Yokogawa Lança novo software "Gas Chromatograph AI Maintenance Support" (Suporte à manutenção de IA de cromatógrafo a gás)

Tóquio, Japão - 17 de março de 2023

Yokogawa Electric Corporation (TOKYO: 6841) anuncia o lançamento de uma ferramenta de suporte à manutenção de IA de cromatógrafo a gás (doravante denominada "ferramenta GCAI") que aumenta a eficiência da manutenção do cromatógrafo a gás de processo GC8000, um produto da família de analisadores OpreX ™. Esse software é capaz de detectar pequenas alterações nos dados de medição que são uma indicação de uma falha iminente do instrumento antes que isso possa começar a afetar as medições. Ao permitir que a manutenção seja realizada em tempo hábil, o tempo de inatividade é reduzido.

Captura de tela da ferramenta GCAI
GCAI tool screenshot
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Histórico de desenvolvimento

Nos locais de produção, a operação estável de instrumentos e outros equipamentos é fundamental para a qualidade do produto. E, embora a manutenção adequada seja necessária para garantir a operação estável, os locais de produção também precisam lidar com questões como a escassez de pessoal altamente experiente e a necessidade de agilizar as operações.

O cromatógrafo a gás GC8000 da Yokogawa é um instrumento que desempenha uma importante função de controle de qualidade nos locais de produção, medindo a composição dos componentes individuais em misturas de gases e líquidos voláteis. Dezenas de GC8000s são usados com frequência em grandes fábricas de petróleo e petroquímicas, e as maiores instalações podem ter várias centenas de unidades.

Os cromatógrafos a gás e seus sistemas de manuseio de amostras contêm componentes como filtros, válvulas, regulador de pressão, colunas*1 e detectores que exigem manutenção regular. O grau de desgaste desses componentes é muito diferente, dependendo do ambiente de uso. Além disso, as especificações e o cronograma de manutenção de cada cromatógrafo a gás serão diferentes, dependendo do que está sendo medido e do processo. Convencionalmente, as anormalidades são evitadas quando operadores altamente experientes examinam os dados de medição para identificar o melhor momento de manutenção ou simplesmente definem cronogramas de manutenção com bastante margem de manobra. Quando as perdas decorrentes de paradas repentinas são relativamente baixas, os dispositivos têm sido usados até começarem a se deteriorar e produzir variações óbvias nos valores de medição.

Tendo em vista essas necessidades, o site Yokogawa desenvolveu a ferramenta GCAI para o cromatógrafo a gás GC8000. Com base no registro das medições mostradas em um cromatograma, ela usa IA para fazer previsões sobre a solidez das medições do instrumento. Para essa ferramenta de IA, o site Yokogawa utilizou sua função comprovada de detecção de sinais anormais IA*2 e a modificou para facilitar o uso com o GC8000.

Novos recursos

  1. Detecção baseada em dados da solidez da medição
    Pequenas alterações mostradas nos dados do cromatograma*3 aparecem antes mesmo que o desgaste de um componente ou algum outro problema comece a afetar as medições. Embora visíveis, elas podem ter muitos padrões diferentes, e sua posição em um eixo de tempo pode ser diferente dependendo do instrumento, o que significa que somente operadores altamente experientes podem distingui-las.

    A ferramenta GCAI usa um modelo de aprendizado de máquina que configura unidades individuais do GC8000. Esse modelo é usado para detectar anomalias, identificando variações de medições normais, conforme mostrado em um cromatograma. Sempre que uma variação de um estado normal é identificada, o modelo analisa o grau de variação. Ele pode detectar até mesmo pequenas alterações e, ao determinar a solidez cada vez que uma medição é realizada, ele fornece informações que podem ser usadas para planejar e implementar a manutenção antes que qualquer deterioração no desempenho possa ter um impacto nos valores de medição.

