Las plantas de producción de energía, productos químicos y otros activos importantes, en muchas partes pueden ser denominadas Utility plants. Estas estaciones generadoras de activos importantes que son consumidos por terceros son de gran importancia para los sistemas economicos y representan retos constantes de evolución para el desarrollo tecnologíco.

La demanda de eficiencia en terminos de gestión de datos para poder incrementar la eficiencia de su operatividad, es altamente significatica. La tecnologia de grafos representan una solución realmente importante para este tipo de estructuras industriales, ya que permite crear modelos de análisis importantes. A continuación, descubrirás como los grafos pueden ayudarnos a aplicar el «digital twin» en las empresas.

Utility Plants, Digital Twin y soluciones de grafos para la industria

Es indiscutible la importancia que representan las soluciones industriales en los entornos económicos. En especial, cuando se trata de empresas dedicadas a la generación de energía eléctrica, procesamiento de químicos, transformación de petróleo entre otras. En estos terrenos encontramos entornos de alta complejidad, que demandan una permanente busqueda de la optimización de las operaciones.

El «Digital Twin», es un termino que se refiere a la aplicación de conjuntos de algoritmos y modelados de datos para lograr construir simulaciones, desarrollar herramientas análiticas, optimización de activos físicos desde un plano digital. Esto, permite aprovechar de forma muy importante los datos existentes dentro de los ciclos de producción y gestión, lo que ayuda a los expertos a delimitar de forma clara las variables escenciales a estudiar para cada tipo de activo; contríbuyendo así a optimizar la capacidad y el rendimiento de sus sistemas. Adicionalmente esto vuelve posible un estudio profundo del historial operativo de la planta y las formas en las que puede presentar fallos.

Esta representación de un gemelo en forma digital, deben contar con tres componentes claves para poder ser aprovechados a profundidad. En primer lugar un modelo de datos, también un conjunto de algoritmos de análisis y una base de conocimiento. Para generar el aprendizaje o el conocimiento en un entorno de datos, también nos podemos basar en modelos semánticos que nos permiten contextualizar conjuntos de datos realmente complejos. .

El modelo de generar un gemelo de la estructura de datos nos entrega un marco de referencia común donde se unifican los criterios entre los expertos en datos y los operadores especializados.Ahora, entendamos un poco más sobre los componentes de estos modelos para estudiar las utility plants.

Modelado semántico y bases de datos gráficas

Los grafos son una herramienta poderosa para estudiar amplias y complejas estructuras de datos. Al desarrollar modelos semánticos, logramos contextualizar la información. Es importante entender que estos modelos responden a formas en las que podemos organizar y almacenar información sobre un activo clave, a su vez podemos contemplar las relaciones del activo con otros componentes y entender su relación con activos similares, sistemas diferentes e inclusive con activos complementarios.

Estos modelos semánticos están construidos por nodos de información relacionados entre si a través de arístas, es decir, construyendo un grafo etiquetable donde podemos crear representaciones visuales de los datos. Estos modelos basados en grafos pueden registrar y análizar relaciones entre cientos de miles de datos. En ellos podemos ejecutar consultas que «atraviesen» el grafo en todas sus formas, atendiendo las relaciones y recuperando la información de diferentes fuentes para entender la situación que está ocurriendo o anticipando nustras acciones a lo que está por suceder.

Si nuestro caso se refiere a una planta de producción energetica o algún caso similar, será siempre de gran ayuda poder gráficamente entender todas las situaciones necesarias, desarrollar simulaciones y crear planes anticipados para los problemas que pueden ocurrir. Veamos a continuación cómo se aplica un modelo semántico y así entender cómo los grafos nos ayudan a mejorar el rendimeinto de las Utility plants

Cómo es la aplicación del modelado semántico a una Utility plant.

Es importante destacar incialmente, que los modelados semánticos deben valorar condiciones especificas de las plantas a análizar, y que lo que será descrito a continuación corresponden a los puntos fundamentales a desarrollar en un proceso similar. Para empezar con un modelado semántico lo primero que debemos tomar en cuenta es la jerarquía de los datos.

La jerarquía de activos se utiliza para modelar de forma adecuada el activo o planta a estudiar. Es fundamental valorar en primer lugar la ubicación física, los componentes que integran el activo, su funcionamiento, sistemas, desgloses organizativos, planos en el caso que así lo requiera. Esta reconstrucción estructural expresada en datos es de gran utilidad para modelar de forma exacta sistemas, subsistemas, activos individuales y las operaciones conextas en el orden correcto.

Posteriormente debemos estudiar los componentes de los activos. Al tener determinada la estructura de la jerarquía, podemos dividir la comprensión de cada uno de sus componentes, separando y estudiando a cada uno de los elementos como sistemas únicos, con características propias, pero interconectados a los demás elementos del sistema. Seguidamente debemos realizar un mapeo de la instrumentación de activos dentro del modelo para poder navegar a través de ellos, es decir, poder entender e interpretar todos los elementos y etiquetarlos de forma adecuada.

Una vez construidos todos los pasos anteriores, puede desarrollarse los análisis necesarios para etiquetar o codificar las fallas que pueden presentar los activos y generar protocolos o acciones para gestionar los incidentes. Estos datos pueden contemplar desde los fallos más comunes hasta circunstancias excepcionales de baja probabilidad. Podemos generar estructuras de datos que permitan crear taxonomías de códifos referentes a problemas y fallas para que los técnicos encargados de la operación de los activos mejoren la eficiencia de sus tareas al enfrentarlas.

Una vez el modelo semántico contiene todo el conocimeinto sobre la operación de los activos, todos los procesos sirven como etiquetas de clasificación de destino para el «digital twin«, creando un repositorio o catálogo de comportameinto. Como podeís observar el desarrollo de AI y ML a través de los grafos nos permiten optimizar de forma impresionante las funciones y tareas dentro de las utility plants.

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