Captulo

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PIMS -Process Information Management System Uma introduoSe voc no pensa que informao importante, talvez seus competidores pensem de forma diferente e possam obter uma vantagem competitiva mudando as regras do jogo. (Aspen World 2000)

Making business sense out of process data. (Intellution)

Introduo

P

IMS ou Process Information Management Systems so sistemas que adquirem dados de processo de diversas fontes, os armazenam num banco de dados histricos e os disponibilizam atravs de diversas formas de representao. O PIMS nasceu na indstria de processos contnuos mais propriamente na indstria qumica e petroqumica para resolver o problema da fragmentao de dados e proporcionar uma viso unificada do processo. Numa primeira fase, o PIMS passa a se constituir na ferramenta fundamental para o engenheiro de processos. A partir de uma estao ele pode visualizar tanto os dados de tempo real como histricos da planta. Pode montra tabelas, grficos de tendncia e sinpticos e eliminar as ilhas de informao, concentrando em uma nica base de dados informao sobre todos os aspectos de uma planta. A implantao de um PIMS facilita a implantao de outros mdulos de software como reconciliador de dados, sistema especialista, Supply Chain Manager e facilita a integrao de sistemas ERP com o cho de fbrica. A capacidade de gerar outros dados atravs de clculos e de armazen-los por longo perodos de tempo sem ter que envi-los a um mainframe constitui um grande ganho para o analista de processos. Ele deixa de depender do pessoal do departamento de informtica e passa a gerar relatrios sem ter que se preocupar se o dado se origina num CLP, num sistema SCADA ou SDCD. At hoje a indstria qumica e petroqumica constituem o principal nicho para o PIMS, mas outros mercados foram rapidamente conquistados: papel e celulose, siderurgia, cimento, minerao, enfim todos os processos contnuos. Hoje existem novas ferramentas que faro com que o PIMS seja uma ferramenta indispensvel tambm nos mercados de processos por batelada e at manufatura, mas a trajetria do PIMS se confunde com a trajetria do SDCD e podemos dizer que os dois formam um par perfeito.

Banco de DadosEnterprise Resource Planning

Sistema Operacional UNIX/WNT

ERPManufacturing Execution System Plant Information MES/PIMS Management System

Dados Corporativos Relacional FILTRO Dados de Produo Relacional/Temporal FILTRO

WNT/UNIX

SCADA + CLP

SUPERVISO E CONTROLE

Dados de Tempo Real Proprietrio Baixo Tempo de Acesso

WNT

Figura 1: PIMS e MES

PIMS

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As primeiras empresas de PIMS eram extremamente especializadas nesta atividade. O PI da OSI software e o Infoplus.21 da Aspentech so os paradigmas e os lderes deste mercado. Como a utilidade desta ferramenta logo se mostrou evidente, todos os grandes fabricantes de SDCD buscaram ter um produto de PIMS, ou adquirindo empresas menores com capacitao na rea, ou desenvolvendo produtos prprios. ERP Sistema de Otimizao

Sistema de gerenciamento de Informao (Historiador de processo)

Base de Dados Temporal

Sistema Automatizado 1

Sistema Automatizado 2

Sistema de laboratrio (LIMS)

Figura 2: PIMS eliminando as ilhas de informao Os produtos de Mercado Em maro de 2003, os principais principais players deste mercado eram: Empresa Aspentech OSI Software (Oil Systems Incorporated) ABB Honeywell Yokogawa Kvaerner FLS Produto Infoplus.21 PI Enterprise Historian Knowledge Manager Uniformance/PHD Process History Database Exaquantum MOPS Plant Guide Endereo www.aspentech.com www.osisoft.com www2.abb.com www.hispec.com www.yokogawamarex.com www.mopssystems.com www.flsa.com

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O grfico abaixo mostra o ranking das empresas de EPS em geral, que rene as ferramentas de PIMS, MES, Advanced Planning and Scheduling (APS) e outros sistemas ligados ao gerenciamento da produo.

