Propuesta de un Sistema de Adquisición de Datos

Transcripción

1 Propuesta de un Sistema de Adquisición de Datos en la producción de cerveza Hatuey Trabajo de investigación de la asignatura Investigación de Operaciones Elaborado por: Olga María Carballea Díaz Lorena Losada Matrapa Dariela Camilo Valverde Mabel Riquelme Pérez Delvis Apud Prometa

2 TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCION.1 2. TAREA.3 3. PROCESO.4 4. RECOMENDACIONES PROPUESTA DE UN SISTEMA DE ADQUISICION DE DATOS CONCLUSION REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS Y CREDITOS.12

3 autã³matas industriales).doc 1 1. INTRODUCCIÓN Este trabajo tiene como objetivo hacer una investigación estadística acerca del proceso de producción de cerveza en específico su pasteurización, para comenzar diremos que para la producción de este producto se inicia con la selección de las materias primas que son mezcladas en casas de cocimiento para obtener las características de cuerpo, color y aroma de nuestras cervezas. En la olla de maceración la malta molida se mezcla con agua a unas temperaturas específicas dependiendo del tipo de cerveza que será producida. Seguidamente la mezcla es bombeada a la olla de filtración donde es separado el líquido del resto de solidos. El líquido es una solución compuesta principalmente de azucares que se denomina mosto, el cual es trasladado a la olla de cocción para agregar el azúcar y el lúpulo y cocinar el mismo. Por medio de enfriadores especiales el mosto es enfriado a las temperaturas requeridas, previo a ingresar a los tanques de fermentación se le agrega aire y levadura iniciando así el proceso de fermentación, donde se fijan las ultimas características de sabor, dulzura y fragancia. Este proceso toma un mínimo de 7 días y se realiza en tanques de acero inoxidable de 600,000 litros. Finalizando la fermentación se remueve la levadura dando inicio al proceso en donde la cerveza se clarifica modo natural alcanzado las características optimas de calidad, pero, todavía no esta lo suficientemente brillante por lo que se necesita filtros y obtener su máxima brillantez. En este punto se le agrega a la cerveza el gas carbónico necesario que da a la cerveza frescura y promueve la formación de espuma. Para trasladarla a los consumidores la cerveza se envasa en barriles, latas, botellas de 350ml y litro. El proceso de envasado cuenta con maquinaria de alta tecnología controlada por computadora y robots diseñados especialmente. Las máquinas llenadoras son equipos giratorios donde los envases son llenados hasta el nivel deseado, para luego ser coronados por medio de equipos integrados a la llenadora las cuales envasan herméticamente el

4 autã³matas industriales).doc 2 producto a velocidades de hasta botellas por hora. El producto revisado se traslada a la pasteurizadora donde se garantiza la estabilidad física del mismo. El producto es trasladado a las etiqueteadoras, ya etiquetado es recibido por un empacador robot la que lo coloca dentro de las cajas para ser transportado a la paletizadora.

5 autã³matas industriales).doc 3 2. TAREA Tareas: Presentación de FlowSheet simplificado del Proceso. Descripción del proceso tecnológico. Identificación de las principales variables del proceso con posibilidades de informatizar. Presentación de una Estadística Descriptiva Comentada. Scatterplots e identificación de irregularidades. Intervalos de confianza para la media, varianza y desviación estándar. Prueba de Hipótesis para la media. Estudio de Fiabilidad del proceso descriptivo estructural y principales índices de fiabilidad. Pronostico de trabajo sin fallos. Propuesta de un sistema informático para la adquisición de datos por Computadoras.

6 autã³matas industriales).doc 4 3. PROCESO Proceso: FlowSheet: Principales variables: Las principales variables que intervienen en el proceso son: Temperatura de prepasteurizacion, Temperatura de pasteurización y Temperatura de postpasteurizacion, los valores a generar en este caso fueron 100 y se hicieron por el método de Monte Carlo, asumiendo una distribución normal. Se realizó un filtrado inteligente utilizando el Microsoft Excel, tomando como criterio los valores que quedaron fuera del rango del intervalo de confianza, y por eso fueron eliminados. Se obtuvo una estadística descriptiva de estas variables. Valores Medios medidas de dispersión: Los valores medios reales del proceso, que coinciden con los set points prescritos son: Temperatura de prepasteurización =75 C, con una desviación permisible de +1 y -1 Temperatura de pasteurización = 65 C, con una desviación permisible de +2 y -2 Temperatura de postpasteurización =28,75 C, con una desviación permisible de y -1.15

