equipos de procesamiento o, en el mejor de los casos, realizar costosas remodelaciones.
Por el contrario, esos indicadores de desempeño pueden ser sustancialmente mejorados por la vía del control sin hacer, en la mayoría de los casos, ninguna inversión en nuevos medios técnicos de instrumentación y control. Esto es debido a que prácticamente en todos los casos existe un amplio margen para mejorar los indicadores del desempeño de una planta de procesamiento por la vía de su control/regulación.
El origen de este margen de mejora es múltiple. Las causas más comunes son: el sistema de control no está bien diseñado o sintonizado; por desconocimiento o premuras no se aprovechan todas las prestaciones del sistema de control disponible; el programador del autómata o el ingeniero de proceso no son expertos en control; no se conocen con la profundidad requerida las dinámicas de los procesos bajo regulación automática; el diseño de la planta no ha sido realizado bajo el enfoque del diseño integrado.
Son también diversas y numerosas las actuaciones que pueden ejecutarse para mejorar las prestaciones de los lazos de regulación sin inversión alguna y que revisaremos en próximos post, tales como: afinar la sintonía de los controladores, rediseñar el controlador, implementar compensaciones anticipatorias de las perturbaciones ya medidas, afinando la sintonía de los lazos de regulación en cascada, rediseñando o resintonizando los controladores de nivel de los depósitos amortiguadores o de compensación intermedios si fuera necesario, utilizando un algoritmo de regulación avanzado disponible o soportable por el instrumento controlador, reduciendo el acoplamiento entre lazos, haciendo un montaje mejor de la sonda de medición, etc.
En su inmensa mayoría, las plantas de procesamiento están automatizadas bajo estructuras de control (lazo de control básico, control en cascada, control de rango dividido, control selectivo, lazos acoplados, etc.) basadas en el controlador universal PID, en todas sus particularizaciones (P, PI, PD, PID, PI_D, etc.).
A pesar de su longevidad y del desarrollo de múltiples técnicas de control avanzado, el control PID mantiene una abrumadora presencia en la industria de proceso.
Su uso extensivo en la industria es tal que, todas las encuestas que conozco concluyen de forma unánime en que más del 95% de los lazos de control existentes son del tipo PID. Sin embargo, también numerosas encuestas concluyen que un alto porcentaje de los lazos con control PID en el mundo son operados en modo manual, mientras que otro porcentaje similar opera defectuosamente. Por ejemplo, como se muestra en la siguiente figura, en la que se reporta que solo el 16 % de los lazos de regulación PID están óptimamente sintonizados y su desempeño es, por tanto, excelente.
No hay duda de que, en la mayoría de los casos, la incorrecta o deficiente sintonización del controlador puede ser la causa del pobre desempeño del lazo de control o de sus irregularidades en la operación.
Sin embargo, no debe olvidarse que los sistemas de regulación automáticos son sistemas holísticos, y como tales deben ser analizados en su conjunto y no solo a través de las partes que los componen. Por eso es necesario revisar los otros componentes del lazo antes de decidir qué actuación se debe ejercer sobre dicho lazo.
De aquí que el procedimiento de actuación en todos los casos, deba comenzar con una revisión en campo de todos los componentes del lazo (controlador, proceso, actuador, medidor y canales de comunicaciones), así como un análisis de la posibilidad de acoplamientos con otros lazos del proceso.
Del resultado de esta primera fase se determinará qué actuación concreta corresponde realizar para solucionar el mal desempeño del lazo de regulación automática.
CARTIF ofrece este servicio de optimización del desempeño de los sistemas de regulación para una planta de procesamiento. La optimización reduce las oscilaciones y la variabilidad de la planta de producción, haciendo más exacto, rápido, estable y seguro al sistema de regulación, y de este modo mejorar su eficiencia, seguridad, impacto ambiental y rentabilidad.
En próximas entradas iré describiendo el procedimiento de ejecución para cada una de las actuaciones posibles, comenzando por la más simple, la resintonía del controlador.