Figura 3: Ranking mundial do mercado de sistemas EPS segundo ARC

PIMS e MESExiste uma grande confuso no mercado sobre o real papel dos PIMS. PIMS so ferramentas de gerenciamento de informaes. Embora seja possvel definir grficos sinpticos e de tendncia com uma ferramenta PIMs, PIMS no substituem sistemas SCADA, isto , podem desempenhar esta funo na ausncia de um supervisrio, mas no foram projetados com este propsito. Tambm no substituem um MES, j que no possuem as principais funes deste sistemas. normal que algumas funes tpicas de MES venham a ser incorporadas a alguns sistemas PIMS dando-lhes maior versatilidade, como tracking, genealogia, interfaceamento com sistemas de ERP e outras. Isto entretanto no torna estes sistemas, especialistas nestas atividade. A grande mxima do MES e que vem dificultando a produo de ferramentas de alto grau de generalidade, que MES especfico para um tipo de processo. Um MES de manufatura de semicondutores no apropriado para a manufatura de bens de consumo ou de alimentos, por exemplo. PIMS 3

Os dados Embora os PIMS sejam especializados no armazenamento de variveis analgicas eles hoje trabalham com diversos tipos de dados incluindo: Variveis analgica Variveis discretas Texto na forma de Strings BLOBS Binary Large Objects que podem ser usados para armazenar fotos, sons e outros tipos de dados. Basicamente a informao contida na base de dados histrica uma lista de registros temporais no seguinte formato bsico: Time stamp Identificao do dado (tag) Valor Qualidade do dado

O time stamp pode ter preciso de at 1ms. A qualidade do dado diz se o dado bom, isto se o instrumento que a realizou est calibrado ou se o dado no considerado confivel por qualquer motivo. Funes de um PIMS Conhecimento

Valor

Informao

Dados Brutos

Quantidade de dados Figura 4: Transformando dado em informao A principal funo de um PIMS concentrar a massa de dados e permitir transformar dados em informao e informao em conhecimento. Para um engenheiro de processo a ferramenta fundamental que permite tirar concluses sobre o comportamento atual e passado da planta, que permite confrontar o comportamento atual com o de dias atrs ou com o melhor j observado no sistema. Usando o PIMS: Um dos maiores benefcios de um PIMs permitir ao engenheiro de processo entender as situaes operacionais que se apresentam, e compar-las com situaes padres previamente arquivadas. Uma prtica comum se armazenar todos os dados de preparao da linha (set-up) para associ-los aos resultados obtidos. Se um resultado mais notvel conseguido, este resultado passa a 4 PIMS

constituir um benchmarking para aquela instalao e a repetio do resultado passa a ser perseguida. No caso de um processo em batelada, a batelada padro passa a se denominar o gold batch. Informaes do tipo qual foi o perfil de temperatura empregado no reator ? , qual foi a quantidade de reagentes realmente utilizada, qual era a velocidade do agitador , qual era a temperatura e umidade ambientes, etc. Ajudam ao engenheiro de processo encontrar respostas para o comportamento positivo ou negativo de um processo levando-o a conhecer melhor sua planta. Os principais constituintes de um PIMS so: 1. O Historiador de processos responsvel por colher os dados de diversas fontes e armazen-los em um banco de dados temporal. 2. A interface grfica para recuperao de visualizao dos dados armazenados. 3. As aplicaes clientes complementares. As principais funcionalidades implementadas nos principais pacotes de PIMS so:

Funcionalidades do historiador:

Figura 5: Visualizao e escolha de tags usando um tag browser

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Aquisio de dados de diversas fontes de dados alternativas: PLCs, SCADA, SDCDs. Em geral a interface mais usada hoje a OPC. Entretanto os principais PIMS possuem interfaces para quase todos os sistemas de importncia comercial. Os dados podem ser lidos ciclicamente pelo PIMS ou enviados por iniciativa do dispositivo de campo (unsolicited messages). Armazenamento num repositrio de dados representado por um banco de dados temporal. Recuperao dos dados quando solicitado pelo usurio.

