La aplicación de inteligencia artificial, machine learning, el internet de las cosas (I.o.T.) y el desarrollo de herramientas de análisis avanzado, han tenido un campo fértil de desarrollo, enfocados a un mejor control y monitoreo de sistemas de aire acondicionado, control de temperatura, control de humedad y condiciones críticas, en plantas de manufactura alimenticia, plantas farmacéuticas, automotrices, tiendas de autoservicio y otro tipo de industrias, cuyo éxito y rentabilidad dependen de un control preciso de estas variables para evitar mermas por descomposición de alimentos, derivados de daños en sus equipos, además de reducir sus costos de energía y mantenimiento.
Sin embargo, la aplicación de estas herramientas sumados al uso de analíticos de las condiciones críticas, han encontrado un campo muy fértil en aplicaciones de refrigeración industrial y control de cámaras frías, donde se ha demostrado el éxito en la reducción de costos operativos en cuatro áreas principales:
- Limitar el daño de los productos
- Ahorros en costos de energía
- Ahorros en refrigerantes
- Ahorros en costos de mantenimiento
Adicionalmente, los analíticos tienen el potencial de indicar la necesidad de reemplazo de unidades que han cumplido su ciclo de vida y cuyos costos de operación son muy altos por fugas severas de refrigerante, el uso de refrigerantes obsoletos (por Ejemplo: R22) o unidades que han demostrado costos operativos altos de energía y fallas repetitivas.
Limita el daño de productos
Uno de los factores clave para realizar llamadas repetitivas de mantenimiento en sistemas de refrigeración, es la respuesta a un potencial daño de los productos en inventario. El abordar este tema en forma reactiva puede ser muy costoso por el daño de productos (mermas), mientras que hacerlo en forma conservadora puede ser costoso por las constantes llamadas de servicio.
El mantenimiento basado en datos, en conjunto con los analíticos, puede ayudar en dos formas:
- Identificación temprana o predicción de fallas que pudieran llevar al daño de productos
- Tener acceso a un análisis poderoso de datos puede ayudar a encontrar la causa raíz de los problemas y reducir la necesidad de llamadas repetitivas de servicio, que se harían tomando el acercamiento conservador arriba descrito
Hay momentos en el que los analíticos pueden identificar incluso acciones de servicio, que se pueden realizar en forma remota por el contratista de control o por el personal de mantenimiento en sitio.
Como punto adicional a la verificación constante de temperaturas dentro de la cámara, los analíticos pueden proveer una visión más profunda de la causa raíz que generó un problema operacional.
Un ejemplo de los analíticos que pueden llevar a la reducción de mermas por daños en productos y una potencial reducción de llamadas de almacén, son:
- Selección inapropiada del circuito maestro
- Baja presión de succión, alta temperatura de la carcasa – por congelamiento de bobina.
- El ventilador de la carcasa está corriendo en descongelación
- La válvula solenoide de descongelación (gas caliente) no está funcionando
- Temperatura de casco demasiado alta en descongelación
- Temperatura de succión baja – refrigerante insuficiente
- La temperatura de la carcasa arriba del set point, el ventilador del evaporador está apagado
- La puerta del calentador no está funcionando
Ahorros en refrigerante
Para muchas empresas el ahorro en refrigerante es un indicador crítico de las áreas de producción y procesos; los analíticos pueden identificar cuando un sistema está sufriendo pérdida de refrigerante. Aun cuando los sitios utilizan detectores de fuga de refrigerante, no es poco común que la fuga ocurra lejos de los sensores y, por lo tanto, pasa desapercibida. Afortunadamente hay una selección de datos en tiempo real que pueden ser usados para detectar fugas, incluyendo el deterioro de la presión de succión a lo largo del tiempo.
También es posible detectar la posible sobrecarga o baja carga del refrigerante, mediante el análisis de la succión, descarga y análisis de las temperaturas de succión y descarga.
Reducción de costos en energía
Los analíticos también proveen oportunidades para reducción de costos de energía. Las fallas de sensores, horarios, equipos de enclavamiento, sobreenfriamiento y pobre secuencia de los compresores del sistema, son algunos síntomas que pueden ser detectados por el paquete que Tecnobuildings te ofrece.
Si estas variables se dejan sin atención, la eficiencia del sistema se deteriorará con el paso del tiempo.
Algunas de las reglas de analíticos que ayudan a resolver esta situación son:
- Circuito principal: respondiendo al sensor de circuito cerrado
- Circuito principal: Set point significativamente inferior que otros circuitos
- El solenoide de refrigeración se daño
- Ventilador encendido y la temperatura de carcasa por debajo del punto de ajuste
- Válvula solenoide de refrigeración abierta, temperatura de la carcasa por debajo de punto de ajuste
- Temperatura del condensador por debajo del punto de ajuste, ventiladores de condensación encendidos
- Presión de succión por debajo del punto de ajuste
Ahorro de costos en mantenimiento
Los costos de mantenimiento se pueden reducir o evitar a través del uso de los analíticos. Estos incluyen notificaciones sobre si el equipo no está operando como debería, por ejemplo:
- Relación de compresión excesiva
- Temperatura de succión muy alta
- El compresor está operando en ciclos cortos
- Ventiladores encendidos aun cuando el condensador está por encima del punto de ajuste
- Los ventiladores no aceleran pese a que el condensador está por arriba del punto de ajuste
Áreas donde se pueden lograr beneficios con la inteligencia artificial aplicada a la refrigeración
Es de esta forma como la Inteligencia artificial y el uso de analíticos, aplicados a la mejora de operación de cámaras de refrigeración, refrigeradores comerciales y trenes de compresión, puede resultar un aliado importante en tu empresa.
