Diseño de una estrategia de detección de fallas que incorpore análisis de tendencias de componentes principales y estadísticos de prueba

Abstract

En procesos industriales a gran escala, la introducción de perturbaciones que causen desviaciones de gran magnitud podrían tener un impacto sustancial en vidas humanas y pérdidas económicas; de hecho la lista de grandes catástrofes industriales es bastante extensa con varias decenas de casos reportados en los últimos 100 años. Sin embargo, no solo los grandes catástrofes justifican la implementación de técnicas de detección de fallas. Solo en Estados Unidos se estima que el sector petroquímico pierde 20 billones de dólares anuales por manejos inadecuados de condiciones anómalas de operación, mientras que en un entorno local, se espera que la implementación de soportes tecnológicos a la integridad de la infraestructura otorgue beneficios por 10 millones de dólares anuales por concepto de reducción de fallas y paradas no programadas de mantenimiento. El escenario descrito anteriormente plantea la implementación de un método de monitoreo de procesos que permita la integración de las actividades de control regulatorio con las de monitoreo, de tal manera que las actividades correctivas son realizadas por operarios con base en su experiencia y los resultados obtenidos por los procedimientos de monitoreo. El escenario descrito anteriormente plantea la implementación de un método de monitoreo de procesos que permita la integración de las actividades de control regulatorio con las de monitoreo, de tal manera que las actividades correctivas son realizadas por operarios con base en su experiencia y los resultados obtenidos por los procedimientos de monitoreo. La técnica EWPCA es un híbrido entre el análisis de componentes principales PCA y la carta univariada EWMA. La estrategia propuesta implica la adición del estadístico EWMA de los componentes principales a la matriz de observaciones. De esta manera se toma ventaja de la acumulación de información histórica (tendencia y dinámica de proceso)