Fonte de dados: SCADA ou rede de CLPs ?Existe uma controvrsia sobre onde buscar os dados, se dos sistemas de nivel 1 (PLCs e remotas) ou se dos sistemas de nvel 2 como os sistemas SCADA e as estaes clientes de SDCDs. As vantagens de se buscar os dados nos CPS so: Busca dos eventos com menor atraso temporal. Se o time stamp for aplicado pelo PIMS ele ser mais preciso que se buscado SCADA. Para redes homogneas de CLPs (PLCs de mesmo fabricante) pode-se coletar os dados em um ponto nico, se todas as redes de CLPs estiverem interligadas. CLPs so mais confiveis e apresentam menor sucetibilidade a falhas que os sistemas SCADA. CLPs so mais estveis que sistemas SCADA. normal se fazer o upgrade de sistemas SCADA a cada dois anos devido a novas verses do aplicativo e do sistema operacional. O SW de CLPs raramente sofrem upgrades. Sistemas SCADA muitas vezes operam em hot standby o que implica em se definir um mecanismo de backup tambm para a aquisio de dados do PIMS. Vantagens de se buscar os dados no sistema SCADA: No sistema SCADA os dados esto sempre em unidades de engenharia enquanto que em alguns CLPs mais antigos os dados esto em valor bruto (de 0 a 4095). Buscando-se os dados nos sistemas SCADA pegamos os dados j convertidos. Muitas variveis so definidas apenas no sistema SCADA, no existindo nos CLPs. Por exemplo a umidade de uma pilha constitui um parmetro de processo definido pelo operador em uma tela de entrada manual de dados de um sistema SCADA.

Funcionalidades de extrao de dados, consulta e visualizao: Interagir com o usurio para solicitar queries SQL sobre os dados armazenados. Definir e exibir grficos de tendncia. 6 PIMS

Definir e exibir sinpticos com animaes grficas em tempo real. Exportar dados para planilhas e outros aplicativos desktop. Exportar dados para aplicaes Web, compondo vista de processo que podem visualizadas atravs de browsers. Exportar dados para um banco de dados relacional Elaborar relatrios em vdeo ou impressos atravs de um gerador de relatrios prprio ou de terceiros (Cristal report, etc).

Figura 6: Consulta SQL na base de dados temporal

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Figura 7: Integrao com Excel

Figura 8: Sinptico de processo 8 PIMS

Figura 9: Grfico de tendncia

Figura 10: Grfico de tendncia no Process Explorer

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Figura 11: Grfico X-Y: Estabelecendo a correlao entre variveis

Figura 12: Relatrio em Excel 10 PIMS

Figura 13: Tela de alarmes do PI

Figura 14: Monitorando o processo via browser

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Funcionalidades das aplicaes complementares:Interfaceamento com bancos de dados relacionais Embora alguns produtos de PIMS permita uma consulta SQL ao banco de dados temporal, este banco de dados, pela sua prpria natureza, ineficiente para organizar informaes relacionais. aconselhvel que todos as informaes de natureza relacional seja copiada para um banco de dados relacional externo(Oracle, MS-SQL Server, etc). Todas as queries complexas devero ser dirigidas a este banco, para no sobrecarregar o sistema PIMS quanto as sua funes bsicas. Interfaceamento com ERP Os principais PIMS possuem interfaces homologadas para as principais transaes dos principais ERPs. Muitos dos sistemas PIMS hoje instalados no mercado justificaram sua implantao pela necessidade de se ter um middleware par interligar os sistema de cho de fbrica ao ERP. Gesto e tracking de bateladas Como a maior parte dos processos incluem etapas de batelada foram includos mdulos para gerenciamento do processo e de ordem de fabricao de bateladas. Em geral, os pacotes dedicados tem-se mostrados mais poderosos e completos no gerenciamento do processo (Sequentia, Open Batch, Visuual Batch, etc). J na funo de rastreamento os mdulos de bateladas dos PIMS tem-se mostrado muito teis, possibilitando correlacionar cada batelada com os seus dados de processo. Exemplo: Batch21 da Aspentech.

