Análisis de datos para la industria química
Optimice la selección, los procesos y el control de la materia prima
En las industrias que fabrican productos químicos complejos, encontrar formas de optimizar la calidad, reducir el desperdicio y mejorar las ineficiencias a menudo depende de seleccionar los compuestos químicos adecuados o de optimizar los procesos de producción. El software de análisis de datos puede mejorar este esfuerzo en cada etapa: investigación, desarrollo y fabricación.
El conjunto de herramientas de análisis de datos Umetrics® puede ayudarlo a encontrar compuestos alternativos que cumplan con requisitos complejos, disminuyan el uso de materias primas o permitan procedimientos de fabricación más rentables y sostenibles.
El software Umetrics® también puede ayudarlo a monitorear la producción en tiempo real, particularmente los procesos por lotes, evitando problemas de desperdicio y calidad.
Carteles científicos: seleccione las materias primas adecuadas
Cuando se trata de evaluar las propiedades químicas de un compuesto, el análisis de datos agiliza el proceso. El software MODDE®® Design of Experiments (DOE) le permite seleccionar un pequeño conjunto de compuestos diversos y representativos para la prueba. Esto le permite predecir las propiedades de compuestos no probados en función de las propiedades probadas y reduce la cantidad de experimentos que necesita hacer para encontrar el producto más prometedor para sus propósitos, ahorrando tiempo y dinero.
Optimice los procesos de producción
El software SIMCA® Multivariate Data Analysis utiliza análisis de componentes principales (PCA) y otros métodos como mínimos cuadrados parciales (PLS) o nuestro PLS ortogonal patentado (OPLS) para visualizar datos, proporcionando una guía confiable y respaldada por datos para ajustar los procesos de producción con el fin de utilizar las materias primas de forma más eficiente, aumentar la producción, mantener la calidad y reducir el desgaste de los equipos.
Mantenga los procesos bajo control
Una de las formas más efectivas de garantizar que sus procesos se mantengan bajo control y cumplan con sus atributos de calidad críticos es con el monitoreo de procesos en tiempo real. Poder tomar medidas correctivas de inmediato ayuda a reducir el desperdicio (lotes perdidos) y aumentar el rendimiento. Con SIMCA®-online, ganará confianza en sus procesos de producción y logrará una calidad de producto más consistente.
En lugar de depender de prueba y error o descripciones publicadas, los químicos pueden usar sus propios datos de proceso para comprender qué factores son más importantes al seleccionar compuestos. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) se pueden calcular a partir de los datos que se encuentran en registros de lotes o experimentos de laboratorio representativos.
Algunos KPI comunes de la química de procesos orgánicos pueden incluir:
- intensidad de masa del proceso (PMI)
- costes por kg de producto final
- rendimiento general
- recuento de pasos
- secuencia lineal más larga
- salida volumen-tiempo
- solubilidad
- similitud de otras propiedades químicas
Los factores blandos, como la solidez del proceso, que normalmente son difíciles de cuantificar pero son importantes para juzgar la calidad de un proceso químico, también se pueden evaluar con análisis de datos.
El ROI para el software de análisis de datos es alto: ofrece reducciones en desperdicios y errores, selección avanzada de productos químicos y procesos y calidad optimizados.
El software de análisis de datos lo ayuda a optimizar sus procesos y mantenerlos bajo control durante la fabricación.
- Reducir el tiempo de inactividad no planificado
- Mejorar la eficiencia general del equipo (OEE)
- Mejorar la utilización de materias primas.
- Supervisar un gráfico de control
- Identifique defectos rápidamente
- Modelar estrategias y predecir resultados
Reducir el tiempo de inactividad no planificado
Puede utilizar los datos procedentes de sus instrumentos y analizarlos de forma multivariante para gestionar la salud operativa a largo plazo de los equipos de producción, reducir el tiempo de inactividad no programado y prevenir averías. Con un análisis estadístico de todos los factores que conducen al desgaste, puede obtener información sobre la configuración operativa o los procesos con más probabilidades de extender la vida útil de los equipos o acortar los tiempos de inactividad entre procesos, e incluso implementar el mantenimiento predictivo.