Hace algo más de un año, en otra entrada de este blog, nuestro compañero Sergio Saludes ya comentó lo que es el aprendizaje profundo y se detallaron varias de sus aplicaciones (como la victoria de una máquina basada en estas redes sobre el campeón mundial de Go, considerado el juego más complejo del mundo).
Pues bien, en estos 16 meses (todo un mundo en estos temas) se ha avanzado enormemente en el número de aplicaciones y la calidad de los resultados obtenidos.
Los proyectos de conducción autónoma de vehículos, tan en boga actualmente, usan principalmente herramientas basadas en aprendizaje profundo para calcular muchas de las decisiones a tomar en cada caso. Respecto a este tema, hay una cierta preocupación en cómo estos sistemas decidirán qué acciones llevar a cabo, especialmente cuando hay en juego vidas humanas y ya hay una página del MIT donde el público en general puede colaborar en la creación de una ética del coche autónomo. Realmente estos dispositivos solo pueden decidir lo que previamente haya sido programado (o entrenado) y seguramente falta mucho para que las máquinas puedan decidir por sí mismas (en el sentido convencional de “decidir”, aunque esto daría lugar a un debate mucho más complejo sobre otros temas como la singularidad).
Con respecto al programa de Go comentado anteriormente (que batió al campeón mundial por 4 a 1), se ha desarrollado una nueva versión (Alpha Go Zero) que ha batido por 100 a 0 a dicha versión anterior simplemente conociendo las reglas del juego y entrenándose contra sí misma.
En otros ámbitos como la traducción de lenguas, comprensión y síntesis de la voz, también han avanzado de forma muy notable y el uso de asistentes personales en el teléfono móvil se está empezando a generalizar (si es que vencemos el natural rechazo o vergüenza a “conversar” con una máquina).
Todos estos desarrollos informáticos llevan asociado un alto coste computacional, especialmente en lo relativo al entrenamiento necesario de las redes neuronales utilizadas. A este respecto se está avanzando en los dos frentes implicados: hardware, mucho más rápido y potente y algoritmos, más evolucionados y optimizados.
Parece que el aprendizaje profundo es el santo grial de la inteligencia artificial en vista de los avances realizados en este campo. Puede que no sea así y simplemente estemos ante una nueva herramienta más, pero de lo que no cabe duda es de que es una herramienta extremadamente potente y versátil que dará origen a nuevos y prometedores desarrollos en muchas aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial.
Por supuesto, surgen muchas voces que alertan de los posibles peligros de este tipo de sistemas inteligentes. Lo cierto es que nunca está de más prevenir los riesgos potenciales de cualquier tecnología aunque, como dice Alan Winfield, más que a la inteligencia artificial es a la estupidez artificial a lo que habría que tener miedo, ya que, como siempre ocurre en estos casos, el peligro de cualquier tecnología está en el mal uso que se le puede dar y no en la tecnología en sí misma. Ante este reto lo que debemos hacer es promover mecanismos que regulen cualquier uso no ético de estas nuevas tecnologías.
Realmente estamos solo ante el comienzo de otra era dorada de la inteligencia artificial, como ha habido varias anteriormente, aunque esta vez sí parece que puede ser la definitiva. No sabemos hacia dónde nos llevará esta etapa, pero confiando en que sabremos aprovechar las posibilidades que se nos brindan, debemos ser optimistas.
Cuando todos podamos beneficiarnos de la smart grid, veremos cómo una lavadora toma vida y cómo, casi, tendrá iniciativa propia. Y lo hará para que paguemos menos por la electricidad que necesita para hacer su trabajo. Y lo mismo harán el lavaplatos, el calentador y otros electrodomésticos devoradores de energía eléctrica. Esto será una consecuencia de las ventajas de los precios dinámicos, que cambiarán a lo largo del día para animarnos a usar la energía cuando sobra y para disuadirnos de usarla cuando falta.