Figura 15: Visualizando todos os dados de uma aplicao Batch. 12 PIMS

Gerenciamento de receitas As receitas recebidas dos nveis superiores so recebidas e processadas. Este mdulo pode estar includo no de gerenciamento de bateladas, mas em alguns caso tratado separadamente. Reconciliao de dados Os dados provenientes de uma planta foram medidos diretamente atravs de balanas, totalizadores de vazo, etc. Muitos so obtidos diretamente e outros pela combinao da leitura de mltiplos instrumentos. Para se calcular a produo de um planta de fertilizantes por exemplo, temos que integrar a vazo de polpa de produto que bombeada para fora da fbrica. Isto conseguido calculando-se a vazo mssica atravs da vazo volumtrica e da densidade da polpa. Basta que um dos sois instrumentos esteja descalibrado para que se aumente a margem de erro do resultado (pose-se empregar tambm um medidor de vazo mssica por Coriolis, que evita a necessidade do densmetro). Existem produtos complementares ao PIMS que tratam os dados de produo de forma a distribuir os erros de medies e fechar balanos de massa ou energia, assegurando que os dados finais sejam coerentes entre si. Exemplo de produtos desta classe so o Process Advisor da Aspen e o Sigmafine da OSI. Controle estatstico de processos Este mdulo permite acompanhar o comportamento estatstico de um determinado processo atravs de cartas de controle e de relatrios. Alguns fornecedores possuem mdulos avanados de controle estatstico multivarivel (Aspen multivariate).

Figura 16: Cartas de controle Genealogia Este mdulo tem por objetivo realizar o tracking dos produtos consumidos e gerados numa linha de produo, de forma a correlacionar o produto final com suas partes e cada parte a um produto final. Ao tomar um produto no final da linha de produo, deve-se ser capaz de dizer a que lote pertence cada um de seus componentes, a que hora foi introduzido no processo, quem realizou a montagem e qual o resultado do teste de conformidade aplicado (segundo norma internacional, da fbrica ou do cliente). Exemplo: Aspen Genealogy.

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Como explicado, muitos destes mdulos realizam funes de MES, o que mostra que o PIMS est evoluindo nesta direo, tentando realizar algumas das funes bsicas de MES. Interfaceamento com outros aplicativos Inclui o interfaceamento com softwares de gerenciamento de cadeia de suprimento (supply chain) e/ou otimizadores de processo.

Compresso de dadosUma das caractersticas mais importantes de sistemas PIMS sua grande capacidade de compresso de dados histricos, o que torna possvel armazenar at 10 anos da operao de uma planta em um disco rgido de capacidade tpica em um PC (10/20 Gbytes). A relao tpica de compresso da ordem de 1:10, mas razes de 1:20 so comuns. Ao invs de comprimir dados usando um algoritmo de codificao de repetio (run length encoding), tpica de compressores de texto, ou de resumir os dados de um segmento de dados pelo valores dos extremos do perodo e por figuras auxiliares como valor mdio, mnimo e mximo no intercalo, que causam grande perda das informaes intermedirias, os PIMS desenvolveram algoritmos mais engenhosos. Uma primeira idia seria a de se amostrar o dado a intervalos fixos. Para aumentar a compresso teramos que aumentar o perodo de amostragem. Isto causaria uma grande perda da informao intermediria. Agora imagine que pode-se amostrar a curva nos pontos certos, isto quando existem mudanas significativas acontecendo. Com isso conseguiramos uma alta taxa de compresso sem perda da qualidade do dado. Um bom algoritmo de compresso deve possuir as seguintes caractersticas: Alta velocidade de compresso. O algoritmo deve ser simples, rpido e implicar em baixo overhead para a mquina que realiza a compresso, j que geralmente esta atividade realizada por um processo em background. Alta velocidade de descompresso. O usurio deseja examinar um grfico de tendncia de um dado armazenado h muito tempo e deseja visualizar os dados histricos na mesma velocidade que visualiza dados em empo real. Alta taxa de compresso. Quanto maior a relao entre o tamanho do arquivo de dados antes e depois da compresso melhor. Boa reconstruo dos dados. Os dados descompactados devem ser o mais prximos possvel dos dados originais. Segurana de dados. Os dados j armazenados no podem ser perdidos em caso de uma pane ou queda de energia, o que implica que comprimir os dados em memria para depois salv-los em disco deve ser feito com critrio. 14 PIMS

O sistema de arquivos (repositrio de dados) por detrs da implementao deve assegurar a gerao de arquivos diferentes para diferentes tipos de dados (dados que variam rapidamente no tempo x dados qeu variam pouco).

