I software analitici Emerson aiutano Celanese a mantenere il 100% dei tempi di funzionamento dell'impianto

Problema affrontato
Nel corso di 100 anni, Celanese si è evoluta da un esperimento casalingo in Svizzera a un gigante globale nel settore dei materiali speciali, producendo prodotti chimici intermedi, derivati della cellulosa, polimeri in emulsione, ingredienti alimentari e materiali ingegnerizzati. Quando Celanese, azienda produttrice di prodotti chimici, ha iniziato il suo percorso di trasformazione digitale, voleva trovare un modo per liberare i dati isolati e riuscire a prendere decisioni aziendali migliori.

"Il problema sta nell'avere informazioni isolate", ha affermato Greg Aguilar, capo ingegnere strumentazione senior di Celanese. "È necessario sbloccare questi dati e abbinarli ai casi aziendali per la manutenzione predittiva (PdM, predictive maintenance), l'ottimizzazione dei processi e la gestione dell'energia".

Approccio adottato
Celanese ha identificato oltre 50 potenziali casi d'uso e ne ha stabilito la priorità in base alla fattibilità riducendoli a due progetti pilota. I casi di utilizzo sono stati sviluppati grazie agli input delle persone presenti nelle unità per identificare i punti critici su base quotidiana, in modo da ottenere il loro supporto. "Le abbiamo coinvolte in ogni fase, dal brainstorming all'identificazione del fornitore di soluzioni. I cambiamenti nella cultura aziendale sono difficili. I successi a cui abbiamo assistito hanno aiutato molto, ma è ancora di una battaglia in corso, perché le persone trovano difficile cambiare", ha dichiarato Aguilar.

"Avevamo bisogno di identificare un partner", ha spiegato. "Abbiamo fatto una ricerca approfondita di 43 fornitori nel settore dell'Internet delle cose industriale (IIoT, Industrial Internet of things)", ha dichiarato. "Volevamo una piattaforma di analisi che potesse essere implementata in sede. L'abbiamo ridotta a 12". Un'ulteriore affinazione ha portato i candidati a sei e poi a due. Infine, Celanese, che già utilizzava il sistema di controllo distribuito (DCS) DeltaV di Emerson, ha scelto il software Plantweb Optics™ Analytics.

Risultati ottenuti
Utilizzando il proprio caso d'uso PdM come esempio, Celanese ha deciso di testare il sistema con un progetto pilota per l'analisi della temperatura dell'olio lubrificante su un componente rotativo di un impianto. "Sembrava relativamente piatta, ma il sistema ha identificato questa attrezzatura come un problema", ha spiegato Aguilar. "Valutando la tendenza a due mesi, eravamo ancora al di sotto dei livelli di allarme. Tuttavia, zoomando indietro nel corso dei due anni precedenti, il sistema aveva identificato una variazione del livello di temperatura. Poiché l'aumento della temperatura si è verificato all'interno di un certo lasso temporale, nessuno lo aveva notato nel quotidiano. Era passato inosservato per mesi prima che il sistema lo rilevasse".

L'impianto aveva installato un essiccatore sotto vuoto per rimuovere l'umidità. "Il caratteristico guasto identificato era in azione da nove mesi", ha affermato Aguilar. "All'epoca non era considerato come un sistema degradato".
Se la temperatura avesse continuato ad aumentare inosservata, l'unità poteva spegnersi. "Abbiamo deciso di aggiungere questo intervento alla nostra revisione successiva", ha spiegato Aguilar. "Circa un mese fa, la valvola si è sbloccata e la temperatura è scesa di 20 gradi. La tecnologia ha dimostrato di essere in grado di identificare i guasti più nascosti".

Il successo del progetto pilota ha infuso la fiducia di cui la nuova tecnologia aveva bisogno. "Non stiamo più spingendo la tecnologia dall'azienda alle sedi", ha asserito Aguilar. "Adesso, sono loro a chiederlo. Stiamo costruendo una competenza istituzionale. Questo ci offre un punto di partenza. Il valore tecnologico accelera. Stiamo creando una cultura basata sui dati che aiuti a prendere le decisioni".

La modalità di guasto basata sui principi e l'analisi degli effetti (FMEA, Failure Mode and Effects Analysis), nonché la regressione lineare del sistema hanno identificato il potenziale danno ai cuscinetti. "Quella particolare valvola non è stata considerata un problema finché il sistema non l'ha identificata", ha spiegato Aguilar. "Operiamo al 100% dei tempi di funzionamento dell'impianto. Non vogliamo tempi di inattività, a meno che non siano necessari. Avendo compreso lo stato di salute della risorsa, abbiamo messo in atto una mitigazione e l’abbiamo rimossa alla successiva inversione di tendenza a sei mesi. Ha influenzato un po' il compressore, ma avevamo a disposizione le informazioni per poter prendere tali decisioni sui dati.

Plantweb Optics Analytics ha il compito di aumentare le capacità dei tecnici e degli operatori di Celanese. "Si tratta di liberare il loro tempo per poter svolgere compiti a più alto valore aggiunto", ha spiegato Aguilar. Ad esempio, nello scenario dei casi di utilizzo stavamo considerando 80 variabili diverse. Un solo ingegnere non è in grado di farlo. Cerchiamo di concentrarci sulle attrezzature che presentano problemi di guasto ripetuti. Grazie alla potenza del sistema Plantweb Optics Analytics e all'approccio FMEA, è possibile estrarre molto valore".

La collaborazione con l'IT è stata molto importante anche nell'implementazione del sistema. "La convergenza IT-OT (Information Technology, Operational Technology) sta avvenendo", ha affermato Aguilar. "Due anni fa, forse non ero un grande fan del nostro reparto IT, mentre ora, la gente pensa che io lavori in quel reparto. Il viaggio iniziale è stato di circa un anno e mezzo. In un periodo di cinque anni, speriamo di avere una soluzione scalabile".

 

Informazioni sul software Plantweb Optics Analytics di Emerson
Plantweb Optics Analytics è un software di analisi dei dati di processo pacchettizzato che raccoglie e interpreta dati operativi e informazioni sparse tra gli impianti, eliminando la necessità di raccolta, analisi e ragionamento su dati e informazioni provenienti da sistemi di controllo, database, applicazioni dell'impianto e procedure operative.