    Exemplo de dados que parecem normais à primeira vista e alterações que podem ser detectadas quando o cromatograma é ampliado
    Example of data that appears normal at first glance and changes that can be detected when the chromatogram is enlarged
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  2. Previsão da solidez da medição com 90 dias de antecedência
    Com os cromatógrafos, os gases são separados e medidos em um eixo de tempo, e a má separação dos componentes do gás afeta a qualidade da medição. Usando esse grau de separação como um índice, a ferramenta GCAI pode prever quando a manutenção será necessária. Com base nas alterações no grau de separação, ela pode prever o grau de separação com 90 dias de antecedência e fornecer uma notificação quando um grau predefinido de separação estiver prestes a ser atingido. Saber com antecedência quando a manutenção será necessária permite identificar quais componentes de reposição precisam ser encomendados e criar um plano de manutenção adequado e eficaz para o instrumento, ajudando assim a reduzir o tempo de inatividade.

    Exemplo que mostra a previsão da solidez da medição com 90 dias de antecedência
    Example showing the prediction of measurement soundness 90 days in advance
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  3. Não há necessidade de consultoria ou configuração complexa do dispositivo
    Para que a ferramenta GCAI detecte e registre automaticamente as alterações nos dados de medição, os usuários precisam apenas definir uma data de referência, uma área a ser monitorada e um limite de notificação. Essa solução de IA para prever a solidez das medições é fácil de usar e não requer consultoria especial ou configuração complexa do dispositivo. A importação e o pré-processamento dos dados usados para aprendizado de máquina também são automatizados. E como esse software é oferecido com base em uma assinatura anual, os usuários não precisam fazer um grande investimento inicial.

*1 Um tubo no qual os gases são separados em seus componentes individuais para medição
*Uma solução de IA capaz de, assim como um operador especializado, detectar uma condição anormal avaliando vários tipos de dados de medição.
*Um registro da mudança ao longo do tempo em um sinal de saída que é gerado quando um componente é detectado.

Principais mercados-alvo

Óleo e gás, petroquímica, aço, energia elétrica

Principais usos

  • Monitoramento contínuo de cromatógrafos a gás em operação para fins de manutenção
  • Planejamento de manutenção para cromatógrafos de gás de processo

Sobre OpreX

OpreX é a marca abrangente dos negócios de automação industrial (AI) e controle da Yokogawa. O nome OpreX representa a excelência nas tecnologias e soluções que a Yokogawa cultiva por meio da cocriação de valor com seus clientes e abrange toda a gama de produtos, serviços e soluções de IA da Yokogawa. Essa marca compreende as cinco categorias a seguir: OpreX Transformation, OpreX Control, OpreX Measurement, OpreX Execution, e OpreX Lifecycle. O GC8000 faz parte da linha de produtos OpreX Analyzers, que está alinhada à categoria OpreX Measurement. A categoria OpreX Measurement inclui equipamentos e sistemas de campo para medição, coleta de dados e análise de alta precisão.

 

Sobre a Yokogawa

Yokogawa A Yokogawa fornece soluções avançadas nas áreas de medição, controle e informações para clientes de uma ampla gama de setores, incluindo energia, produtos químicos, materiais, produtos farmacêuticos e alimentos. A aborda os problemas dos clientes em relação à otimização da produção, dos ativos e do cadeia de mantimentos com a aplicação eficaz de tecnologias digitais, possibilitando a transição para operações autônomas.

Founded in Tokyo in 1915, Yokogawa continues to work toward a sustainable society through its 17,000+ employees in a global network of 122 companies spanning 61 countries. For more information, visit www.yokogawa.com

Os nomes de empresas, organizações, produtos, serviços e logotipos aqui contidos são marcas registradas ou marcas comerciais da Yokogawa Electric Corporation, ou de seus respectivos proprietários.

Produtos e Soluções Relacionadas

  • Suporte de manutenção de IA de cromatógrafo a gás (GCAI) para GC8000

    O software GCAI usa modelos de aprendizado de máquina criados para cada GC8000 monitorado para detectar condições de medição "incomuns" em tempo real.
    O sistema o ajuda a lidar com problemas de funcionamento com antecedência e a obter uma resposta imediata da manutenção em caso de mau funcionamento.
    O usuário pode começar a usar sem necessidade de configuração.

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