Analítica de datos optimiza procesos y equipos de HPP

Como resultado de su adquisición del proveedor de equipos HPP Avure hace unos años, la plataforma de optimización del rendimiento basada en la nube iOPS de JBT ayuda a mejorar la utilización, la visibilidad y el control en las instalaciones de HPP.

Cuando JBT adquirió Avure Technologies a principios de 2017, le dio al proveedor de equipos de alta gama para la industria de alimentos y bebidas una entrada en el campo cada vez más popular del procesamiento de alta presión (HPP). Avure era conocido por sus sistemas HPP, y JBT podía ver el potencial de adopción en el mercado de la tecnología de pasteurización en frío en los sectores de proteínas y alimentos líquidos a los que prestaba servicios.

Desde la perspectiva de Avure, obtuvieron acceso a algunos recursos considerables, aplicados no solo al desarrollo de equipos, sino también a las herramientas de comunicación y análisis de datos en las que Avure había estado trabajando, según Tim Boyle, director de atención al cliente y soporte de JBT Avure. De ahí surgió iOPS, una plataforma de optimización del rendimiento basada en la nube que analiza los equipos y procesos de JBT en tiempo real. El software de efectividad general del equipo (OEE) se creó para mejorar la utilización, la visibilidad y el control en las instalaciones de HPP.

Boyle explica cómo está evolucionando iOPS y por qué es importante para los clientes de HPP y para industria alimentaria en general.

ProFood World: Cuénteme cómo surgió iOPS. ¿Por qué desarrollar esta solución OEE internamente?

Boyle: Queríamos desarrollar algo interno que pudiera abarcar toda la línea de productos de JBT. JBT ha estado comprando compañías como Avure y creciendo a través de adquisiciones, pero también aumentando la base, por lo que tenemos diferentes sistemas operativos, plataformas, en todos nuestros equipos. En ese momento, tenía sentido para los técnicos de TI ver cómo podíamos usar una herramienta básica que pudiera abarcar todas las plataformas para mantener ese control interno.

Consideramos iOPS como un beneficio doble tanto para el cliente como para nosotros. El cliente puede obtener datos de rendimiento operativo en tiempo real (pueden obtener historiales de alarmas, pueden ganar una gran cantidad de datos analíticos diferentes) que se les devuelven en un tablero limpio y agradable. Pero también, podemos recopilar datos en nuestras máquinas en la parte trasera con una solución en la nube, por lo que nos permite seguir mirando la imagen general de todos nuestros equipos y comenzar a desarrollar algunas características diferentes en el camino que pueden hacer cosas como mantenimiento predictivo. Y podemos desarrollar mejores herramientas para que podamos seguir mejorando el rendimiento para el cliente a lo largo del proceso.

Tim Boyle, JBT AvureTim Boyle, JBT AvureFoto cortesía de JBT Avure TechnologiesPFW: ¿Qué opinan sus clientes de que todos esos datos se envíen a la nube?

Boyle: Lo bueno de utilizar la solución en la nube es que trabajamos con muchas funciones de seguridad diferentes. Disponemos de funciones de seguridad de nivel militar y aeroportuario en la nube. Y lo bueno de la utilización de la nube frente a la utilización del acceso directo a la máquina es que la máquina del cliente está transmitiendo datos a la nube, y nosotros extraemos los datos y hacemos los análisis comerciales en la solución a partir de ellos. Por lo tanto, no estamos interactuando con la red de clientes. Tampoco estamos interactuando directamente con su equipo, por lo que esto protege al cliente.

Tenemos algunos clientes que aún desconfían de la seguridad de los datos. Por lo tanto, el enfoque principal para nosotros es asegurarnos de que todas las comunicaciones de datos, todas las interfaces, sean completamente seguras para proteger al cliente. También nos aseguramos de que todos los datos entre el cliente sean de propiedad exclusiva; no compartimos esos datos con nadie. Cuando miramos las máquinas, estamos consolidando y no estamos incorporando la información del cliente a la consolidación; solo estamos observando los datos de la máquina, por lo que es aleatorio y anónimo. No existe ningún riesgo para su información de propiedad o del cliente.

PFW: ¿Se desarrolló iOPS específicamente para HPP o también se está aplicando a otros procesos?

Boyle: Estábamos trabajando en nuestra propia solución para HPP [en Avure], y luego fuimos adquiridos por JBT. Ahora iOPS se encuentra en todas las líneas de productos de JBT. Si tenemos un cliente que tiene varios equipos de JBT en sus edificios, podemos tener una solución de iOPS e incluso viajar a través de paneles de control en función de la máquina que desee ver.