Mejore la eficiencia general del equipo
La eficiencia general del equipo (OEE) es el estándar de oro y una mejor práctica para medir la productividad de fabricación. Proporciona una medición objetiva del porcentaje de tiempo de fabricación que es verdaderamente productivo. Al medir la OEE y analizar las pérdidas y los cuellos de botella subyacentes, obtendrá información importante sobre cómo mejorar sistemáticamente su proceso de fabricación.
Mejorar la utilización de materias primas
La herramienta de análisis de datos adecuada puede ayudarlo a evaluar la composición de productos químicos, minerales y otras materias primas para asegurarse de que cumplen con los requisitos de producción. Esto puede ayudar a evitar que se utilicen materias primas falsificadas o impuras que podrían afectar la calidad de su producto final o arruinar los lotes. También puede ayudarlo a encontrar el volumen, la temperatura, la composición o cualquier otra propiedad relevante de las materias primas para optimizar su proceso y producir el producto de mejor calidad con el menor desperdicio.
Obtenga un gráfico de control unificado
Con las aplicaciones típicas de monitoreo de procesos, sus operadores tendrán varios procesos diferentes que deben vigilar y monitorear para detectar desviaciones. La combinación de múltiples procesos en un solo gráfico de control para monitorear todos los procesos y obtener alarmas cuando un proceso comienza a desviarse de la ruta óptima puede ser un gran beneficio, especialmente cuando está operando con un personal más pequeño de lo normal. Las capacidades de desglose le permitirán identificar las causas fundamentales de las desviaciones de inmediato.
Identifique los defectos rápidamente
Con el monitoreo de procesos estadístico implementado, podrá identificar más rápidamente cualquier defecto en sus productos, materiales, equipos o procesos. En última instancia, eso significará una mejora en la calidad general de la producción, una reducción de las desviaciones del proceso y menos lotes arruinados.
Modelar estrategias y predecir resultados
El modelo de análisis multivariado proporciona una base para predecir los parámetros de calidad a lo largo del tiempo mediante el análisis de regresión. Le permite predecir los atributos de calidad críticos finales con un alto grado de confianza. Los fabricantes de productos químicos pueden utilizar análisis de datos avanzados para comparar y medir el efecto de varios insumos de producción, como la presión del refrigerante, la temperatura o el flujo de dióxido de carbono, y muchos más en el rendimiento, y a menudo encuentran dependencias sorprendentes e inesperadas que afectan la producción.
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Apoyo a productos químicos renovables
El mercado de productos químicos renovables está experimentando un crecimiento extraordinario. Los productos químicos renovables o ecológicos son productos químicos elaborados a partir de recursos renovables, como materia prima de biomasa en lugar de materia prima de petróleo. El software de análisis de datos puede ser clave en la migración de procesos hacia productos químicos renovables.
- Encuentre oportunidades de optimización que reduzcan los costos y aumenten el rendimiento
- Optimice la utilización de materia prima de segunda generación (por ejemplo, astillas de madera, paja, posos de café, etc.)
- Obtenga comprensión del proceso y encuentre las variables más influyentes
- Beneficio adicional: la inversión es solo en software
Visualize Variable Over Time
Trazar la variable multivariante t1 contra el tiempo da como resultado una trayectoria para cada lote histórico, lo que permite distinguir fácilmente entre lotes buenos y malos. Los buenos lotes están dentro de las dos líneas rojas punteadas. Cuanto más cerca de la línea central esté la trayectoria, mejores serán los resultados.
La gráfica de contribución muestra la causa de la desviación
La gráfica de contribución muestra la variable desviada que impulsa al lote de su trayectoria ideal. Una herramienta importante para el análisis de la causa raíz.