Zvyšování udržitelnosti pomocí pokročilých analytických aplikací

V rozšiřující se oblasti digitálních technologií pro systémy řízení procesů, dohledové řízení a sběr dat (SCADA), distribuované řízení, správa laboratorních informací (LIMS) a další systémy již desítky let monitorují, shromažďují a zpracovávají data v reálném čase. Pomocí těchto zdánlivě nekonečných toků procesních dat mohou oboroví experti identifikovat situace, které vyžadují reakci, a také vyhledávat příležitosti k provozní optimalizaci, což pomáhá týmům postupovat směrem k organizačním iniciativám, včetně těch, které se týkají udržitelnosti.

Udržitelnost byla uznána jako oblast s velkým významem v procesním průmyslu, ale mnoho organizací se potýká s problémy při přístupu k datům z výše uvedených systémů, jež jsou často oddělené, a při jejich propojení, analýze dat a zužitkování poznatků. Dnešní pokročilá analytická řešení, která zpracovávají tyto problémy, umožňují procesním výrobcům vyhledávat, sdílet a využívat poznatky získané z časových řad dat a pomáhají provozním a technickým týmům přejít na proaktivní přístupy, které podporují udržitelné postupy.

Podívejte se na tyto případové studie, jež ukazují, jak pokročilá analytická řešení umožnila organizacím v různých procesních odvětvích dosáhnout klíčových milníků udržitelnosti v rámci hlavních iniciativ ve třech hlavních kategoriích – efektivita a dopad, vykazování a závazek dosažení čistých nulových emisí.

Viditelnost dat poskytuje příležitosti k minimalizaci dopadu na životní prostředí

Identifikace příležitostí ke zlepšení životního prostředí je prvním krokem ke změně; dalším krokem je vytvoření klíčových ukazatelů výkonnosti souvisejících s udržitelností. Benchmarking je neocenitelný při identifikaci výkonnostních cílů, které jsou často odvozeny z modelů závodů, simulátorů a optimalizátorů. Toho lze nejlépe dosáhnout pomocí dat z provozů v téměř reálném čase na společné platformě pro celý podnik.

Pokročilý analytický software poskytuje výrobním podnikům sílu jediné platformy, která umožňuje celopodnikové učení, šíření osvědčených postupů a spolupráci. Tato řešení, vytvořená pro živé připojení k systémům SCADA, LIMS, historickým systémům a dalším databázím, poskytují zjednodušené nástroje pro čištění dat a jejich kontextualizaci a umožňují malým a středním podnikům rychle získávat informace o celém podniku.

Zdůvodnění nečinnosti kotle

Aby se snížilo množství zbytečně spotřebované energie a emisí uhlíku, potřebují procesní výrobci metody pro identifikaci časových úseků neekonomického provozu, jako je nadměrná spotřeba elektřiny nebo vypouštění páry. Toto plýtvání lze vyčíslit buď jako finanční ztrátu, nebo jako ekvivalent emisí CO2, což poskytuje společné referenční hodnoty pro porovnání alternativních provozních strategií.

Významná rafinérská společnost využila pokročilou analytickou aplikaci, aby zdůvodnila provozní nečinnost jednoho z kotlů ve dvoukotlovém provozu během teplých měsíců roku. Experti společnosti nakonfigurovali platformu tak, aby identifikovala časové úseky, kdy systém dvou kotlů pracoval s minimální rychlostí spalování a zároveň vypouštěl páru. Tým agregoval potenciální roční úspory páry na základě zkoumání těchto období (obrázek 1).

Experti pak analyzovali historické údaje, aby pochopili pravděpodobnost výpadku kotle, který by mohl mít významný finanční dopad při provozu jednoho kotle, a zvážili potenciální náklady na páru a úspory energie oproti riziku – definovanému jako pravděpodobnost poruchy vynásobená finančními důsledky – provozu na jeden kotel.

Tato analýza poskytla potřebné údaje, které ospravedlnily odstavení jednoho z kotlů během delších období teplého počasí, čímž rafinérie ušetřila v průměru 500 000 dolarů ročně na nákladech za vypouštěnou páru. Tato provozní změna také eliminovala uhlíkovou stopu společnosti tím, že se snížila spotřeba energie potřebná k provozu kotle.

Automatizovaná úprava dat a reporting šetří malým a středním podnikům drahocenný čas

Každodenní pracovní náplň většiny datových analytiků a procesních techniků je plná manuální přípravy a čištění dat. Často je k analýze nutné používat tabulky, což je časově náročné, těžkopádné a plné kontextových překážek, které brání hluboké analýze rozsáhlých podnikových procesů nezbytných pro zvýšení efektivity a ziskovosti.