Para estudiar la mejor manera de aprovechar los precios dinámicos, en Bélgica han desarrollado un proyecto que involucró a 250 familias que tenían instalados en sus casas electrodomésticos inteligentes. En concreto lavadoras, secadoras, lavaplatos, calentadores eléctricos y cargadores de coches eléctricos. Que sean inteligentes quiere decir que tienen comunicación con el exterior y les llega información sobre los precios y que pueden ponerse en marcha sin intervención de sus dueños. El día fue dividido en seis tramos, en vez de una simple diferencia entre día y noche, y el precio en cada tramo fue fijado en función del precio de mercado correspondiente a ese tramo horario. Dividieron a los clientes en dos grupos.
Al primer grupo le informaron de los precios de la electricidad en cada uno de los tramos horarios con un día de antelación. La información les llegaba a los clientes a través de una app instalada en una tableta. Con esa información los clientes eran responsables de planificar cuándo usarían cada electrodoméstico durante el día siguiente.
El segundo grupo tenía electrodomésticos que reaccionaban automáticamente a los precios dinámicos sin dejar de lado las preferencias de sus dueños. Por ejemplo, una familia podía querer tener los platos listos para la cena, digamos a las seis de la tarde (parece ser que en Bélgica cenan a esas horas). A las ocho de la mañana, al salir para el trabajo, encendían el lavaplatos y lo programaban para que a las seis hubiera terminado. En el caso de un programa que necesitara dos horas para terminar, el lavaplatos sabía que tenía que ponerse en marcha entre las ocho de la mañana y las cuatro de la tarde para que sus dueños se encontraran los platos listos a las seis de la tarde. El lavaplatos elegía para ponerse en marcha el tramo horario en el que la electricidad fuera más barata, a no ser que éste ocurriera después de las cuatro de la tarde. En ese caso daba preferencia a las necesidades de sus dueños y se ponía en marcha en algún momento que le permitiera tener los platos listos a las seis y que todavía tuviera alguna ventaja económica. Otros electrodomésticos, como el calentador, simplemente evitaban los tramos más caros para hacer su trabajo.
Los clientes que seguían el método manual encontraron el proceso demasiado cansado y lo fueron abandonando poco a poco. Sin embargo, los que seguían el método automático no sintieron que afectara a sus vidas y terminaron encantados con el sistema. Estas familias vieron cómo sus electrodomésticos adquirieron hábitos noctámbulos y que su gasto en electricidad disminuía en un 20% para el lavaplatos, un 10% para la lavadora y secadora y un 5% para los calentadores eléctricos. Probablemente calentadores eléctricos con un aislamiento térmico mejorado habrían permitido aprovechar mejor los tramos horarios más baratos.
Una de las conclusiones de este proyecto, es que los clientes no parecen muy dispuestos a estar todos los días pendientes de los precios de la electricidad y a planificar cuidadosamente el uso de los electrodomésticos. Esto parece lógico si cada uno de nosotros se pone a pensar en sus propias actividades y en el esfuerzo que supone esa manera de hacer las cosas. Este resultado es curioso si lo comparamos con el éxito que la compañía Opower decía tener en la reducción de la demanda de energía en casas particulares, lo que se traduce en menores facturas y menos CO2 emitido a la atmósfera. Hasta Obama fue a visitarlos. Y digo que es curioso porque interactuaba con los clientes de una manera parecida a la manera manual que han probado los belgas. Pero hoy Opower forma parte de Oracle, quizá atraída más por todos los datos y conocimiento sobre los hábitos de los clientes que por los beneficios para el sistema eléctrico y el medio ambiente. De cualquier modo, parece que el espíritu original de Opower se mantiene de alguna forma.
Pero lo que parece posible es que pronto todos tengamos la lavadora conectada a nuestra compañía eléctrica a través de internet y que decida cuándo ponerse en marcha para rebajar nuestra factura de la luz. Después de eso, sólo hará falta que los fabricantes de lavadoras hagan que la ropa salga planchada y seremos totalmente felices.
El principal reclamo de esta cita es el avance en el desarrollo de los robots asistenciales, diseñados con el objetivo de ayudar a las personas en sus rutinas diarias
A finales de julio se celebró en Nagoya (Japón) RoboCup 2017, y tuve por primera vez, la oportunidad de participar en esta competición que reúne a personas relacionadas con la robótica de todo el mundo. Actualmente, RoboCup, que celebra este año su vigésima edición, es la mayor competición anual de robots del mundo. Este año han participado casi 500 equipos de 50 países diferentes y aunque en sus inicios únicamente contaba con liga de fútbol para robots, en la actualidad cubre la mayoría de áreas de la robótica: rescate, logística y robots de servicio en entornos domésticos (Robocup@Home).
