2016.03.03 farmaforum: datos, ingeniería farmacéutica en el s.xxi
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La ingeniería de datos está teniendo un fuerte impacto en la industria farmacéutica
Ingeniería … de datos
BIM¿Cómo es?
IoT & Analítica¿Cómo se comporta?
BIM (Building Information Modeling): Lego virtual, modelo 3D a partir de lo que ya existe (planos, proyectos) …
Imágenes © www.lego.com
con “todas” las clases de piezas posibles, …
“Expresivo” y “transparente” (entendible), …
… “computable” (p.e. mediciones), …
Con información técnica de equipos …
Y de verificación …
Comunicación: la vista más adecuada para cada necesidad
Coherencia: un origen único para todos los usos
Colaboración: varios actores trabajando en mismo proyecto
Centro único de información de la planta
3D
Secciones
Filtros
2D Mediciones Documentación
Consistente y Organizado
BIM
Consistente
Coherente
Organizada
Computable
Expresiva
Integral
Acumulativa
Útil
La importancia de la “I”
Origen único
En contexto
En su “sitio”
Mediciones cuasi-automatizadas
Una “vista” para cada necesidad
Materiales, equipos,documentación …
Mejora progresiva
Para todo(s)(para siempre)
Más datos, … muchos más
BIM¿Cómo es?
IoT & Analítica¿Cómo se comporta?
Análisis sistemático de los datos de los sensores ya existentes en la planta:
• Registros de proceso: TOC, temperaturas, presiones, …
• Consumos (analizadores de red eléctrica, contadores de agua, vapor, …)
• BMS (sistema de gestión del edificio): temp., presiones, regulación, …
No se añaden nuevos sensores si no se justifica su rentabilidad
Analítica: ¿Cómo funciona la planta?
Agregación sistematizada de la información(estática y dinámica) disponible
Suministros
HorariosCalendarios
HistóricosInstalacionesy ambiente
(BMS)
ActividadReglas y KPIs
Automatizadas
Detección anticipada de fallos
SuperficieSituación
Datos de Planta (BIM)
Equipos
Históricos de proceso
Reglas Analíticas: detección de incidencias
• Procesado estadístico:
• Sensores: max., min., deltas, varianza, outliers, …
• Equipos: lógica de funcionamiento, rendimiento histórico
• Benchmarking: outliers en un grupo de equipos o sistemas
• Sistemas: funcionamiento de cadena de dependencias
• Ofrecen el detalle de los sensores en el momento de la incidencia
Reglas Analíticas: evaluación de coste
• Cálculo del “coste en €” :
• En función de duración, número eventos, instante, …
• Fijo o variable en el tiempo
• Real o ficticio (proporcional a la importancia)
• Acumulable: aflora pequeñas incidencias repetitivas
• Permite priorizar incidencias de distinta naturaleza
• Es “entendible” por todos
Los KPIs son `programables, permitiendo todo tipo de cálculos en el tiempo
KPIs analíticos: ranking de rendimiento de semejantes
Dashboards Analíticos: Orientación a coste facilita comparaciones
Ingeniería farmacéutica S-XXI: Principios teóricos + evidencias operativas (“big data”)
Datos “fijos” (constructivos)
• 15 elementos/m2
• 25.000 m2 325.000 datos
• Información espacial importante
• Difícil de manejar sin estructura
• BIM:• Origen único coherente
• Mediciones centralizadas
• Organización “natural”
• Datos para analítica
Sensores (datos dinámicos)
• 10.000 señales @ 100 muestras/día
• 365M muestras/año
• Crecimiento continuado
• Inmanejable sin herramientas
• Analítica:• Plasma en reglas/kpis conocimiento
de expertos
• Automatiza monitorización
• Valoración de incidencias
1. Evidencias operativas (pre-existentes)
2. Sistematización: diccionario de datos y experiencia en modelos
3. Tratamiento estadístico: del “big data” al “better data”
4. Valoración: priorizar
5. Anticipación: “derivas previas” frenta a “incidentes”
6. Computable y/o programable
7. Automatizado
8. Progresivo
Datos para ingeniería: 8 claves
Ejemplo: Comparación de rendimiento de equipos: rectas de regresión (tiempo de funcionamiento vs carga)
Ingeniería S.XXI: digitalización progresiva e imparable
BIM
Analítica Smart Plants (IoT)
Digitalizació$
Mantenibilidad
Reformas
Reducción de paradas
Optimización calidad
Eficiencia energética
Planos
EspecificacionesDatos planta
Disponible en http://es.slideshare.net/bod_tech
www.bod.es
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