Control de procesos industriales

El control de procesos industriales ( IPC ), o simplemente control de procesos, es un sistema utilizado en la fabricación moderna que emplea los principios de la teoría de control y los sistemas físicos de control industrial para supervisar, controlar y optimizar los procesos continuos de producción industrial mediante algoritmos de control. Esto garantiza que las máquinas industriales funcionen de forma fluida y segura en las fábricas y utilicen la energía de manera eficiente para transformar las materias primas en productos terminados de alta calidad con una consistencia fiable , al tiempo que se reducen el desperdicio de energía y los costes económicos , algo que no podría lograrse únicamente mediante el control manual humano. ^{[ 1 ]}

En el control integrado de procesos (CIP), la teoría de control proporciona el marco teórico para comprender la dinámica del sistema, predecir resultados y diseñar estrategias de control que garanticen objetivos predeterminados, utilizando conceptos como bucles de retroalimentación, análisis de estabilidad y diseño de controladores. Por otro lado, el aparato físico del CIP, basado en tecnologías de automatización, consta de varios componentes. En primer lugar, una red de sensores mide continuamente diversas variables del proceso (como temperatura, presión, etc.) y variables de calidad del producto. Un controlador lógico programable (PLC, para procesos más pequeños y menos complejos) o un sistema de control distribuido (DCS, para procesos a gran escala o geográficamente dispersos) analiza estos datos de los sensores, los compara con puntos de ajuste predefinidos mediante un conjunto de instrucciones o un modelo matemático denominado algoritmo de control y, en caso de cualquier desviación de estos puntos de ajuste (por ejemplo, temperatura que excede el punto de ajuste), realiza ajustes correctivos rápidos mediante actuadores como válvulas (por ejemplo, válvula de refrigeración para el control de temperatura), motores o calentadores para guiar el proceso de vuelta al rango operativo deseado. Esto crea un ciclo continuo de bucle cerrado de medición, comparación, acción de control y reevaluación que garantiza que el proceso se mantenga dentro de los parámetros establecidos. La HMI (Interfaz Hombre-Máquina) actúa como el "panel de control" para el sistema IPC, donde un pequeño número de operadores humanos pueden monitorear el proceso y tomar decisiones informadas sobre los ajustes. ^{[ 1 ]} Los IPC pueden abarcar desde el control de la temperatura y el nivel de un solo recipiente de proceso (tanque de ambiente controlado para mezclar, separar, reaccionar o almacenar materiales en procesos industriales) hasta una planta completa de procesamiento químico con varios miles de bucles de retroalimentación de control.

El IPC proporciona varios beneficios cruciales a las empresas manufactureras. Al mantener un control estricto sobre las variables clave del proceso, ayuda a reducir el consumo de energía, minimizar los residuos y acortar los tiempos de inactividad para lograr la máxima eficiencia y reducir los costos. Garantiza una calidad de producto consistente y mejorada con poca variabilidad, lo que satisface a los clientes y fortalece la reputación de la empresa. Mejora la seguridad al detectar y alertar a los operadores sobre posibles problemas de forma temprana, previniendo así accidentes, fallas de equipos, interrupciones del proceso y costosos tiempos de inactividad. El análisis de tendencias y comportamientos en la gran cantidad de datos recopilados en tiempo real ayuda a los ingenieros a identificar áreas de mejora, refinar las estrategias de control y mejorar continuamente la eficiencia de la producción mediante un enfoque basado en datos. ^{[ 1 ]}