Algoritmo de compresso: compression algorithm

Swinging

doors

O algoritmo a ser descrito o utilizado no produto PI da OSI Software Inc. Princpio bsico: Este algoritmo descarta valores que caiam numa linha conectando dois valores armazenados no arquivo. Se um novo valor recebido, o valor anterior armazenado se qualquer dos valores desde o ltimo valor armazenado cair fora da rea do cobertor de desvio. Este cobertor um paralelogramo que se estende do ltimo valor armazenado ao novo valor, com uma largura igual a duas vezes o desvio de compresso especificado. Para cada tag devem ser definidos trs parmetros que iro governar a compresso de dados: o desvio de compresso, o tempo mnimo de compresso e o tempo mximo de compresso.Este valor vai ser arquivado

ltimo valor arquivado

Desvio de compresso

Cobertura de compresso

TempoFigura 17: Conceitos de compresso no PI

As regras para gravar eventos no arquivo so: Um novo evento no armazenado se o tempo desde o ltimo evento armazenado menor que o tempo de compresso mnimo do tag. Se oPIMS 15

status de qualidade do dado tiver variado neste intervalo, o ponto armazenado. O tempo mnimo de compresso serve para filtrar sinais ruidosos. Um novo evento sempre armazenado se o tempo mximo de compresso tiver sido excedido. Este tempo geralmente ajustado para o tempo correspondente a um turno (6 ou 8 horas). O ltimo ponto armazenado forma com o ponto lido mais recentemente uma cobertura que corresponde a um paralelogramo de largura igual ao dobro do desvio de compresso. Sempre que um novo ponto recair fora da rea do paralelogramo (fora da cobertura), o ponto anterior armazenado. Para tags digitais toda mudana de estado deve ser armazenada. Existe um flag que permite ligar e desligar o algoritmo de compresso. Dados provenientes do laboratrio ou introduzido s manualmente por operadores na linha devem ser sempre registrados e portanto a compresso deve ser desabilitada.

Algoritmo de compresso: Boxcar/BackslopeEste o algoritmo de compresso utilizado no Infopus.21 da Aspentech. Backslope A Esta amostra viola o Backslope B Esta amostra ser armazenada C Esta amostra viola o Boxcarltimo valor armazenado

B

C

A Boxcar Tempo Um evento armazenado quando ambos os critrios, boxcar e backslope so violados.

Figura 18: Mecanismo de compresso do Infoplus .21

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Figura 19: Resultado da aplicao do mecanismo boxcar-backslope Mecanismo de compresso: A cada novo ponto que recebido, quatro testes so realizados: 1) O tempo decorrido maior que o nmero de segundos especificado pela constante IP_DC_MAX_TIME_INT ? A amostra armazenada. 2) O status (qualidade) do dado mudou ? A amostra anterior armazenada. 3) O ltimo valor apresenta um desvio em relao ao ltimo valor armazenado de maior que o limite de desvio de compresso (poro boxcar) ? Um flag ativado. 4) O ltimo valor apresenta desvio em relao linha definida pelos ltimos dois valores armazenados maior que o limite de desvio (poro backslope) ? Um flag ativado. Quando ambos os flags so ativados, o ponto anterior armazenado. Esta ltima frase corresponde a uma livre interpretao do manual Infoplus.21 Database users manual, os algoritmos reais utilizados no so publicados. Compresso e reconstruo dos dados: A maior parte das grandezas medidas na indstria de processo correspondem a valores contnuos de variveis analgicas. Primeiro a varivel amostrada a intervalos quase constantes de tempo. O PIMS obtm os valores destas amostras. Com a compresso diversos destes pontos so eliminados. Finalmente o sinal reconstrudo e os valores desaparecidos so aproximados usando-se uma interpolao linear. PIMS 17

Dados originais de processo

Pontos amostrados pelo scanner

Pontos armazenados no arquivo

Curva de processo reconstruda Figura 20: Reconstituio de dados em PIMS

O repositrio de dados:O repositrio de dados no um banco de dados relacional. O repositrio de dados do Infoplus representado por um conjunto diretrios, denominados de file sets. Cada file set possui trs arquivos: O arquivo de chaves arc.key serve de ndice para o arquivo contendo os dados: time stamp + tag + dado + qualidade. O arquivo de dados arc.dat rene registros histricos. Cada registro histrico contm vrias amostras para o mesmo tag. O arquivo de grandes registros arc.byte o arquivo que contm os registros para quaisquer amostras de dados maiores que 256 bytes.

