L’ottimizzazione dei processi produttivi mira a ridurre i tempi di ritorno dell’investimento e ad aumentare la redditività degli impianti attraverso l’impiego di strumenti avanzati di modellazione dell’ingegneria di processo.
La modellazione dei processi si basa su modelli predittivi dettagliati che rappresentano un processo o una sua parte, con l’obiettivo di individuare metodologie e azioni mirate al miglioramento delle prestazioni complessive.
I vantaggi derivanti dall’ottimizzazione degli impianti esistenti – indipendentemente dal modo in cui sono stati originariamente progettati – risultano molteplici. Nella maggior parte dei casi, infatti, non è possibile ottenere un utilizzo realmente efficiente dell’impianto senza una successiva fase di analisi e ottimizzazione.
Tra i benefici più significativi si possono citare:
- incremento della produzione o della qualità del prodotto finale;
- riduzione del costo energetico per unità di prodotto;
- diminuzione del consumo e del costo delle materie prime;
- riduzione dei tempi di rientro dell’investimento;
- prolungamento della vita utile dei catalizzatori;
- adeguamento dei processi alle normative in materia di sicurezza e tutela ambientale.
Ogni progetto comprende, oltre all’analisi del processo e all’individuazione delle misure per aumentare la produttività o la qualità del prodotto, anche una valutazione economica della convenienza degli investimenti legati all’ammodernamento degli impianti.
Ciò consente di stabilire in modo oggettivo la giustificazione di eventuali ulteriori investimenti nella modernizzazione tecnologica.
Cambio fabbricazione/grammatura
Per ottimizzare, ad esempio, il cambio di grammatura nella produzione cartaria, RIGHI ELETTROSERVIZI ha sviluppato un software per la gestione automatica avanzata di questa fase, basato su un modello adattivo di controllo predittivo. Il sistema consente un controllo evoluto che:
- collega i principali elementi della linea di produzione;
- comunica con il DCS esistente tramite protocollo di comunicazione OPC DA;
- calcola con precisione i parametri di processo in funzione delle uscite previste.
L’obiettivo è ottimizzare il cambio di grammatura riducendo i tempi di attesa, eliminando il lavoro manuale e minimizzando il rischio di errore umano. Il sistema prevede il comportamento futuro dell’impianto, calcola gli input ottimali di controllo nel rispetto dei vincoli operativi e risolve, a ogni ciclo di campionamento, un problema di ottimizzazione ad anello aperto con orizzonte finito.
MPC adattivi
Il controllo predittivo basato su modello adattivo rappresenta un’evoluzione dei tradizionali sistemi MPC (Model Predictive Control). Dopo la configurazione iniziale del modello e la programmazione del controller in funzione delle condizioni operative standard, l’MPC adattivo raccoglie in continuo i dati di processo e aggiorna automaticamente il modello matematico, adattandolo alle condizioni reali.
Questa tecnologia risulta particolarmente efficace in impianti complessi, non lineari e soggetti a variazioni nel tempo.
Modellazione del sistema
Durante le operazioni di cambio grammatura vengono acquisiti i principali dati di processo che descrivono lo stato operativo e la qualità della produzione. I dati vengono successivamente categorizzati, analizzati ed elaborati per creare un modello matematico linearizzato, accuratamente calibrato e testato per garantirne la precisione.
La scelta del metodo di stima e dei parametri è fondamentale per assicurare la migliore aderenza possibile al sistema reale.
Metodologia e sviluppo della soluzione AAGC
Le soluzioni personalizzate di Automatic Advanced Grade Change (AAGC) vengono sviluppate seguendo un approccio strutturato, articolato in cinque fasi principali:
- acquisizione e analisi dei dati;
- creazione e linearizzazione del modello di identificazione del sistema;
- definizione della robustezza del controllo MPC e dei vincoli operativi;
- configurazione e messa a punto dei parametri del controller;
- integrazione con il protocollo OPC DA per la comunicazione con il DCS.
Possibilità di evoluzione
Oltre all’implementazione locale del software, è disponibile una soluzione cloud che consente di trasferire i dati di processo su infrastrutture server dedicate. Ciò permette un’analisi più approfondita e regolazioni più evolute del modello, che può così adattarsi in modo dinamico alle mutevoli condizioni operative.
Un ulteriore passo avanti è rappresentato dall’integrazione con reti neurali, che, attraverso l’intelligenza artificiale, consentono una regolazione continua e automatica dei parametri di lavoro del controller MPC.
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