El IPC se utiliza en una amplia gama de industrias donde el control preciso es importante. ^{[ 2 ]} Las aplicaciones pueden abarcar desde el control de la temperatura y el nivel de un solo recipiente de proceso, hasta una planta completa de procesamiento químico con miles de bucles de control. En la fabricación de automóviles, el IPC garantiza una calidad constante al controlar meticulosamente procesos como la soldadura y la pintura. Las operaciones mineras se optimizan con el monitoreo del IPC de la trituración del mineral y el ajuste de las velocidades de las cintas transportadoras para obtener la máxima producción. El dragado se beneficia del control preciso de la presión de succión, la profundidad de dragado y la tasa de descarga de sedimentos mediante el IPC, lo que garantiza prácticas eficientes y sostenibles. La producción de pulpa y papel aprovecha el IPC para regular los procesos químicos (por ejemplo, el pH y la concentración de blanqueador) y automatizar las operaciones de las máquinas de papel para controlar el contenido de humedad de la hoja de papel y la temperatura de secado para una calidad constante. En las plantas químicas, garantiza la producción segura y eficiente de productos químicos al controlar la temperatura, la presión y las velocidades de reacción. Las refinerías de petróleo lo utilizan para convertir sin problemas el petróleo crudo en gasolina y otros productos derivados del petróleo. En las centrales eléctricas, ayuda a mantener condiciones operativas estables necesarias para un suministro continuo de electricidad. En la producción de alimentos y bebidas, ayuda a garantizar una textura, seguridad y calidad consistentes. Las compañías farmacéuticas dependen de ello para producir medicamentos que salvan vidas de forma segura y eficaz. El desarrollo de grandes sistemas de control de procesos industriales ha sido fundamental para permitir el diseño de procesos complejos y de gran volumen, que de otro modo no podrían operarse de forma económica ni segura. ^{[ 3 ]}

Los primeros avances en el control de procesos se presentaron con mayor frecuencia en forma de dispositivos de control de agua. Se atribuye a Ctesibio de Alejandría la invención de las válvulas de flotador para regular el nivel de agua de los relojes de agua en el siglo III a. C. En el siglo I d. C., Herón de Alejandría inventó una válvula de agua similar a la válvula de llenado que se usa en los inodoros modernos. ^{[ 4 ]}

Las invenciones posteriores en el control de procesos involucraron principios físicos básicos. En 1620, Cornelis Drebbel inventó un termostato bimetálico para controlar la temperatura en un horno. En 1681, Denis Papin descubrió que la presión dentro de un recipiente podía regularse colocando pesas sobre la tapa del recipiente. ^{[ 4 ]} En 1745, Edmund Lee creó el abanico para mejorar la eficiencia de los molinos de viento; un abanico era un molino de viento más pequeño colocado a 90° de los abanicos más grandes para mantener la cara del molino apuntando directamente hacia el viento entrante.

Con el inicio de la Revolución Industrial en la década de 1760, los inventos para el control de procesos tenían como objetivo reemplazar a los operarios humanos con procesos mecanizados. En 1784, Oliver Evans creó un molino de harina accionado por agua que funcionaba con cubos y transportadores de tornillo. Henry Ford aplicó la misma teoría en 1910 cuando se creó la cadena de montaje para disminuir la intervención humana en el proceso de producción de automóviles. ^{[ 4 ]}

Para el control de procesos de variación continua, no fue hasta 1922 que el ingeniero ruso-estadounidense Nicolas Minorsky desarrolló por primera vez una ley de control formal para lo que ahora llamamos control PID o control de tres términos, utilizando análisis teórico . ^{[ 5 ]} Minorsky estaba investigando y diseñando sistemas de dirección automática de buques para la Armada de los EE. UU. y basó su análisis en observaciones de un timonel . Observó que el timonel dirigía el barco basándose no solo en el error de rumbo actual, sino también en el error pasado, así como en la tasa de cambio actual; ^{[ 6 ]} Minorsky luego le dio un tratamiento matemático. ^{[ 7 ]} Su objetivo era la estabilidad, no el control general, lo que simplificó significativamente el problema. Si bien el control proporcional proporcionaba estabilidad frente a pequeñas perturbaciones, era insuficiente para lidiar con una perturbación constante, en particular un vendaval fuerte (debido al error de estado estacionario ), lo que requirió agregar el término integral. Finalmente, se agregó el término derivativo para mejorar la estabilidad y el control.