PFW: Cuénteme más sobre lo que ofrece iOPS a los usuarios de equipos JBT.

Boyle: Todavía estamos en nuestra infancia con iOPS. Pero lo que los clientes obtienen es un tablero limpio y agradable donde pueden ver todos los análisis de datos. Estamos usando un sistema llamado Power BI [una herramienta de visualización de datos de Microsoft]. Una vez que obtenemos los datos en la nube, volvemos atrás y los examinamos, e informamos la eficiencia operativa, el tiempo de actividad, los historiales de alarmas, si tienen algo que esté causando que la máquina tenga tiempo de inactividad, cualquier cosa que esté sucediendo. Podemos monitorear cualquier sensor, cualquier cosa en esa máquina, e informar sobre él y graficarlo.

Por ejemplo, en nuestras máquinas, tenemos algunos medidores térmicos, y podemos obtener una lectura en esos medidores térmicos y decir: “Está bien, si comenzamos a ver una tendencia por encima de cierta temperatura, significa que está comenzando a obtener agua fuga en el sistema”. Podemos identificar esa fuga de agua basándonos en ese sensor y decirle al cliente que debe revisar esta pieza en particular y hacer el mantenimiento de la misma con anticipación.

PFW: ¿Cuáles son algunos ejemplos de cómo sus clientes utilizan iOPS?

Boyle: Ahora estamos trabajando con algunos clientes clave que realmente utilizan muy bien el sistema. Hay un cliente en los Países Bajos llamado Pascal Processing, y luego tenemos un cliente en Ohio que se llama Hydrofresh. Ambos son clientes que brindan servicios de HPP y otros servicios a los clientes.

Esos clientes ganan dinero en función de la cantidad de libras de producto que pueden ejecutar y la eficiencia con la que pueden ejecutarlo. Por lo tanto, iOPS les brinda las herramientas para monitorear y verificar realmente sus sistemas y seguir buscando mayores mejoras de eficiencia, mayores mejoras de rendimiento y menos tiempo de inactividad.

PFW: ¿Qué tipo de cosas han podido lograr?

Boyle: Con Pascal, pudimos descubrir que estaban desperdiciando la máquina. La máquina estaba encendida y disponible, pero no la estaban utilizando tanto como deberían. Por lo tanto, están cambiando la forma en que preparan sus equipos de proceso o productos para que estén listos para la máquina. Pudieron aumentar su rendimiento general porque vieron que su operación antes de la máquina no la alimentaba a las tasas correctas.

También pudimos ver sus historiales de alarmas y ver que en realidad estaban activando una alarma que rompía la cortina de luz cuando descargaban material. Cada vez que tuvieran que romper la cortina de luz, tendrían que regresar y reiniciarla, y la máquina dejaría de funcionar. Fue algo que pudimos reconfigurar con ellos y hacer que hicieran la descarga fuera del sistema de cortina de luz.

Es simplemente una cosa que estaba causando mucho tiempo de inactividad y retrasos. Pero ellos no lo sabían. Una vez que la gerencia vio lo que estaba sucediendo, pudieron abordarlo y mantener la máquina funcionando de manera más consistente.

PFW: ¿Cómo cree que iOPS seguirá evolucionando?

Boyle: A lo que realmente queremos llegar es al mantenimiento predictivo. A medida que recopilemos más y más datos, comenzaremos a ver: Bien, esta es la tendencia que comenzó justo antes de que se necesitara reemplazar una pieza.

Queremos continuar como en casa y extraer todos esos datos para dar respuestas predictivas a los clientes. Hoy, ya enviamos a los sistemas un correo electrónico en el que se indica que está llegando a su servicio de 4.000 ciclos o que está llegando a su servicio de 3.000 ciclos. Les enviamos ese correo electrónico unos 200 ciclos antes de que necesiten el mantenimiento. Pero queremos evolucionar para dar respuestas en tiempo real a los clientes diciendo: "Escuchen, tienen un problema de temperatura en esta válvula de retención en este intensificador, en este lado de la máquina. Necesita hacerle mantenimiento de inmediato antes de que cause más daños ".

Lo estamos viendo evolucionar para ser más una respuesta interactiva para los clientes para prepararlos para mantener la máquina en funcionamiento tanto como sea posible.

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