Sistemas SCADA y Business Intelligence: Optimizando la Producción Industrial

Sistemas SCADA: Control y Supervisión de Procesos Industriales

Los sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition o Supervisión, Control y Adquisición de Datos) son sistemas de información (software) que permiten controlar y supervisar procesos industriales a distancia.

• Facilitan la realimentación en tiempo real con los dispositivos de campo (sensores y actuadores), y controlan el proceso automáticamente.
• Proveen toda la información que se genera en el proceso productivo (supervisión, control de calidad, control de producción, almacenamiento de datos, etc.) y permiten su gestión e intervención.

Realimentación en Sistemas de Control

En la teoría de control, la realimentación es un proceso por el que una cierta proporción de la señal de salida de un sistema se redirige de nuevo a la entrada. Esto es de uso frecuente para controlar el comportamiento dinámico de los sistemas.

• En sistemas distribuidos geográficamente, redirigir dicha información hacia las entradas significa un gran desafío de ingeniería.
• Al igual que la telefonía, se utilizan las redes de datos para la administración remota de los sistemas de control industrial, permitiendo reutilizar infraestructura, así como el conocimiento técnico desarrollado en ésta.

PLC: El Cerebro de la Automatización Industrial

El PLC (Programmable Logic Controller) es un computador adaptado específicamente a las condiciones industriales (de campo), diseñado para aceptar múltiples señales de entrada y proveer diferentes salidas, operar en rangos de temperatura ampliados, inmunidad al ruido eléctrico y resistencia a la vibración y al impacto. Permite:

• Obtener información de una serie de sensores a él conectados (nivel, temperatura, flujo, estados on/off, etc.).
• Actuar sobre su entorno en base a salidas análogas y digitales (partida/parada de motores, alarmas, bloqueo, aperturas, etc.).
• Tomar decisiones básicas en base a su programación (lenguaje escalera).
• Informar a un sistema central (SCADA).

Evolución Histórica de los PLC

Su historia se remonta a finales de la década de 1960, cuando la industria buscó en las nuevas tecnologías electrónicas una solución más eficiente para reemplazar los sistemas de control basados en circuitos eléctricos con relés, interruptores y otros componentes comúnmente utilizados para el control de los sistemas de lógica combinacional.

Gestión de Datos y Toma de Decisiones con Sistemas de Información Geográfica (SIG)

¿Qué gestión podemos hacer con datos desde la fuente productiva de la organización?

• ¿Cuál es la mejor hora para elevar agua?
  • Horario normal – horario de punta (consumo de energía eléctrica).
• ¿Cuál es el comportamiento de consumo de nuestros clientes?
  • Disponibilidad en horario crítico, sistemas de respaldo, sistemas de energía.
• ¿Podemos distribuir la carga de consumo de nuestros clientes?
  • Presión sobre las redes y matrices.
• ¿Cuál es el punto de inflexión para nuevas inversiones en el sector?

Integración con Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Business Intelligence (BI)

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG), junto con software de Business Intelligence (BI) avanzado, permiten:

• Definir Hipótesis: Ayudan a buscar nuevas alternativas de decisión (por ejemplo, software de análisis de precios).
• Modelar: Permiten simular para explorar los efectos que tendrían los modelos generados.
• Decidir: Facilitan la toma de decisiones en grupo, utilizando software de apoyo para el trabajo colaborativo.
• Actuar: Comunican el resultado de una decisión a todas las personas y aplicaciones responsables por su ejecución, para que se realicen los ajustes pertinentes.

Business Intelligence (BI) en Chile: Aplicaciones y Tendencias

Aplicaciones del BI en Diversos Sectores

• ISAPRES: Detección de licencias fraudulentas.
• Bancos: Gestión de fondos de inversión.
• Compañías de seguros: Cálculo de deducibles.
• Aduanas: Detección de fraudes en importaciones.
• Viñas: Clasificación de racimos para vino de reserva.

Tendencias del BI

Según www.knightsbridge.com, las tendencias del BI incluyen:

• Seriedad en la calidad de los datos: Se predice un crecimiento anual del 20-30% en el mercado de software y servicios en calidad de datos.
• Estandarización y consolidación de la infraestructura para soluciones BI.
• Offshore Sourcing para BI.
• Enfoque estratégico para la información, considerándola como un activo.
• Certificación regulada por expertos.
• Elevar la discusión de la integración de datos en la empresa.
• Invertir en educación del usuario final.
• Gestión del dato “master”.
• Nuevos proveedores y nuevas soluciones.
• Ampliación del campo de acción de la Inteligencia de Negocio.

Sistemas de Información para la Producción: Integración de Datos de Campo

Si bien los sistemas de gestión integrados (ERP, CRM, SCM, etc.) proveen una gran gama de aplicaciones que registran buena parte de los conceptos corporativos, normalmente no se hacen cargo de la información de campo.

Aquella que se produce en el proceso de transformación básico o “core” de la organización (procesos productivos).

Un gran número de empresas, básicamente del sector industrial o de transformación de recursos naturales, requieren de complejos sistemas de ingeniería para generar sus productos y/o servicios. Estos sistemas que normalmente son operados con software específicos (asociados a maquinaria, por ejemplo) y que, en la gran mayoría de los casos, son además de marcas propietarias (de quienes fabrican la maquinaria).

Por ello, sumar el conjunto de datos que allí se producen al diccionario de datos corporativos que queremos registrar y, de los cuales, queremos obtener nueva información y conocimiento, significa un gran esfuerzo de ingeniería. Esto se debe a que dicho flujo de información queremos operarlo, procesarlo y respaldarlo en sistemas centralizados, proveyendo para ello sendos sistemas de transmisión, normalmente remota.

Mejora del Modelo de la Realidad con Datos OLAP

Asimismo, y con el fin de proveer conocimiento con el mayor aporte de información (capacidad de percepción de la realidad), además requerimos que dichos datos sean almacenados en las bases de datos OLAP, sumando nuevas fuentes de información que nos permitan un mejor modelo de la realidad y, con ello, una mayor probabilidad de acertar a los escenarios futuros donde nuestra organización se desenvuelva (viabilidad de largo plazo).