7 autã³matas industriales).doc 5 Estas temperaturas son controladas por un autómata para que no se salgan de su rango, pues de ocurrir esto afectaría la producción de cerveza, causando resultados fatales en el sabor y fermentación de la misma. Scatterplot Análisis de los gráficos de dispersión: 1. Temperatura pasterización vs. Temperatura prepasterización A partir del valor de 74,4 C en la temperatura de prepasteurización aparece una subida brusca en la temperatura de pasterización, llegando la misma hasta los 64 C, manteniéndose aproximadamente constante hasta que se alcanzan los 74,7 C en la temperatura de prepasteurización, volviendo a subir bruscamente la temperatura de pasteurización por un periodo más largo de tiempo hasta lograr una pequeña estabilización en los 65,5 C, que corresponde a los 75,2 C prepasteurización a partir del cual la subida es mas leve. Evidentemente que cualquier tarea de optimización debe enfocarse en la última estabilización de la temperatura de pasteurización, la cual contiene los dos set points de ambas temperaturas. 2. Temperatura pasterización vs. Temperatura postpasterización A partir del valor de 28,2 C en la temperatura de postpasteurización aparece una subida

8 autã³matas industriales).doc 6 brusca en la temperatura de pasterización, llegando la misma hasta los 65 C, manteniéndose aproximadamente constante la misma hasta que se alcanzan los 29,2 C en la temperatura de postpasteurización, volviendo a subir bruscamente la temperatura de pasteurización por un periodo mas largo de tiempo hasta lograr una pequeña estabilización en los 66,9 C, que corresponde a los 29,9 C postpasteurización. Evidentemente que cualquier tarea de optimización debe enfocarse en la primera estabilización de la temperatura de pasteurización, la cual contiene los dos set points de ambas temperaturas. Estadística Descriptiva: Tpasteurizacion Tpostpasteurizacion Tprepasteurizacion Cantidad de valores Media 65,009 29, ,9379 Varianza 1, , , Desviación Estándar 1,1169 0, , Mínima 63, , ,127 Máxima 66, , ,8183 Rango 3,7336 1,9861 1,6913 Estos resultados fueron obtenidos con un intervalo de confianza al 95 %. Evidentemente estos resultados permiten afirmar que los valores obtenidos para cada una de las variables analizadas, luego de filtradas, se encuentran bastante agrupados alrededor de su valor medio. Optimización del Proceso: Después de realizar una simulación se demostró que el punto optimo para el proceso de pasteurización seria teniendo una temperatura de prepasteurización de 75,2 ºC y una de postpasteurización de 29,2 ºC, lo que daría una temperatura de pasteurización de aproximadamente 65,47 ºC, la cual se encuentra ligeramente superior al límite superior del controlador visual de la pasteurización, esto se logra utilizando una temperatura de prepasteurización ligeramente por encima de lo que esta establecido como limite superior para la misma.esto implicaría un aumento de 0,08 ºC en la temperatura en que arranca el proceso de prepasteurizacion, lo que implicaría un gasto energético despreciable de BTU(British Thermical United), pero que representa una operación muy atractiva desde el punto de vista de ingeniería, garantizándose que no se amargue la cerveza, ni se rompan las botellas. Intervalos de confianza, para la media, varianza y desviación estándar: Se obtuvo los intervalos de confianza para la media, varianza y desviación estándar, la cual mostramos a continuación:

9 autã³matas industriales).doc 7 Media Desv.estándar Limite inferior Limite superior Tpasteurizacion 65,009 0, , ,4602 Tpostpasteurizacion 29,0629 0, ,815 29,3107 Tprepasteurizacion 74,9379 0, , ,1292 Desviación estándar Limite inferior Limite superior Tpasteurizacion 1,1169 0, ,54178 Tpostpasteurizacion 0, , , Tprepasteurizacion 0, , , Varianza Limite inferior Limite superior Tpasteurizacion 1, , , Tpostpasteurizacion 0, , , Tprepasteurizacion 0, , , Prueba de hipótesis para la media. Para la prueba de hipótesis se utilizo el modelo bilateral, pues la variable más importante del proceso es la temp. de pasteurización., esta no se debe ir de su intervalo de confianza para la media para no obtener resultados indeseados, ya que si no se alcanza no se eliminan las bacterias, ocurre la fermentación y se explotan las botellas, y si ocurre lo contrario entonces se amarga la cerveza. Como hipótesis fundamental se utilizó evaluando la temp. de pasterización en su valor medio, o sea 65 ºC y como hipótesis alternativa que la temperatura de pasteurización sea distinto a 65 ºC, esto fue evaluado en el proceso con un intervalo de confianza de 95% y fue aceptado, por lo que no hay que preocuparse por la eficiencia del proceso de pasteurización. Fiabilidad usando Distribución Exponencial, principales índices de fiabilidad, pronóstico de trabajo sin fallos. Las fiabilidad del proceso es muy baja en general pues para 24 horas es fiable solo en un 5,81%, por lo que es un diagnostico malo. Para detectar donde se encontraba el error en el proceso, se calculo la fiabilidad de cada uno de los equipos que intervienen en este, obteniéndose los siguientes resultados: Fiabilidad de la Computadora =98% Fiabilidad del Autómata Master =99% Fiabilidad del Autómata de Campo =99% Fiabilidad de las Válvulas = 66% Fiabilidad del Pasteurizador = 9,14% Fiabilidad de los Censores =99% Teniendo en cuenta los resultados anteriores se le debe dar mayor mantenimiento y

