Contexto operacional
Em operações industriais que utilizam sistemas de osmose reversa, a qualidade das decisões operacionais depende diretamente da confiabilidade, da consistência e da disponibilidade dos dados de processo.
O acompanhamento do desempenho das membranas, do consumo de insumos químicos, da qualidade da água produzida e da eficiência global do sistema exige a análise contínua de um grande volume de informações provenientes de diferentes pontos da operação.
Em uma planta de grande porte, responsável pelo tratamento contínuo de água para processos críticos, a normalização dos dados operacionais era realizada manualmente por meio de planilhas eletrônicas. Embora esse modelo tenha atendido às necessidades da operação durante vários anos, a expansão do sistema aumentou significativamente a quantidade de variáveis, cálculos e análises necessárias.
Além disso, com o crescimento da operação e o aumento da frequência de atualização das informações, o processo manual passou a exigir elevado esforço das equipes, tornandose incompatível com a velocidade necessária para o acompanhamento do sistema.
Além de consumir praticamente a dedicação exclusiva de um profissional, esse modelo aumentava o risco de inconsistências, atrasos nas análises, perda de rastreabilidade e dificuldades para identificar desvios de desempenho em tempo hábil.
Desafio
O principal desafio consistia em automatizar a coleta, o processamento e a normalização de dezenas de variáveis operacionais relacionadas ao desempenho de um sistema de osmose reversa de grande porte.
A operação exigia, além disso, o monitoramento contínuo de aproximadamente 60 variáveis de processo. Essas informações precisavam ser consolidadas e analisadas regularmente para, assim, permitir a avaliação da eficiência do sistema, a identificação de possíveis perdas de desempenho e, consequentemente, a definição das melhores estratégias de manutenção.
Com o aumento da complexidade da planta, a atualização dos indicadores, que anteriormente ocorria semanalmente, passou a exigir até três ciclos manuais de processamento por semana. A consolidação, a validação e o tratamento dessas informações consumiam uma parcela significativa da capacidade da equipe técnica.
Além da elevada carga operacional, o processo existente apresentava limitações relacionadas a:
- Rastreabilidade e integridade dos dados;
- Padronização dos cálculos;
- Precisão dos indicadores;
- Velocidade de atualização das informações;
- Comparação entre diferentes períodos operacionais;
- Identificação antecipada de perdas de desempenho;
- Determinação do momento adequado para intervenções de manutenção.
Outro desafio importante era diferenciar variações naturais de operação, causadas por mudanças de temperatura, pressão, salinidade, vazão e recuperação, de uma degradação real do desempenho das membranas.
O objetivo, portanto, era desenvolver uma solução capaz de executar automaticamente todo o processo de normalização, transformando dados brutos em informações confiáveis, indicadores comparáveis e ações operacionais disponíveis em tempo real.
Solução desenvolvida
A Above-Net desenvolveu, por meio da plataforma Bridgemeter®, um módulo especializado para coleta, processamento e normalização dos dados de sistemas de osmose reversa.
Ademais, a solução foi integrada ao ambiente de automação e monitoramento já existente na planta, permitindo a aquisição contínua das informações operacionais, o processamento automático das variáveis e a aplicação dos cálculos necessários para avaliação do desempenho das membranas.
Em vez de apresentar apenas os valores instantâneos dos instrumentos, o Bridgemeter® transforma os dados coletados em indicadores normalizados, históricos comparáveis, tendências operacionais e alertas associados à condição real do sistema.
Entre as principais funcionalidades implementadas destacam-se:
- Coleta automática dos dados operacionais;
- Integração com sistemas de automação, instrumentos e fontes de dados
existentes; - Processamento contínuo das variáveis de processo;
- Normalização automática dos indicadores de desempenho;
- Cálculo do fluxo de permeado normalizado;
- Cálculo do diferencial de pressão normalizado;
- Cálculo da rejeição e da passagem de sais;
- Acompanhamento da recuperação do sistema;
- Aplicação dos fatores de correção de temperatura;
- Consolidação das informações em um ambiente único;
- Visualização dos indicadores em tempo real;
- Geração de históricos, tendências e comparativos;
- Rastreabilidade dos dados e dos cálculos realizados;
- Registro das intervenções de manutenção;
- Registro da última limpeza química das membranas;
- Avaliação do desempenho antes e depois da limpeza;
- Geração de alertas customizados por faixa de operação;
- Suporte à análise operacional e à manutenção;
- Eliminação de planilhas e processos manuais.
Gestão inteligente do CIP
O Bridgemeter® também permite registrar e acompanhar os procedimentos de CIP — Cleaning in Place, ou limpeza química no local.
O CIP é o procedimento utilizado para limpar as membranas de osmose reversa sem a necessidade de removê-las dos vasos de pressão. Durante esse processo, soluções químicas específicas circulam pelo sistema para remover depósitos, incrustações minerais, matéria orgânica, partículas, coloides e contaminações microbiológicas que podem reduzir o desempenho das membranas.
A decisão sobre o momento adequado para realizar um CIP não deve ser baseada apenas nos valores instantâneos do processo. Variações de temperatura, pressão de alimentação, salinidade e recuperação podem modificar temporariamente o comportamento do sistema sem representar necessariamente uma deterioração das membranas.
Por esse motivo, o Bridgemeter® utiliza os indicadores normalizados para acompanhar a evolução real do desempenho e identificar alterações relevantes em relação às condições de referência.
A plataforma pode monitorar, entre outros parâmetros:
- Redução do fluxo de permeado normalizado;
- Aumento da passagem de sais;
- Redução da rejeição de sais;
- Aumento do diferencial de pressão;
- Aumento do diferencial de pressão total;
- Alterações de desempenho por estágio;
- Perda de eficiência após períodos de operação;
- Comportamento do sistema antes e depois de um CIP.
Os limites podem ser configurados de acordo com as recomendações do fabricante das membranas, os critérios de engenharia da planta ou a estratégia operacional definida pelo cliente.
O Bridgemeter® permite criar alertas customizados por faixas, estabelecendo níveis progressivos de atenção, advertência e criticidade.
Por exemplo, a plataforma pode gerar:
- Alerta preventivo quando o fluxo normalizado começa a apresentar tendência de queda;
- Alerta de atenção quando o indicador se aproxima da faixa definida para limpeza;
- Alerta crítico quando o limite de CIP é atingido;
- Alerta por aumento anormal do diferencial de pressão;
- Alerta por elevação da passagem de sais;
- Alerta por redução da eficiência após a realização da limpeza;
- Alerta quando o intervalo desde o último CIP ultrapassa o período definido pelo cliente.
Essas faixas podem ser personalizadas para cada sistema, estágio, conjunto de membranas ou condição operacional.
Além da emissão dos alertas, o Bridgemeter® registra a data, a duração e os resultados do CIP, permitindo comparar os indicadores antes e depois da intervenção. Dessa forma, a operação pode avaliar se a limpeza recuperou adequadamente o desempenho do sistema ou se existe a necessidade de investigação adicional, nova limpeza ou substituição de componentes.
O histórico dos procedimentos também permite acompanhar:
- Intervalo entre limpezas;
- Eficiência de cada CIP;
- Recuperação do fluxo normalizado;
- Redução do diferencial de pressão;
- Recuperação da rejeição de sais;
- Recorrência de perda de desempenho;
- Evolução da condição das membranas ao longo do tempo.
Com isso, o CIP deixa de ser uma intervenção baseada apenas em periodicidade fixa ou percepção operacional e passa a ser uma ação orientada pela condição real dos ativos.
Arquitetura operacional
A arquitetura foi desenvolvida para funcionar continuamente, reduzindo a dependência de atividades manuais e garantindo maior consistência dos dados utilizados pelas equipes de operação, processo, engenharia e manutenção.
Os dados são coletados diretamente das fontes operacionais, processados automaticamente e apresentados em painéis que permitem visualizar a condição atual do sistema, sua evolução histórica e os principais desvios em relação às condições de referência.
A plataforma também pode aplicar regras relacionadas a:
- Limites mínimos e máximos;
- Variação percentual;
- Tendência de crescimento ou redução;
- Permanência fora da faixa;
- Comparação com valores de referência;
- Comportamento por janela de tempo;
- Diferenças entre estágios;
- Desempenho antes e depois de intervenções;
- Combinação de múltiplas condições operacionais.
Essa capacidade permite que a solução identifique não apenas a ultrapassagem de um limite, mas também processos graduais de deterioração que poderiam passar despercebidos em análises pontuais.
Resultados obtidos
A implementação da solução proporcionou ganhos técnicos, operacionais e financeiros relevantes.
Ademais, a automação eliminou praticamente toda a atividade manual relacionada à consolidação, validação e normalização dos dados. Como consequência, houve redução significativa do risco de erros humanos e liberação dos recursos técnicos para atividades de análise, engenharia e melhoria contínua.
O acesso permanente aos indicadores normalizados permitiu uma definição mais precisa do momento adequado para realização das limpezas químicas das membranas.
Antes da implantação, a ausência de informações atualizadas podia levar tanto à realização antecipada de limpezas desnecessárias quanto ao adiamento excessivo de intervenções importantes. Com o Bridgemeter®, a definição do CIP passou a considerar a condição efetiva das membranas e o comportamento normalizado do sistema.
Essa abordagem permitiu ampliar os intervalos entre algumas intervenções sem comprometer a eficiência operacional, reduzindo o consumo de produtos químicos, o tempo de indisponibilidade e o desgaste provocado por limpezas excessivas.
Ao mesmo tempo, os alertas antecipados passaram a indicar tendências de perda de desempenho antes que os desvios atingissem níveis críticos.
Como resultado, a operação obteve:
- Redução da carga operacional associada ao processamento manual;
- Maior precisão dos indicadores;
- Melhor rastreabilidade das informações;
- Identificação antecipada de perdas de desempenho;
- Definição mais precisa do momento de realização do CIP;
- Redução de limpezas desnecessárias;
- Maior controle sobre a eficiência das limpezas realizadas;
- Redução do desgaste prematuro dos ativos;
- Aumento da vida útil das membranas;
- Maior previsibilidade das intervenções de manutenção;
- Redução dos riscos de perda de produção;
- Suporte mais confiável à tomada de decisão.
As membranas representam um dos componentes de maior valor do sistema de osmose reversa. A possibilidade de acompanhar sua condição de forma contínua reduz o risco de substituições prematuras e permite planejar os investimentos de manutenção com maior previsibilidade.
Com base nos indicadores operacionais levantados durante o projeto, estimou-se que, em um horizonte aproximado de dois anos, a estratégia baseada em dados normalizados poderia evitar investimentos da ordem de R$ 3 milhões associados à substituição prematura de membranas.
Principais benefícios
Monitoramento contínuo das variáveis críticas
A plataforma passou a acompanhar continuamente aproximadamente 60 variáveis relacionadas ao desempenho do sistema de osmose reversa, eliminando a dependência de ciclos manuais de atualização.
Normalização automática dos dados
As variações de temperatura, pressão, salinidade, vazão e recuperação passaram a ser consideradas automaticamente nos cálculos, permitindo comparar o desempenho do sistema em diferentes condições operacionais.
Maior confiabilidade das informações
A eliminação dos cálculos manuais reduziu significativamente a possibilidade de erros, divergências entre planilhas e inconsistências nos indicadores utilizados pela operação.
Melhor gestão do CIP
O registro das limpezas, a configuração de faixas customizadas e a comparação dos indicadores antes e depois de cada procedimento passaram a oferecer uma visão objetiva sobre a necessidade e a eficiência das intervenções.
Alertas customizados
Cada cliente pode definir as faixas, os critérios, as prioridades e os níveis de severidade dos alertas de acordo com suas necessidades operacionais.
A plataforma pode indicar condições preventivas, desvios moderados ou situações críticas, permitindo uma atuação proporcional à gravidade do problema.
Melhor gestão dos ativos
A análise contínua dos indicadores normalizados permitiu otimizar as estratégias de manutenção, reduzindo desgastes prematuros e contribuindo para o aumento da vida útil das membranas e de outros componentes críticos.
Redução de custos operacionais
A automação eliminou atividades repetitivas de consolidação e validação, reduziu a possibilidade de limpezas desnecessárias e contribuiu para o uso mais eficiente de produtos químicos e recursos de manutenção.
Aumento da previsibilidade operacional
Com informações atualizadas em tempo real, a operação passou a atuar de forma mais proativa, antecipando desvios e reduzindo os riscos de perda de eficiência, qualidade ou disponibilidade.
Rastreabilidade completa
Os dados operacionais, os cálculos, os alertas e os registros de CIP passaram a permanecer disponíveis em um histórico único, facilitando auditorias, análises técnicas e comparação entre diferentes períodos.
Escalabilidade
A solução foi concebida para acompanhar o crescimento da operação sem exigir aumento proporcional da carga de trabalho das equipes.
Novos equipamentos, linhas, estágios, membranas e variáveis podem ser incorporados ao ambiente de monitoramento de acordo com a evolução da planta.
Impacto estratégico
Mais do que automatizar cálculos, o projeto estabeleceu uma nova abordagem para a gestão de sistemas de osmose reversa.
Ao transformar dados dispersos em inteligência operacional contínua, o Bridgemeter® passou a oferecer maior previsibilidade, melhor controle das intervenções, redução dos custos de manutenção, aumento da disponibilidade dos ativos e suporte à tomada de decisão baseada em dados.
A plataforma permite que as equipes deixem de atuar apenas de forma reativa, após a ocorrência de uma perda significativa de desempenho, e passem a identificar antecipadamente tendências de degradação.
A integração entre indicadores normalizados, histórico operacional, registro de CIP e alertas por faixa transforma o processo de manutenção em uma estratégia baseada na condição real das membranas.
A arquitetura desenvolvida também permite que o mesmo conceito seja aplicado em diferentes segmentos industriais que utilizam osmose reversa, nanofiltração, ultrafiltração ou outros processos críticos que dependam de monitoramento contínuo e análise avançada de desempenho.
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Conclusão
A automação da normalização dos dados demonstra como a integração entre automação industrial, engenharia de processos, análise de dados e plataformas IIoT pode transformar operações complexas em uma fonte contínua de inteligência para o negócio.
Com o Bridgemeter®, os dados de osmose reversa deixam de ser apenas registros operacionais e passam a orientar decisões de manutenção, limpeza, preservação dos ativos e otimização do processo.
O acompanhamento dos indicadores normalizados, associado ao registro e à avaliação dos procedimentos de CIP, permite determinar com maior precisão quando uma limpeza deve ser realizada e qual foi sua efetividade.
A possibilidade de configurar alertas customizados por faixa também permite adaptar a solução às características de cada planta, membraneamento, processo ou estratégia operacional.
Os resultados obtidos demonstram benefícios concretos relacionados à eficiência operacional, redução de custos, confiabilidade das informações, preservação das membranas e aumento da previsibilidade.
Por fim, trata-se de uma solução escalável e replicável, capaz de apoiar operações industriais de alta complexidade na transformação de dados em decisões e de decisões em ações operacionais concretas.
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Fonte: Above Net