Concretamente yo participé en la liga “RoboCup at home” como parte del equipo SPQReL formado por miembros de los grupos L-CAS (Universidad de Lincoln) y LabRoCoCo (Universidad de Roma “Sapienza”). Esta liga se basa en que los robots realicen una serie de tareas domésticas con el fin de ayudar a las personas en sus rutinas diarias. Quizás en un futuro no muy lejano, tengamos un robot de este tipo en nuestros hogares.
Después de 6 días de competición unidos a los 2 meses anteriores de preparación, el equipo acabó muy orgulloso de haber conseguido un tercer puesto en la “RoboCup@Home Social Standard Platform League”.
Muy bien pero, ¿qué es realmente esta competición y para qué sirve?
RoboCup nació como un proyecto internacional conjunto para promover la inteligencia artificial, la robótica y otros campos relacionados, a través del planteamiento de problemas comunes. Y buscando una forma de promover la investigación en ciencia e ingeniería estableciendo objetivos desafiantes y organizando este tipo de competiciones para comparar los desarrollos y favorecer la colaboración entre la comunidad investigadora. Centrándonos en RoboCup@Home, esta liga tiene como objetivo desarrollar robots de servicio y asistencia que proporcionen aplicaciones domésticas con gran relevancia en el futuro.
Y ¿cuándo es el futuro?, ¿no existen ya robots capaces de realizar estas tareas?
Este tipo de robots ha tenido una gran presencia en los centros de investigación en los últimos años y está empezando a evaluarse en entornos reales, como el diseñado en CARTIF, Sacarino. Sin embargo, todavía hay pocas aplicaciones en las que los robots formen parte de nuestras actividades cotidianas, y esto es debido en gran parte, a la enorme dificultad de obtener mecanismos de retroalimentación en estos entornos que permitan mejorar el rendimiento del robot. Como posible solución, ha surgido últimamente el benchmarking para evaluar el rendimiento de los sistemas robóticos de una manera reproducible y permitir la comparación entre diferentes enfoques de investigación. Y con ese fin aparece RoboCup@Home, tratando de proporcionar benchmarking a través de competiciones científicas.
RoboCup@Home utiliza un conjunto de pruebas de referencia para evaluar las capacidades y el rendimiento del robot en un entorno doméstico realista, no estandarizado (cambia cada año y no se conoce hasta el día anterior a la competición). La evaluación se centra en los siguientes campos:
Navegación: planificar rutas y navegar de forma segura evitando obstáculos (dinámicos).
Mapeo: construir una representación del entorno parcialmente conocido.
Reconocimiento de persona: detección y reconocimiento de personas.
Seguimiento de personas: localizar la posición de una persona y seguirla.
Reconocimiento de objetos: detectar y reconocer objetos en el entorno.
Manipulación de objetos: agarrar, mover o colocar un objeto.
Reconocimiento de voz: reconocer e interpretar comandos de voz del usuario.
Reconocimiento de gestos: capacidad de reconocer e interpretar gestos humanos.
Cognición: comprender y razonar a partir de la información dada.
¿Cómo se evalúan esas capacidades?
La competición consiste en varias tareas complejas (atender las peticiones de los invitados a una fiesta, actuar como camarero en un restaurante, seguir órdenes verbales dadas por un usuario) que deben realizar los robots de forma totalmente autónoma. Estas tareas son pruebas combinadas, por lo que cada prueba comprende un conjunto de las funcionalidades previas que deben integrarse para poder completarlas, aunque el sistema de puntuación también valora los logros parciales.
En en un futuro post veremos más en detalle las tareas que se realizaron este año durante la competición y las experiencias de nuestro equipo.