10 autã³matas industriales).doc 8 cuidado a los equipos con problemas, en el siguiente caso al Pasteurizador y a las Válvulas. A continuación se muestran las graficas de las curvas de vida y la zona de mantenimiento de cada equipo:

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12 autã³matas industriales).doc RECOMENDACIONES Para la elaboración de este trabajo fue necesaria la utilización de varios recursos los cuales describimos a continuación: Herramientas: Stat Graphics Plus 4.1 AutoCAD 2005 Dreamweaver MX Microsoft Excel Medidores: Autómatas Master y de Campo Otros: PC Paginas visitadas:

13 autã³matas industriales).doc Propuesta de un Sistema de Adquisición de Datos La propuesta de este trabajo para el control del proceso de pasterización; es la obtención del valor de la presión del vapor que toma parte en el proceso de pasterización. Aunque no es de interés el control de la presión (es decir modificar el valor de la misma) si es importante su supervisión, pues una disminución de la misma puede provocar que el proceso de pasterización colapse. Para la supervisión de la presión primeramente es necesario un medidor de la misma. La presión a medir, en este caso del vapor, se obtiene por la diferencia de dos presiones una que viene a ser la referencia (en la mayoría se toma como referencia la presión atmosférica) y la otra esta dada por el valor que existe en el medio en cuestión. En un primer momento se propuso usar una PT-100 equipo utilizado en la medición de temperatura, ya que la finalidad del vapor es el calentamiento en los tanques de pasterización, pero investigando posteriormente acerca del tema se concluyo que la misma estaría fuera de parámetro y lo que es mas probable se descompondría con el uso inapropiado. Finalmente se recomienda el uso de un medidor diferencial de presión para el cumplimiento de este objetivo. Existe acoplado al proceso un barómetro que mide la presión del vapor, pero el mismo se encuentra a gran distancia para poder ser supervisado visualmente, con un medidor diferencial de presión se garantiza la medición y como los mismos están automatizados, proveen una salida digital que posibilita la informatización de la variable medida. Lo segundo a tener en cuenta son los medios para la adquisición de los datos. En estos momentos el 1 Autómata de Campo existente (ABB) se encarga del control de las temperaturas en los tanques y del nivel de apertura de las válvulas, unido a los 6 conversores analógicos-digitales 3 A/D y 3 D/A los cuales tienen cada uno 4 entradas y 4 salidas, estas se encuentran ocupadas por los controladores y medidores antes mencionados. Proponemos además incluir otro modulo que posibilite adaptación del medidor diferencial de presión, del mismo modelo que los ya existentes de manera que no haya conflicto con el autómata existente que acepta la inclusión de nuevos canales de medición. Cuando los valores de la temperatura de pre y post son elevados la temperatura de pasteurización alcanza su valor máximo, cuando ocurre lo contrario la temperatura de past alcanza su valor mínimo. Sin embargo cuando la temperatura de prepasteurización y postpasteruización están en estados diferentes debemos medirlo en el proceso la temperatura de past., luego se ajusta el modelo vía diseño experimental que funciona como lógica de todo el proceso pudiendo usarse el tareas tales como, pronóstico,

14 autã³matas industriales).doc 12 simulación, evaluación, etc., lo que le daría un carácter inteligente al sistema de adquisición de datos

15 autã³matas industriales).doc CONCLUSIÓN La pasteurización de la cerveza es un proceso que involucra un gran número de variables, tanto independientes como dependientes. Para la realización de este trabajo, sólo utilizamos una pequeña parte de estas variables, analizando cómo cada una de ellas influía en la eficiencia del proceso, algunas negativas y otras positivamente. Se analizó el proceso como un sistema en serie de seis partes, viendo en qué tiempo se necesitaba realizar las reparaciones de cada componente. Finalmente, se propuso un sistema informático para la adquisición de nuevos datos, teniendo en cuenta los parámetros que se han tratado, los que consideramos son los más influyentes, se recomienda adicionar otros parámetros que nos sirvan para realizar análisis con un enfoque diferente.

16 autã³matas industriales).doc REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Y CRÉDITOS 1. Probabilidades y estadísticas para ingenieros. Jonson. Instituto Cubano del Libro. 2. Optimization of Chemical Process. Hilmenblau. Mc Graw Hill. 3. The Art of Computing Programming. Donald Knuth. Addison Wesley Publishing Company