Data Science y PID: la clave para una industria eficiente
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El Controlador Proporcional Integral Derivado (PID) fue creado en 1911 por Elmer Sperry, inicialmente para el uso de la Armada de los Estados Unidos. El objetivo era automatizar la dirección de los barcos emulando el comportamiento de un timonel capaz de compensar las constantes variaciones en los mares. Después de unos años, los ingenieros publicaron el primer análisis teórico de este control, describiéndolo a través de una ecuación matemática que es un concepto fundamental en la teoría de control.
El PID es una de las técnicas de control más utilizadas en la industria, con la función de garantizar la estabilidad y el rendimiento de los procesos de producción. Ya sea en regulación de temperatura, presión, caudal o nivel, PID destaca por su versatilidad y eficiencia. Cada componente compone un control preciso del sistema, son:
- Control proporcional (P): El control proporcional genera una señal de salida que es proporcional al error de corriente, que es la diferencia entre el valor requerido (punto de ajuste) y el valor medido (proceso). Esta acción ayuda a reducir la aparición de errores, pero por sí sola no los elimina.
- Control integral (I): El control integral produce una señal de salida que es proporcional a la acumulación y duración del error, eliminando así el error persistente.
- Control derivativo (D): El control derivativo actúa sobre la tasa de cambio de error, lo que ayuda a predecir su comportamiento futuro y realizar ajustes rápidos. De esta manera, es posible mejorar la estabilidad del sistema y reducir su oscilación.
Sin embargo, el uso de estos controladores aún se puede mejorar, principalmente combinándolos con tecnologías innovadoras como la ciencia de datos. La falta de visibilidad del rendimiento de los PID y la dificultad para identificar oportunidades de mejora pueden dar lugar a problemas como la inestabilidad del proceso, el desperdicio de energía y los altos costes de mantenimiento.
Visibilidad que crea más asertividad en la industria
El controlador PID se puede representar gráficamente, lo que permite la visualización del funcionamiento del sistema a lo largo del tiempo. El gráfico contiene:
- Eje X: El eje horizontal suele representar el tiempo;
- Eje Y: El eje vertical representa el valor de la variable controlada, como temperatura, presión, velocidad, etc.
- Línea de consigna: Una línea horizontal recta que representa el valor requerido (consigna) de la variable controlada.
- Salida del controlador: una línea curva que muestra cómo cambia la variable controlada a lo largo del tiempo en respuesta al control PID. Comienza en el valor inicial de la variable controlada y se mueve hasta que finalmente se estabiliza en el valor de consigna.
Además, es importante tener en cuenta que si la salida del controlador supera el valor de consigna, el proceso se denomina “rebasamiento”. Si cae por debajo del valor de consigna, se denomina subimpulso. El controlador PID se utiliza correctamente para minimizar estas variaciones.
Finalmente, la evaluación del desempeño de PID se realiza considerando algunos aspectos diferentes. El tiempo de subida es el nombre del tiempo de respuesta del sistema cuando alcanza el valor de consigna por primera vez. El tiempo de estabilización es el tiempo que tarda la respuesta del sistema en estabilizarse en el valor de consigna. El error de estado estacionario es la diferencia entre el valor de consigna y el valor final de la respuesta del sistema.
La siguiente figura es un ejemplo gráfico de la acción del controlador PID:
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El controlador PID en la industria
El controlador PID es una herramienta esencial en la automatización industrial. Según el Instituto Federal de São Paulo, en el artículo “PID Controller and Its Applications” (2021), cerca del 97% de las aplicaciones industriales hacen uso de él. Por lo general, se conecta a los controladores lógicos programables (PLC) y está diseñado para tareas de control específicas que requieren modulación frecuente y continua.
