En la industria moderna, la optimización de procesos es un factor determinante para mantener la competitividad y garantizar la calidad operativa. Proficy CSense, el software avanzado de analítica industrial de GE Vernova, se presenta como una herramienta para enfrentar estos desafíos porque integra de forma fluida múltiples sistemas de TI y consolida datos provenientes de diversas fuentes industriales.

Al combinar inteligencia artificial, aprendizaje de máquina (Machine Learning) y técnicas de análisis de datos (Data Analytics), Proficy CSense permite a los ingenieros de procesos identificar ineficiencias, comprender el origen de las variaciones, predecir el desempeño y automatizar acciones para mejorar la productividad. Su enfoque, basado en actionable business insights, facilita la toma de decisiones fundamentadas, tanto en tiempo real como a partir del análisis de datos históricos.
La plataforma integra cinco capacidades esenciales: análisis, monitoreo, predicción, simulación y optimización dentro de una interfaz intuitiva que permite desarrollar, probar e implementar rápidamente cálculos, modelos de análisis predictivo y soluciones de control avanzado, incluyendo ajustes automáticos de setpoints. Estas funciones contribuyen a reducir la variabilidad del proceso, mejorar la calidad del producto final y disminuir costos operativos.
En conjunto, Proficy CSense ofrece a las plantas industriales un marco integral para evolucionar hacia un modelo operativo más robusto, predictivo y eficiente, transformando datos crudos en conocimiento accionable y maximizando el valor de la infraestructura existente.

Análisis es el proceso detallado de examinar datos para mejorar la comprensión y promover mejoras. Implica acceder e integrar datos de fuentes como SCADA, Historians, MES, LIMS, OPC y bases de datos SQL. Los datos se limpian y preparan meticulosamente para un examen exhaustivo.
Durante el análisis, se exploran datos de proceso, alarmas y eventos para comprender secuencias de hechos, optimizar límites de control y de alarmas, y mejorar el rendimiento y la seguridad. Este proceso revela correlaciones, cuantifica relaciones e identifica la causa raíz de la variabilidad, aportando insights valiosos.
El análisis también incluye formular reglas para distinguir operaciones buenas de malas, calcular el golden batch y ajustar lazos de control PID. Además, se realizan análisis estadísticos offline (SPC) y escenarios what-if para evaluar mejoras potenciales, con la posibilidad de guardar y compartir proyectos fácilmente.

El monitoreo dentro de CSense implica la observación y el análisis continuo de sensores, lazos de control, equipos y líneas de proceso para reducir los tiempos de parada y desperdicio. Este proceso incluye el despliegue de analítica para limpiar y transformar datos, calcular y monitorear distintos KPI usando diferentes reglas y correlaciones en tiempo real.
CSense también utiliza también modelos multivariables para monitorear la salud del proceso o del equipo, permitiendo la detección temprana de desviaciones en condición o desempeño para asegurar una operación óptima.

La función de predicción utiliza análisis de datos para pronosticar resultados futuros basados en patrones históricos. Por emplear algoritmos y métodos estadísticos, permite a los usuarios identificar tendencias y tomar decisiones informadas, algo esencial para mejorar procesos, aumentar la eficiencia y apoyar los objetivos estratégicos de las organizaciones.

La función de simulación en CSense es una herramienta valiosa para crear y analizar sistemas complejos mediante modelado virtual. Emplea algoritmos avanzados y datos en tiempo real para simular escenarios, ayudando a los usuarios a comprender el comportamiento y el rendimiento del sistema.
Este método interactivo mejora la toma de decisiones porque permitir visualizar resultados y probar ideas sin los riesgos de experimentar en el mundo real, lo que lo convierte en un recurso esencial para investigadores y profesionales que buscan mejorar procesos y desarrollar soluciones innovadoras.

Esta función ajusta setpoints optimizando parámetros operativos para mejorar el rendimiento y la eficiencia del sistema. Utilizando algoritmos avanzados y datos en tiempo real, ayuda a los usuarios a identificar setpoints óptimos para ahorrar energía, mejorar la calidad de producción y aumentar la estabilidad del proceso.
Esto permite un monitoreo y ajustes continuos, asegurando que los sistemas operen dentro de rangos ideales mientras se adaptan a los cambios. Integrar CSense en los esfuerzos de optimización mejora la toma de decisiones y el uso de recursos, promoviendo una operación más flexible y resiliente.

En conjunto, las capacidades de análisis, monitoreo, predicción, simulación y optimización convierten a CSense en una plataforma integral de analítica industrial que permite a las organizaciones comprender a fondo sus procesos, anticipar desviaciones, evaluar escenarios y ejecutar mejoras en tiempo real. Esta combinación de inteligencia operativa y capacidad analítica avanzada habilita un modelo de operación más estable, eficiente y predictivo, maximizando el valor de los datos y fortaleciendo la competitividad industrial.