El control de procesos en grandes plantas industriales ha evolucionado a través de diversas etapas. Inicialmente, el control se realizaba desde paneles ubicados en la planta. Sin embargo, esto requería una gran cantidad de personal para atender estos paneles dispersos, y no se tenía una visión global del proceso. El siguiente paso lógico fue la transmisión de todas las mediciones de la planta a una sala de control central con personal permanente. En la práctica, esto supuso la centralización de todos los paneles locales, con las ventajas de una menor necesidad de personal y una visión general más sencilla del proceso. A menudo, los operadores se encontraban detrás de los paneles de la sala de control, y todas las salidas de control, tanto automáticas como manuales, se transmitían de vuelta a la planta. Sin embargo, si bien proporcionaba un centro de control, esta disposición era inflexible, ya que cada bucle de control tenía su propio hardware de controlador, y se requería el desplazamiento constante de los operadores dentro de la sala de control para supervisar las diferentes partes del proceso.

Con la llegada de los procesadores electrónicos y las pantallas gráficas, fue posible reemplazar estos controladores discretos con algoritmos informáticos, alojados en una red de bastidores de entrada/salida con sus propios procesadores de control. ^{[ 8 ]} Estos podían distribuirse por toda la planta y comunicarse con la pantalla gráfica en la sala o salas de control. Así nació el sistema de control distribuido (DCS).

La introducción de los sistemas de control distribuido (DCS) facilitó la interconexión y reconfiguración de los controles de planta, como los bucles en cascada y los enclavamientos, así como la integración con otros sistemas informáticos de producción. Permitió una gestión de alarmas sofisticada, introdujo el registro automático de eventos, eliminó la necesidad de registros físicos como los registradores gráficos, permitió la interconexión en red de los racks de control, ubiciéndolos así cerca de la planta para reducir el cableado, y proporcionó una visión general de alto nivel del estado de la planta y los niveles de producción.

El diagrama adjunto es un modelo general que muestra los niveles funcionales de fabricación en un proceso a gran escala que utiliza un procesador y un sistema de control basado en computadora.

En referencia al diagrama: el Nivel 0 contiene los dispositivos de campo, como sensores de flujo y temperatura (lecturas de valores de proceso - PV), y elementos de control final (FCE), como válvulas de control ; el Nivel 1 contiene los módulos de entrada/salida (E/S) industrializados y sus procesadores electrónicos distribuidos asociados; el Nivel 2 contiene las computadoras de supervisión, que recopilan información de los nodos de procesamiento en el sistema y proporcionan las pantallas de control del operador; el Nivel 3 es el nivel de control de producción, que no controla directamente el proceso, sino que se ocupa de supervisar la producción y los objetivos; el Nivel 4 es el nivel de programación de la producción.

Para determinar el modelo fundamental de cualquier proceso, las entradas y salidas del sistema se definen de manera diferente a como se definen en otros procesos químicos. ^{[ 9 ]} Las ecuaciones de balance se definen mediante las entradas y salidas de control, en lugar de las entradas de materia. El modelo de control es un conjunto de ecuaciones que se utilizan para predecir el comportamiento de un sistema y puede ayudar a determinar cuál será la respuesta al cambio. La variable de estado (x) es una variable medible que es un buen indicador del estado del sistema, como la temperatura (balance de energía), el volumen (balance de masa) o la concentración (balance de componentes). La variable de entrada (u) es una variable específica que comúnmente incluye caudales.

Los flujos de entrada y salida se consideran entradas de control. La entrada de control puede clasificarse como variable manipulada, perturbadora o no monitorizada. Los parámetros (p) suelen ser limitaciones físicas y elementos fijos del sistema, como el volumen del recipiente o la viscosidad del material. La salida (y) es la métrica utilizada para determinar el comportamiento del sistema. La salida de control puede clasificarse como medida, no medida o no monitorizada.

Los procesos pueden clasificarse como discontinuos, continuos o híbridos. ^{[ 10 ]} Las aplicaciones discontinuas requieren que cantidades específicas de materias primas se combinen de maneras específicas durante un tiempo determinado para producir un producto intermedio o final. Un ejemplo es la producción de adhesivos y pegamentos, que normalmente requiere la mezcla de materias primas en un recipiente calentado durante un período de tiempo para formar una cantidad de producto final. Otros ejemplos importantes son la producción de alimentos, bebidas y medicamentos. Los procesos discontinuos se utilizan generalmente para producir una cantidad relativamente baja a intermedia de producto por año (desde unos pocos kilos hasta millones de kilos).

