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Livre blanc: Obtenir la meilleure performance dans des conditions anormales

Résumé

  • Les conditions anormales (perturbations de processus ou opérations qui s’écartent des performances optimales) dans les environnements d’usines qui ne sont pas résolus rapidement peuvent définitivement conduire à des incidents entraînant des pertes économiques accompagnées de problèmes de sécurité et d’environnement. Selon une enquête d’Abnomal Situation Management Consortium® de l’industrie pétrochimique étasunienne, les incidents sont fréquents et encourent généralement des coûts allant de $ 100 000 à plus de $ 1,000,000 par an. Par exemple, une usine interrogées avait 240 arrêts par an totalisant un coût de plus de $ 8,000,000.
  • Il a été également constaté que les raffineries, en moyenne, font l'expérience d'un incident majeur une fois tous les trois ans coûtant en moyenne $ 80,000,000. Les statistiques d’une compagnie d'assurance ont montré que l'industrie réclamait en moyenne plus de 2,2 milliards de dollars par an en raison de dommages matériels. En outre, il est probable que les pertes totales réelles aux entreprises sont nettement plus élevées que ce qui était exigible. Le plus pénible, cependant, c’est que beaucoup de ces arrêts étaient évitables.
  • Les systèmes d'aide à la décision ont été développées et déployées pour aider avec ces problèmes, mais ont été jugées difficiles à intégrer et à mettre à jour à travers l'entreprise. Par conséquent, un environnement moderne avec des capacités d'intégration avancées est nécessaire pour la découverte proactive et la correction des conditions anormales avant qu'un incident coûteux se produit.
  • Integration Objects à travers sa nouvelle solution KnowledgeNet (KNet) a développé un environnement intelligent avec des outils faciles à utiliser afin d’aider les opérations de l'usine pour atteindre la meilleure réponse pendant les conditions anormales. KNet automatise l'analyse de la cause première basé sur des événements clés, des symptômes, le comportement des processus et d'autres variables, et présente des résolutions pour corriger les problèmes. Il regroupe également des événements de systèmes dispersés et les reconnaît sur la base de combinaisons de plusieurs capteurs. En outre, il peut éviter les nuisances d’alarmes en combinant les informations de tous les secteurs afin de déterminer les véritables causes premières.
  • La vaste boîte à outils de KNet de méthodes de détection et de raisonnement de l'événement comprend un certain nombre de modules Smart Equipment complémentaires, une bibliothèque de matériel de fabrication qui fournit des connaissances prête à être utilisées, et des modèles d'analyse de cause première représenté par des arbres de fautes de cause à effet. En utilisant toutes les données disponibles dans les multiples systèmes de l’usine et les multiples capteurs, KNet peut générer un message indiquant les causes premières des problèmes et recommander des mesures correctives rapidement.
  • KNet traduit alarmes, événements et données en une seule page résumée pour l'opérateur, contenant les problèmes opérationnel clés qui peuvent potentionelement impacter la production, la qualité, la sécurité et toute question environnementales potentielles. Sans KNet, l'opérateur serait obligé de naviguer à travers de nombreuses pages d'alarmes, de vues DCS et d’outils d’analyse de courbe de données avant de déterminer les mesures correctives, et ainsi de perdre un temps précieux qui entraînera des pertes de production et, parfois, des problèmes de sécurité (qui peuvent conduire à la fermeture de l’usine). Par conséquent, l'utilisation des modules de KnowledgeNet d’Integration Objects est la meilleure façon de renforcer les opérations afin de maximiser astucieusement les conditions normales et de parvenir à la meilleure réponse durant les conditions anormales, dans la quantité de temps le plus rapide.
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