{"id":688,"date":"2023-05-09T09:44:13","date_gmt":"2023-05-09T14:44:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.intermetperu.com\/?p=688"},"modified":"2023-05-26T11:35:54","modified_gmt":"2023-05-26T16:35:54","slug":"control-de-procesos-y-gestion-operacional-dinamica-de-plantas-en-la-era-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intermetperu.com\/en\/cursos-digitales\/control-de-procesos-y-gestion-operacional-dinamica-de-plantas-en-la-era-digital\/","title":{"rendered":"CONTROL DE PROCESOS Y GESTI\u00d3N OPERACIONAL DIN\u00c1MICA DE PLANTAS EN LA ERA DIGITAL"},"content":{"rendered":"
\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\tOBJETIVOS<\/p>
Ahora m\u00e1s que nunca la estrategia de trabajo remoto con soporte en el desarrollo de nuevas formas de creaci\u00f3n de valor en la gesti\u00f3n operacional es vital.<\/p>
La creaci\u00f3n de modelos predictivos para evitar p\u00e9rdidas de producci\u00f3n, energ\u00eda, agua y contaminaci\u00f3n ambiental.<\/p>
Trabajar en forma remota con un coach que ayuda a crear an\u00e1lisis operacional en tiempo real, con alertas oportunas al acercarse a restricciones o salirse de las bandas de producci\u00f3n optima contenidas en la historia de la producci\u00f3n efectiva.<\/p>
Renovar y mantener los lazos de control de procesos para poder ejecutar autom\u00e1ticamente los planes de producci\u00f3n sincronizando la mina y las operaciones.<\/p>
1.\u00a0Introducci\u00f3n (10 minutos)<\/p>
2.\u00a0Fundamentos de Control de Procesos (120 minutos)<\/p>
3.\u00a0Mediciones en los procesos<\/p>
4.\u00a0Estrategias de control de Procesos (120 minutos)<\/p>
Controles de regulaci\u00f3n primaria.<\/p>
Controles de proceso multivariable.<\/p>
Coordinaci\u00f3n hol\u00edstica de procesos integrados.<\/p>
Ejemplos de control de procesos.<\/p>
Ejemplos en procesamiento de minerales:<\/p>
– Controlador de Control Predictivo por Modelo (MPC, por sus siglas en ingl\u00e9s) del Circuito de Molino de Bolas y Molino SAG.<\/p>
– Controles de circuitos Rougher y Scavenger de flotaci\u00f3n de cobre.<\/p>
– Controlador multivariable del espesamiento.<\/p>
Ejemplo en hidrometalurgia:<\/p>
– Implementaci\u00f3n del MPC en Lixiviaci\u00f3n cianurada de oro.<\/p>
Ejemplo en pirometalurgia:<\/p>
– Controles integrados del horno de arco el\u00e9ctrico para ferron\u00edquel.<\/p>
5.\u00a0Gesti\u00f3n de operacional din\u00e1mica de las plantas en una empresa (140 minutos)<\/p>
6.\u00a0Internet industrial de las cosas, disrupci\u00f3n digital en automatizaci\u00f3n (60 minutos)<\/p>
7.\u00a0Ejemplos en vivo de Plantas de Procesamiento de Minerales y Metalurgia Extractiva (120 minutos)<\/p>
8.\u00a0Modelo de Gesti\u00f3n Operacional de las Plantas de los participantes (60 minutos)<\/p>
La carrera del Dr. Bascur abarca m\u00e1s de 30 a\u00f1os de meritorias contribuciones cient\u00edficas y de ingenier\u00eda seminal para la comprensi\u00f3n de la tecnolog\u00eda de procesamiento de minerales en las \u00e1reas de trituraci\u00f3n, clasificaci\u00f3n, flotaci\u00f3n por espuma, espesamiento e hidrometalurgia. Ha sido l\u00edder en la implementaci\u00f3n industrial de modelado, an\u00e1lisis y optimizaci\u00f3n de procesos din\u00e1micos de operaciones de procesamiento de minerales. Sus contribuciones destacadas se basan en m\u00e1s de 10 a\u00f1os de investigaci\u00f3n fundamental fundamental y 20 a\u00f1os de ser pionero en el comportamiento transformacional industrial utilizando el control de procesos y la gesti\u00f3n operativa de la informaci\u00f3n en tiempo real. La mejora continua y la innovaci\u00f3n resultante de la miner\u00eda y los complejos de procesamiento de minerales para la reducci\u00f3n de costos operativos se han difundido ampliamente en m\u00e1s de 100 art\u00edculos t\u00e9cnicos, y en numerosas presentaciones cient\u00edficas y de la industria en todos los continentes. Dr. Bascur es el creador de laModelos industriales de simulaci\u00f3n din\u00e1mica Dynafloat \u00a9 y Dynamill \u00a9 . Recientemente ha dise\u00f1ado un algoritmo que caracteriza las condiciones de operaci\u00f3n de una planta industrial para evaluar el desempe\u00f1o operativo de cada \u00e1rea de la planta. La clasificaci\u00f3n de los datos operativos permite la generaci\u00f3n de modelos predictivos utilizando herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico para la optimizaci\u00f3n minera \/ molino \/ metal\u00fargica. Se logran grandes ahorros de costos con una captura autom\u00e1tica de peque\u00f1os retrasos en la producci\u00f3n de equipos y la estimaci\u00f3n de p\u00e9rdidas de agua se implementan en grandes complejos industriales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t