En la industria, el PID se puede utilizar para controlar diferentes tipos de variables, tales como:
- Control de temperatura en hornos y máquinas industriales, mediante el trabajo de sensores de temperatura;
- Monitoreo del nivel de líquido en tanques de almacenamiento, ajustando los caudales de entrada y salida;
- Control de presión en un sistema hidráulico, colocando la bomba o la válvula de alivio dentro del rango deseado;
- Ajuste de la velocidad de la máquina, configurando la entrega de insumos dentro del parámetro establecido;
Sin embargo, la extracción de información de un controlador PID en un PLC presenta algunos desafíos. Para que este proceso suceda, es necesario establecer un equilibrio entre los parámetros, es decir, encontrar los valores correctos para las constantes proporcionales, integrales y derivadas. Esto requiere un profundo conocimiento técnico de los sistemas y una calibración cuidadosa. Además, es necesario saber identificar claramente qué variables se controlan y cuáles se manipulan e identificar errores cuando hay una diferencia entre ellas y el valor requerido.
Por lo tanto, para aprovechar al máximo todas las funcionalidades del controlador PID, la industria debe recopilar y analizar los datos de la maquinaria. Las soluciones de ciencia de datos recopilan datos de sensores y dispositivos conectados para monitorear el rendimiento del sistema, identificar brechas y optimizar el proceso de producción.
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PID y análisis de datos dan como resultado una mayor optimización
Es posible utilizar técnicas estadísticas para recopilar y analizar datos de los controladores PID en tiempo real. Este análisis permite identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden afectar el rendimiento del control. A partir de esta información, es posible ajustar los parámetros PID de forma precisa y eficiente, garantizando un control más estable, preciso y de bajo coste.
Entre las métricas utilizadas para evaluar el rendimiento de los PID se encuentran:
- Puntuación de mantenimiento: Indica la necesidad de mantenimiento preventivo o correctivo del controlador en función de indicadores de presencia de saturación de control.
- Puntuación de ajuste: evalúa la calidad del ajuste PID, teniendo en cuenta la estabilidad, la velocidad de respuesta y el error de estado estacionario.
Para que el análisis sea intuitivo, los gráficos que representan su cálculo deben ser claros y personalizables, facilitando la visualización y comprensión de la información. Con elementos ajustables, los tableros permiten a los operadores e ingenieros monitorear el rendimiento del PID en tiempo real, identificar problemas y tomar decisiones rápidas y asertivas.
En este contexto, con la ciencia de datos es posible obtener:
- Descripción general del rendimiento de los PID: Le permite realizar un seguimiento del rendimiento de todos los controladores de plantas industriales en un solo lugar.
- Identificación rápida de problemas: Alertas y notificaciones instantáneas sobre desviaciones de consigna, inestabilidad de control o necesidades de mantenimiento.
- Análisis comparativo: Permite comparar el rendimiento de diferentes tipos de controladores, de mejor a peor, e implementar mejoras;
- Historial de seguimiento de datos: Permite supervisar la evolución del rendimiento de los PID a lo largo del tiempo y evaluar el impacto de las acciones de optimización;
Rendimiento de datos más preciso, en tiempo real
Un controlador PID implementado por la industria a diario difiere positivamente del que no lo hace. Mediante su uso, es posible, por ejemplo, tener un mejor control de errores entre el valor deseado y el valor monitoreado de una variable del sistema. Además, la línea de producción que cuenta con este tipo de controlador responde de manera más efectiva a los cambios en el entorno de producción y se ajusta rápidamente para mantener la variable controlada cerca del valor deseado.
Como consecuencia, toda la industria sufre una mejora en la Eficiencia Operativa, especialmente con la recopilación y análisis de datos de un sistema con un controlador PID. Este gran escenario es una realidad porque es posible evaluar todos los del controlador (proporcionales, integrales y derivados, como se ve) y su rendimiento a lo largo del tiempo. El acceso a esta información proporciona una visión general de la operación, que sirve de base para mejoras más asertivas.
El uso de la ciencia de datos representa una verdadera revolución en el control de PID. A través de la unión de estas dos tecnologías, es posible tener un mayor equilibrio entre los parámetros, un control flexible y simulaciones del comportamiento futuro del sistema. Al proporcionar información precisa y en tiempo real sobre el rendimiento del controlador PID, los datos permiten a las industrias optimizar sus procesos, reducir costos y aumentar la eficiencia.
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