Un sistema físico continuo se representa mediante variables que son suaves e ininterrumpidas en el tiempo. El control de la temperatura del agua en una camisa de calefacción , por ejemplo, es un ejemplo de control de procesos continuos. Algunos procesos continuos importantes son la producción de combustibles, productos químicos y plásticos. Los procesos continuos en la fabricación se utilizan para producir grandes cantidades de producto al año (de millones a miles de millones de libras). Dichos controles utilizan retroalimentación , como en el controlador PID. Un controlador PID incluye funciones de control proporcional, integrador y derivativo.

Las aplicaciones que combinan elementos de control de procesos por lotes y continuos suelen denominarse aplicaciones híbridas.

El componente fundamental de cualquier sistema de control industrial es el lazo de control , que controla una única variable de proceso. En el diagrama adjunto se muestra un ejemplo, donde el caudal en una tubería se controla mediante un controlador PID , asistido por un servocontrolador de válvula en cascada para garantizar el correcto posicionamiento de la válvula.

Algunos sistemas grandes pueden tener cientos o miles de bucles de control. En procesos complejos, los bucles interactúan entre sí, de modo que el funcionamiento de uno puede afectar al de otro. El diagrama del sistema para representar los bucles de control es un diagrama de tuberías e instrumentación .

Los sistemas de control más utilizados incluyen el controlador lógico programable (PLC), el sistema de control distribuido (DCS) o SCADA .

Se muestra otro ejemplo. Si se utilizara una válvula de control para mantener el nivel en un tanque, el controlador de nivel compararía la lectura equivalente de un sensor de nivel con el punto de ajuste y determinaría si es necesario abrir más o menos la válvula para mantener el nivel constante. Un controlador de flujo en cascada podría entonces calcular el cambio en la posición de la válvula.

La naturaleza económica de muchos productos fabricados en procesos por lotes y continuos requiere una operación altamente eficiente debido a los márgenes reducidos. El factor competitivo en el control de procesos es que los productos deben cumplir ciertas especificaciones para ser satisfactorios. Estas especificaciones pueden presentarse de dos formas: un mínimo y un máximo para una propiedad del material o producto, o un rango dentro del cual debe estar la propiedad. ^{[ 11 ]} Todos los bucles son susceptibles a perturbaciones y, por lo tanto, se debe utilizar un búfer en los puntos de ajuste del proceso para asegurar que las perturbaciones no hagan que el material o producto se salga de las especificaciones. Este búfer tiene un costo económico (es decir, procesamiento adicional, mantenimiento de condiciones de proceso elevadas o deprimidas, etc.).

La eficiencia del proceso puede mejorarse reduciendo los márgenes necesarios para garantizar que se cumplan las especificaciones del producto. ^{[ 11 ]} Esto puede lograrse mejorando el control del proceso para minimizar el efecto de las perturbaciones en el mismo. La eficiencia se mejora en un método de dos pasos: reducir la varianza y desplazar el objetivo. ^{[ 11 ]} Los márgenes pueden reducirse mediante diversas mejoras del proceso (p. ej., mejoras de equipos, métodos de control mejorados, etc.). Una vez reducidos los márgenes, se puede realizar un análisis económico del proceso para determinar cómo se debe desplazar el objetivo del punto de ajuste. Los puntos de ajuste del proceso menos conservadores conducen a una mayor eficiencia económica. ^{[ 11 ]} Las estrategias de control de procesos eficaces aumentan la ventaja competitiva de los fabricantes que las emplean.

• Walker, Mark John (8 de septiembre de 2012). El controlador lógico programable: su prehistoria, surgimiento y aplicación (PDF) (tesis doctoral). Departamento de Comunicación y Sistemas, Facultad de Matemáticas, Informática y Tecnología: The Open University . Archivado (PDF) del original el 20 de junio de 2018. Recuperado el 20 de junio de 2018 .

• Una guía completa para el control estadístico de procesos.
• El libro de texto abierto de Dinámica y Control de Procesos de Ingeniería Química de Michigan
• Laboratorio virtual de control PID, videotutoriales gratuitos, simuladores en línea, esquemas avanzados de control de procesos.