La movilidad urbana es fundamental a la hora de abordar la regeneración sostenible de las ciudades, cuando nos encontramos ante el gran problema derivado de un transporte urbano no sostenible y no eficiente. La movilidad urbana es causante de casi la cuarta parte de todas las emisiones de CO2 originadas por el transporte en la Unión Europea. Los vehículos de combustibles fósiles contribuyen al 40% de la contaminación urbana, siendo la causa de importantes daños medioambientales, así como de problemas de salud.
El mayor reto está en identificar y analizar las mejores estrategias para introducir tecnologías limpias en un entorno urbano, alineándolas con los planes y políticas de transporte de la ciudad, a la par que se da respuesta a las necesidades de transporte de los ciudadanos.
La ciudad de Valladolid tiene un claro compromiso con el transporte sostenible y la electromovilidad, y así se deduce del gran número de iniciativas puestas en marcha a lo largo de los últimos años, así como de su participación en una serie de proyectos nacionales y europeos.
Uno de los más destacados es el proyecto REMOURBAN, que implementa una serie de acciones con el objetivo de impulsar aún más la penetración de la movilidad eléctrica en la ciudad.
Antes de REMOURBAN:
La mayor parte de las necesidades de transporte público urbano en Valladolid están cubiertas por su flota de autobuses (103 propulsados con GLP, 46 con biodiesel y uno híbrido no enchufable).
Además, hay una flota de 466 taxis, entre los cuales hay varios híbridos no enchufables y dos eléctricos puros (el primero de ellos lleva operativo desde diciembre de 2011).
Acciones de movilidad desplegadas durante el proyecto REMOURBAN:
La mayor parte de las acciones están en progreso.
Hay cinco autobuses híbridos enchufables que llevan circulando un año a lo largo de la línea 7. Dos de ellos han recibido financiación del proyecto.
Dos coches eléctricos enchufables ya han sido incorporados a la flota privada del Ayuntamiento y están dando servicio.
Además, está previsto incorporar una flota de 45 vehículos eléctricos puros enchufables (taxis, vehículos de reparto de última milla y otros negocios particulares). Para alcanzar este ambicioso objetivo, el Ayuntamiento ha lanzado una interesante oferta con la que espera dar un impulso radical a la adopción de esta tecnología de movilidad por parte de profesionales de estos sectores. Los interesados deberán adquirir el compromiso de monitorizar sus vehículos eléctricos y los puntos de carga vinculados a los mismos, reportando datos con regularidad a lo largo de 24 meses. A cambio, podrán percibir hasta 8.350 euros. Esta información será clave para analizar la viabilidad técnica y económica del uso del vehículo eléctrico en flotas comerciales y la conveniencia de la aplicación de políticas que favorezcan la elección de esta tecnología frente a otras de combustibles fósiles.
La infraestructura de recarga pública también se ha tenido en cuenta y la red de 34 puntos de que dispone la ciudad será actualizada e integrada en un sistema de gestión remota que permitirá monitorizarlos de manera automática y fiable. Además, se ha previsto instalar nueva infraestructura de recarga para garantizar recarga rápida a los autobuses y a los vehículos de reparto de última milla. En este sentido, se está terminando la puesta a punto de dos pantógrafos (120kW) al comienzo y final de la línea 7 de autobuses. Ellos proporcionarán la electricidad necesaria para recargar las baterías con las que los autobuses podrán recorrer en modo 100% eléctrico la zona centro de la ciudad. El proceso de carga lleva unos 8 minutos.
Los vehículos de reparto de última milla se beneficiarán de una estación de carga rápida (50kW) que será instalada en CENTROLID. Por ultimo, 4 puntos de carga adicionales (22kW, Schuko, Mennekes) proporcionarán recargas a los taxis (no de manera exclusiva).
Acciones de monitorización
CARTIF será el responsable de la implementación y mantenimiento de una plataforma local en Valladolid, a la cuál llegará toda la información procedente de la monitorización de vehículos y puntos de recarga. Estos datos, convenientemente procesados y agregados, alimentarán a su vez otra plataforma global de todo el proyecto REMOURBAN (que se desarrolla simultáneamente en las ciudades de Nottingham y Tepebasi), en la que se incluirán servicios a terceros. La plataforma local de Valladolid estará plenamente operativa a principios del 2018, cuando se prevé contar con todos los vehículos, y el proceso de monitorización se prolongará hasta diciembre de 2019.