Využitím pokročilých analytických aplikací k automatizaci úpravy dat a k následnému reportování mohou společnosti uvolnit velké množství cenného času svých expertů, kteří se mohou místo toho věnovat optimalizaci provozu a zvyšování efektivity závodu. To obvykle snižuje provozní výdaje i emise.

Automatizace pracovního toku

Významná ropná a plynárenská společnost se snažila automatizovat vykazování emisí skleníkových plynů z rafinérií v souladu s předpisy v rámci celého podniku. K automatizaci pracovního toku využili firemní odborníci pokročilou analytiku pro přístup k datům z historie rafinérií a použili výpočty a kontextualizaci pro čtvrtletní regulační hlášení emisí. Funkce rozšiřitelnosti v rámci aplikace umožnily odborníkům vytvořit vlastní řešení pro extrakci konečných údajů o emisích a formátovat je pro přímý vstup do podnikového softwaru pro vykazování emisí skleníkových plynů.

Využitím automatických výpočtů a začleněním aktualizací dat v reálném čase společnost zkrátila dobu potřebnou k provedení analýzy ze dvou až tří dnů na pouhých několik hodin. Tyto aktuální a snadno dostupné informace o emisích také umožnily společnosti zaujmout proaktivní přístup k identifikaci emisí, což někdy vedlo k preventivním opatřením namísto následného vykazování problémů.

Obrázek 2: Významná ropná a plynárenská společnost využila společnost Seeq ke sledování a automatickému vykazování klíčových ukazatelů výkonnosti pro emise v celé flotile rafinérií. Zdroj Seeq

Efektivnější komunikace týmů o výkonech v oblasti emisí

Bez přehledu o údajích o životním prostředí mají procesní výrobci potíže s pochopením množství emisí, stejně jako s definováním výkonnosti, pokud jsou omezeni na standardní údaje o emisích od svých dodavatelů. Pokročilé analytické aplikace výrazně usnadňují propojení a vizualizaci dat z různých zdrojů, což umožňuje včasné poskytování bohatších a přesnějších výkonnostních ukazatelů.

Snížení emisí uhlíku

Jeden z globálních výrobců chemikálií se nedávno zavázal, že do roku 2030 sníží svou uhlíkovou náročnost na polovinu. Prvním krokem k tomuto ambicióznímu cíli bylo zjištění současného stavu provozu společnosti. V minulosti byla tato analýza komplikovaná a prováděla se pouze jednou ročně. Výpočty uhlíkové náročnosti jsou však klíčem k pochopení celkové uhlíkové stopy procesu.

Technici využili pokročilou analytiku, díky níž získali v reálném čase přehled o uhlíkové náročnosti provozních toků. Software provedl tento výpočet převodem údajů z procesních senzorů na hmotnostní ekvivalenty uhlíku, což odborníkům umožnilo snadno porovnat aktuální uhlíkovou náročnost s cílovými hodnotami pro dané množství produkce. Rozdělení uhlíkové stopy podle jednotlivých provozních toků umožnilo provoznímu týmu identifikovat největší přispěvatele a metody boje proti nim.

Tyto odhady uhlíkové náročnosti v téměř reálném čase umožnily výrobci chemikálií přijímat rozhodnutí založená na datech, aby se průběžně zaměřoval na snižování emisí uhlíku; nyní dosahuje stálého a měřitelného pokroku na cestě k tomuto cíli.

Dosahování cílů iniciativ udržitelnosti

Vzhledem k ohrožení přírodních zdrojů různého druhu, stále přísnějším regulačním požadavkům a ustavičně rostoucímu zájmu veřejnosti o udržitelné postupy jsou strategie pro efektivitu výroby a snižování emisí pro prosperitu firem důležitější než kdykoli předtím. To je pro technologie a výpočetní metodiky minulých let téměř nemožné, ale moderní pokročilé analytické platformy pomáhají technickým týmům centralizovat data, generovat náhledy, automatizovat vykazování, identifikovat neefektivity a vizualizovat příležitosti ke zlepšení výkonu.

Stále více procesních výrobců využívá data a analytiku ve snaze o provozní dokonalost, ale jen relativně málo z nich je využívá pro iniciativy v oblasti udržitelnosti. To již nelze přehlížet, protože dopad na životní prostředí a uznání hrají v dnešním globálním prostředí stejně velkou roli pro hospodářský výsledek jako vysoká výkonnost. Použitím pokročilé analytiky dat v rámci celého podniku si mohou společnosti zajistit dobrou pozici pro plnění ambiciózních cílů v oblasti uhlíkové neutrality a podobných cílů do budoucna.

Morgan Bowling, autor tohoto článku, pracuje jako ředitel společnosti Seeq. Upravil David Miller, obsahový ředitel časopisu Control Engineering, CFE Media and Technology, Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript..