Charla de Raul Molina (FOSS) en la jornada IRTA: Fabricación de piensos. Tecnología y control

1. JORNADAS IRTA
FABRICACIÓN DE PIENSOS: TECNOLOGÍA Y CONTROL
Control de la producción mediante NIR on line ProFoss™
Raúl MolinaRaúl Molina
C&SS Manager
Process Manager
rmolina@foss esrmolina@foss.es

2. AGENDA
Retos y TendenciasRetos y Tendencias
Evolución de equipos para el control de proceso
El poder de los análisis on-line
Ejemplos de aplicación
1Dedicated Analytical Solutions

3. RETOS
Alimentos:Alimentos:
• Seguros
• CalidadCalidad
• Precio justo
Producción +
eficiente
de piensos
i ly animales
G i lGestionar la
variabilidad
Optimización
d l P d ió
2Dedicated Analytical Solutions
de la Producción

4. Tendencias
• Volatilidad de precios en ingredientes comunes (granos y harinas)
• Mayor uso de sub-productos de otras industrias (DDGS; galletas, etc.)
• Inclusión de ingredientes alternativos x adición de enzimasInclusión de ingredientes alternativos x adición de enzimas
• Uso de aditivos fisiológicos: probióticos, levaduras, aceites esenciales,
complejos enzimáticos, etc.complejos enzimáticos, etc.
• Restricción de uso de antibióticos
• Formulación de piensos en base a nutrientes digestibles (AA, energía
metabolizable, neta)
• Piensos funcionales–relación con salud animal (fisiología, inmunología)
• Mejora de propiedades físicas del pienso - mejor consumo
3Dedicated Analytical Solutions
• Trazabilidad máxima

5. Evolución de equipos para el control de procesoq p p p
Los métodos
tradicionales OFF - LINE
sólo permiten
verificaciones
a posteriori.
OFF LINE
Los métodos rápidos de laboratorio
permiten interaccionar con lapermiten interaccionar con la
producción, pero con retraso en el
tiempo de respuesta. Interacción
entre personal de laboratorio y de
OFF - LINE
p y
producción.
Los métodos rápidos at-line
reducen el tiempo de
respuesta y permiten la toma AT - LINE
4Dedicated Analytical Solutions
de decisiones al personal de
producción.

6. Evolución de equipos para el control de procesoq p p p
ProFoss Feed
ON - LINE
FAT
El análisis en línea elimina el retraso en el tiempo de respuesta y
proporciona análisis mucho más frecuentes.
La optimización del proceso se consigue cuando los datos
5Dedicated Analytical Solutions
La optimización del proceso se consigue cuando los datos
obtenidos en tiempo real son transformados en un control de
regulación automático

7. Optimización del procesop p
Aumentando la frecuencia analítica conseguimos una
monitorización de la producción que nos permite
corregir derivas y eliminar los reprocesamientos
C t á i l lt d jCuanto más precisos son los resultados mejor
ajustaremos la producción al target requerido
La monitorización permite la implantación de sistemas
automáticos de regulación, proporcionando una
estandarización del producto y/o segregación porestandarización del producto y/o segregación por
calidades
6Dedicated Analytical Solutions

8. Beneficios de producir cerca de la especificaciónp p
El valor de la “estandarización in-line”
• Moviendo la producción al target deseado aporta grandes beneficios económicos.
• Podemos detectar tendencias y cambios en tiempo real.
• Se elimina el error muestral que sí existe en todas las analíticas de laboratorio, un gran
problema en muestras de alimentación animalproblema en muestras de alimentación animal.
• La variación del proceso no se puede controlar en base a muestras individuales; el
análisis on-line en continuo monitoriza perfectamente la producción dándonos la
posibilidad de controlar y reducir la variabilidad
ency
Target
p y
tionfreque
32
Composit
1
7Dedicated Analytical Solutions
11,0 15,0 16,0 18,
0% Proteína
13,0 14,0 17,012,010,0

9. Cómo mejorar la precisión del proceso? Reduciendo los
errores del analizador, muestral y variación del proceso, y p
P i ió d l
Std. error de
E d
Error de
Precisión del
Proceso
predicción
(SEPinstr)
Error de
muestreo
Error de
variación
del proceso
= + +
Muestreo manual, análisis at-line
Muestreo On-line
Variación real del proceso
SEPinstr. +
Error de
muestreo
SEPinstr.
Target
SEPinstr. Precisión
proceso
Precisión
proceso
At-line
Target p
On-line
Tiempo
8Dedicated Analytical Solutions

10. Cómo mejorar su producción de piensos ?j p p
En el control de procesos, unos ajustes aparentemente menores pueden dar
lugar a un aumento notable en rendimiento y los beneficios. La solución
FOSS para el análisis de procesos en línea, basada en tecnología NIR de alta
resolución, le ofrece una precisión que le permitirá monitorizar y controlar
los procesos según sus necesidades
9Dedicated Analytical Solutions
los procesos según sus necesidades.

11. ¿ Donde mejorar la producción ?
Análisis después de la mezclap
10Dedicated Analytical Solutions

12. Punto de medida
Caso Práctico:
• Ajuste de Proteína a
un target
(monitorización en
continuo de proteína
hará posible mover el
nivel de proteína a un
1% del target)g
• Ajuste de la mezcla
para el siguiente lote
a producir
• Ajuste de humedad
Punto de Medida
• Tras el mezclado (permite
el ajuste del siguiente lote
a producir)
Ventana de lectura
• Windows Reflection
• Accesible para su
limpieza
• Ajuste de humedad
antes de peletizar
Otros valores
Parámetros Básicos
• Proteína
• Humedad
limpieza
• Toma de muestras
de referencia
cercana al punto de
lectura
• Reducción de
producto para
reprocesar
• Consistencia
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Humedad
• Grasa
lectura
• Estandarización del
producto

13. Instalación del ProFoss después del mezclador en el
transporte horizontal. (Proteína, Grasa y Humedad)p ( , y )
12Dedicated Analytical Solutions

14. Instalación del ProFoss
13Dedicated Analytical Solutions

15. Instalación del ProFoss
14Dedicated Analytical Solutions

16. Ejemplo de instalación ( Video )j p ( )
15Dedicated Analytical Solutions

17. Solución ProFoss Feed
ProFoss Feed
FAT
• Analizador ProFoss Diode Array NIR
• Ventana de análisis dedicada a m estras de Piensos (reflection indo )• Ventana de análisis dedicada a muestras de Piensos (reflection window)
• ISIscan™ para rutina y ISIcal™ como herramienta de calibración
• Calibración inicial de Piensos de FOSS
16Dedicated Analytical Solutions

18. Posibilidades de integración el proceso con PLS o SCADAg p
Customer process control system
ProFoss PC
Process controller (PLC or
SCADA)
Profibus,
Devicenet, etc.FOSS OPC client bridge
Analog I/O
(4-20 mA etc.)
Customer process control system
ISIscan™ routine SW
SCADA)
E h
OPC client
FOSS OPC server
Ethernet
ProFoss analyzerFrom process To process
17Dedicated Analytical Solutions

19. ProFoss™: Tecnología de infrarrojo cercano (NIR)
de alta resolución
Diodo de Array de alta Beneficios del control de proceso
resolución
La base de las bondades analíticas
del ProFoss. Análisis de precisión
cercano a los métodos de referencia
Conozca la realidad de su proceso de
producción y consiga trabajar cerca de
especificaciones con menor coste de
materias primascercano a los métodos de referencia
tradicionales.
Estandarización incorporada
materias primas.
La manera más fácil de implementarp
Transferibilidad de datos entre
analizadores. Fácil y rápido
desarrollo e implementación de
calibrados
p
el análisis de proceso
Valide su calibración de forma rápida
calibrados.
Aprobación Atex Analice sin parar día y nocheAprobación Atex
Puede instalarse en zonas
clasificadas de riesgo de explosión.
Intercambio de lámpara
Analice sin parar día y noche
Máxima fiabilidad y menos
mantenimiento, reduce costes fijos y
aumenta el valor instrumental.
18
p
automático.

20. Porqué “en línea” y dónde colocarlo?
Las predicciones “en línea” son diferentes de las predicciones NIRS en
instrumentos fijos de laboratorio:j
Con el ProFoss, el objetivo es detectar tendencias y cambios en el proceso en
vez de lograr la mayor precisión con el instrumento como en el lab.g y p
Qué medir y dónde hacerlo en la línea de producción?
1. Centrarse en los parámetros que Ud. puede modificar y regular.
2. Seleccionar el mejor emplazamiento del analizador
3 E d ió ti l j b fi i j fi i i d l3. En producción continua se ven los mejores beneficios: mejor eficiencia del
proceso en base a los datos de análisis en línea.
19Dedicated Analytical Solutions

21. MUCHAS GRACIASMUCHAS GRACIAS
rmolina@foss esrmolina@foss.es
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