La monitorización de los vehículos se realizará con unos equipos (On-board Units) que aporta e instala GMV (socio del proyecto REMOURBAN). Con ellos será posible registrar una serie de variables (velocidad, consumo instantáneo del motor, nivel de batería, consumo instantáneo de los sistemas auxiliares, posición GPS, emisiones, etc) todos ellos relativos al comportamiento del vehículo en ruta. Además, se registrará datos procedentes de las recargas, que serán proporcionados por el gestor de carga que corresponda. Esta información consistirá fundamentalmente en los tiempos de inicio y fin de cada recarga, así como la energía requerida durante cada ciclo de recarga.
De este modo, cada vehículo estará registrando datos procedentes de dos fuentes: rutas y procesos de recarga. Este conjunto de datos será convenientemente anonimizado y procesado en la plataforma local.
El objetivo final es obtener un conocimiento profundo del desempeño y rendimiento de los vehículos eléctricos en condiciones reales. Y, como en todos los proyectos europeos de estas características, esta experiencia será susceptible de ser transferida a otras ciudades interesadas en adoptar estas tecnologías.
Tradicionalmente en las fábricas, los factores que se tenían en cuenta en los procesos de fabricación eran económicos, de gestión, producción, etc. Sin embargo, esa situación ha cambiado en los últimos años. La eficiencia energética y la gestión sostenible son aspectos fundamentales que muchas empresas han incorporado en sus procesos. Conscientes de esa realidad, CARTIF viene acompañando a las empresas para incorporar en ellas el concepto de “Factorías del Futuro”. Un ejemplo del trabajo hecho en este ámbito es el proyecto REEMAIN.
REEMAIN va hacia la fabricación eficiente, buscando emisiones cero a través del uso inteligente de tecnologías de energía renovable y estrategias de ahorro de recursos como la compra, generación, conversión, distribución, utilización, control, almacenamiento y reutilización de energía de manera holística e integrada.
Además de eso, el proyecto REEMAIN nos ha brindado la oportunidad de ampliar nuestros conocimientos y experiencia en el mundo de la fabricación eficiente en términos de recursos y energía. Durante las actividades de demostración en las fábricas adscritas al proyecto, el equipo de trabajo ha experimentado tecnologías y procesos para el ahorro de energía y materiales y, por supuesto, probado su efectividad.
Dado que el proyecto está llegando a su fin, hemos elaborado un libro de buenas prácticas, como una manera de compartir nuestra experiencia con otros profesionales en el ámbito de la fabricación.
El libro “REEMAIN: buenas prácticas” resume las principales conclusiones de nuestra experiencia adquirida en los más de cuatro años trabajando en este proyecto. Son recomendaciones que hacemos a toda la comunidad involucrada en este tipo de proyectos (diseñadores, instituciones de investigación, propietarios de las industrias, trabajadores, contratistas, organismos públicos, inversionistas, etc.), con el fin de guiarles/ayudarles si alguno de ellos decide involucrarse en un proyecto de mejora de la eficiencia dentro de una fábrica.
Se han destacado 18 buenas prácticas basadas en nuestra experiencia al buscar y probar medidas de eficiencia en las tres fábricas de demostración: GULLÓN (Galletas), BOSSA (Textil) y SCM (Fundición). Esas buenas prácticas se clasifican en tres áreas temáticas principales: buenas prácticas sobre «diseño», buenas prácticas sobre «Operación y mantenimiento» y «Explotación y difusión».
Cada una de ellas se expone de una forma breve y visual incluyendo su título, descripción (que es en sí misma una recomendación), grupos de interés, replicabilidad, consejos para su implementación y situaciones a evitar, valoración de su impacto y, finalmente, la experiencia práctica lograda a través de REEMAIN.
El libro de buenas prácticas está disponible on-line y para descarga gratuita en este link.
