Saltar al contenido
Menú

Programa interno de I+D

SkAInet: anticipar paradas no programadas con meses de antelación

SkAInet (Smart Knowledge & Artificial Intelligence Network) es nuestro programa de investigación propio. Estamos desarrollando un sistema de machine learning que detecta la deriva lenta que precede a una parada no programada en una planta química, con el objetivo de dar a los operadores meses de aviso en lugar de minutos.

PlantaSu plantasensores que ya tieneSkAInetaprende lo normalAlerta tempranameses antesParada planificadaen una semana tranquila
Línea de tiempo ilustrativa de alerta tempranaEl riesgo previsto de una parada no programada se mantiene bajo y luego crece lentamente durante varios meses. Supera el umbral de alerta unos tres meses antes de la parada, mientras que una alarma convencional se activa apenas minutos antes.Meses de avisoRiesgo de parada−6−5−4−3−2−10Meses antes de la paradaUmbral de alertaAlerta SkAInetAlarma convencionalParada no programada
Ejemplo ilustrativo. El objetivo es pasar de un aviso con minutos de antelación a uno con meses.
Vigilancia de planta3 modelos · actualizado cada horaModo de fallaÚltimos 6 mesesEstadoDesgaste de rodamientosBomba P-101NormalEnsuciamiento de intercambiadorE-204En derivaparada en ~10 semanasBombeo del compresorK-301Normal
Ilustrativo: cada modelo vigila un modo de falla.

Predecir

Modelos especializados aprenden el comportamiento normal de cada planta a partir de los datos que ya registra: temperaturas, presiones, caudales, corrientes de motores, resultados de laboratorio y registros de mantenimiento. Cada modelo vigila un tipo de falla.

Explicar

Los ingenieros ven por qué se generó una alerta. Comparaciones visuales claras muestran el estado actual frente a la operación normal y a fallas anteriores, y un modelo de lenguaje local explica el resultado en términos de ingeniería.

Datos en planta

SkAInet funciona sobre infraestructura dentro de la planta. Los datos de proceso, el activo más sensible de una planta, no necesitan salir del sitio.

Estado: en desarrollo. Apuntamos a plantas químicas y alimenticias de Argentina, el Reino Unido y la Unión Europea, con Estados Unidos en el horizonte. Buscamos conversar con socios para pruebas piloto y con inversores.

Hablar con nosotros sobre SkAInet