El optimizador de plantas de ABB transforma la automatización de las plantas de celulosa con coordinación y resiliencia en tiempo real

ABB ha lanzado el ABB Ability™ Plant Optimizer para Plantas de Celulosa , una plataforma de software diseñada para unificar la planificación de la producción y las operaciones en tiempo real....

ABB’s Plant Optimizer Transforms Pulp Mill Automation with Real-Time Coordination and Resilience
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Uniendo la planificación y las operaciones en la producción de pulpa

ABB ha lanzado el ABB Ability™ Plant Optimizer para Plantas de Celulosa , una plataforma de software diseñada para unificar la planificación de la producción y las operaciones en tiempo real. Esta solución aborda un desafío recurrente en la automatización industrial: los sistemas aislados que limitan la visibilidad y la capacidad de respuesta. Al integrar sistemas de control como PLC y plataformas DCS, el optimizador permite a las plantas de celulosa coordinar procesos en toda la planta.

Además, el software mejora la trazabilidad y la estabilidad operativa, aspectos cruciales en la producción de pulpa, donde pequeñas desviaciones pueden causar interrupciones en cascada. El enfoque de ABB refleja una tendencia más amplia en la automatización de fábricas: la transición del control reactivo a la toma de decisiones predictiva basada en datos.

Capacidades principales: trazabilidad, optimización y resiliencia

El Optimizador de Plantas ofrece tres beneficios clave: trazabilidad de extremo a extremo , optimización económica , y Resiliencia operativa . Con el seguimiento en tiempo real de los flujos de materiales y las métricas de calidad, los operadores pueden identificar ineficiencias y actuar antes de que los problemas se agraven. Esta capacidad facilita estrategias de control más inteligentes y cumple con las normas IEC para la automatización industrial.

Además, el software utiliza objetivos a nivel MES para generar planes de producción dinámicos. Modela escenarios como cambios en la demanda o tiempos de inactividad de equipos, ofreciendo recomendaciones prácticas que equilibran la producción, los costos y el uso de recursos. Esta planificación proactiva ayuda a las plantas a reducir el desperdicio y mejorar la rentabilidad sin ampliar su base de activos.

Desde una perspectiva de ingeniería, esto marca un cambio hacia Sistemas de control adaptativo : donde los puntos de ajuste y las tasas de producción se ajustan continuamente según las limitaciones del entorno real. Esta flexibilidad es esencial, ya que las plantas se enfrentan al envejecimiento de la infraestructura y a la rotación de personal.

Digitalización para operaciones sostenibles y autónomas

Plant Optimizer de ABB forma parte de su suite ABB Ability™, que impulsa la transformación digital en las industrias de procesos. El software no solo mejora las operaciones actuales, sino que también prepara las plantas para futuros entornos de control autónomo. Según Sanjit Shewale, director global de Digital de ABB, el objetivo es convertir la complejidad en acción coordinada.

Esto se alinea con los esfuerzos de la industria para reducir la brecha de habilidades y prolongar la vida útil de los activos existentes. Al integrar inteligencia en los sistemas de control, las plantas pueden mantener un alto rendimiento incluso con menor supervisión humana. El optimizador también contribuye a los objetivos de sostenibilidad al minimizar el consumo de energía y el desperdicio de materiales.

Como líder mundial en electrificación y automatización, ABB aporta más de 140 años de experiencia a esta solución. Su división de Automatización de Procesos, con 20.000 empleados, continúa impulsando la innovación en las industrias de procesos híbridos y continuos.

Escenario de aplicación: Optimización de toda la planta en acción

Imagine una planta de celulosa que se enfrenta a frecuentes transiciones de calidad y una demanda fluctuante. Con Plant Optimizer de ABB, la planta puede automatizar las transiciones, supervisar las variables de calidad y ajustar los planes de producción en tiempo real. Esto reduce el tiempo de inactividad, mejora la consistencia del producto y aumenta la rentabilidad, todo ello dentro de las limitaciones de la infraestructura existente.

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