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Cada data set contm todos os dados para todas as tags do sistema para um dado perodo de tempo. Cada file set contm vrios dias ou semanas de dados. Quando o ltimo file set preenchido, o sistema volta a sobrescrever os dados do file set mais antigo a menos que ele tenha sido reservado. O file set usado para armazenar os dados denominado file set ativo. Geralmente s este data set recebe as amostras de dados que esto chegando. No caso de chegar uma amostra de dados atrasada referente a um file set diferente do ativo, o dado deve ser colocado no seu respectivo file set. Isto em geral acontece com dados de laboratrio que so gerados e processados em batelada. Cada file set tem portanto um time stamp de incio e um time stamp final. Todos os eventos acontecidos durante este perodo deve ser pesquisado no respectivo file set. O arquivo de ndice usado para localizar os dados de um tag em um time set, dado o seu intervalo de ocorrncia. Cada registro de dados do arquivo arc.dat possui tamanho varivel e contm at 256 bytes. Cada record contm dados relativos a uma mesma tag. O time stamp tem preciso de 1ms. Todos os registros relativos a uma tag so ligados por ponteiros criando uma registro histrico contnuo no tempo. Se uma amostra for maior que 256 bytes ento ela escrita no arquivo arc.byte. Arc.key possui uma entrada para cada record no data file.

TagId

StartTime

EndTime

arc.datTagA TagB TagC TagA StartTime StartTime StartTime StartTime EndTime EndTime EndTime EndTime

arc.byte

Reg> 256 bytes

arc.key

File Set Figura 21: Organizao dos file sets no Infoplus .21

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Nov

Dez

Jan

Fev

Mar

Abril

Maio

Junho

1 D D

2 MI

3 M

4 M

5

6 MA

7

D = Desmontado M = Montado A = Ativo I = Reservado (no pode ser rescrito) Figura 22: Como os file sets se relacionam com o tempo no Infoplus .21

Exerccios1) Desenvolvimento de algumas funes de PIMS O registro formado pelo dado lido, qualidade do dado (boa, regular, ruim) e time-stamp colocado em um buffer em memria onde os ltimos valores so comprimidos segundo um dos algoritmo explicado neste captulo. Os dados so armazenados em disco at que um limite de tamanho de arquivo especificado seja atingido. A partir da o arquivo anterior fechado e um novo arquivo aberto. Cada arquivo contm os dados de at 10 tags de processo. A recuperao dos dados se d pela especificao do intervalo de tempo desejado (time-span) e do tag da varivel. Os dados recuperados so exibidos em um grfico de tendncia. A natureza dos dados pode ser: Dados analgicos: valores

de temperatura, representados por uma varivel double.

presso,

etc,

Dados discretos: valores de variveis discretas: abertura de vlvulas (ABERTA, FECHADA), estado de equipamentos (LIGADO, DESLIGADO, LIGADO_R), modos de operao de equipamentos (LOCAL, REMOTO), etc. Estes dados so representados por uma varivel booleana. Dados analgicos: valores de temperatura, presso, etc, representados Texto: Strings de dados correspondendo a textos digitados pelo usurio, contendo dados de laboratrio, etc. Os strings podem ter tamanho varivel at 1k caracteres.

Crie um configurador da aplicao. O configurador ir permitir a definio de TAGS de variveis com a sua respectiva descrio: tipo (analgica, discreta, texto), endereo no dispositivo de campo, descrio da varivel, valores de engenharia, unidade de engenharia, limites de alarme, etc. O configurador

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permite listar as variveis definidas e determinar para cada uma o seu intervalo de leitura. Trabalhe com no mximo 10 variveis. Crie um processo para simular os dados vindos do campo. Este processo ir gerar padres aleatrios para cada varivel que sero lidos pelo historiador. Crie um processo que amostre as variveis de acordo com os intervalos especificados, realize a compresso de dados e armazene os dados em arquivo. Construa uma interface de consulta que permita buscar os valores de uma varivel em arquivo sem interromper a aquisio de dados. Os dados devem ser exibidos em um grfico de tendncia histrica com possibilidade de paginao. 2) Visite os sites dos principais PIMS e procure listar cases de aplicaes de PIMS, classificando por tipo de indstria as aplicaes encontradas. 3) Quais as diferenas entre PIMS e SCADA ? Como estes produtos se complementam ?

Bibliografia1) 2) 3) Infoplus.21 Database Users Manual - Aspentech PI System Data Flow OSI Software Inc. Process Historian Users Manual - ABB

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