Monitoreo Inteligente de Planta AFR
Combustible alterno · Calidad, humedad y productividad en línea
EN VIVO ·
REC
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Sensores en línea
Humedad (IR, banda salida)—
Amperaje motor Tri-rex—
Velocidad de banda—
Temperatura rodamiento—
Cobertura de banda (IA)—
Estado de equipos
Triturador Tri-rex · operando
Separador neumático · operando
Banda de salida · operando
Línea 2 · detenida (mantenimiento)
Sensor humedad · conectado (PLC)
Origen de los datos
Cámaras IP sobre cada banda · Sensor de humedad industrial · Lectura del PLC existente (OPC-UA / Modbus) · Registro del operador. Todo converge en el servidor de planta y se envía a la nube.
Recuperación promedio
—%
Meta Holcim ≥ 80% · cumpliendo
Rate de proceso
—t/h
Tri-rex · trituración
Humedad del AFR
—%
Sensor en línea · objetivo ≤ 40%
Disponibilidad
—%
Paros no programados afectan
AFR enviado (semana)
—t
Mid + Light fraction
Visión IA en banda de salida ● DETECCIÓN EN TIEMPO REAL
Plástico liviano (Light)
—%
Plástico de color
—%
Orgánico / otros
—%
Tendencia de recuperación y rate semanas con datos
Recuperación %Rate t/h
Humedad en línea SENSOR IR
—% humedad
Promedio del día—
Mínimo / Máximo—
Muestras hoy—
Estado vs objetivo—
Pareto de paros acumulado
Video real de la banda de salida procesado con detección de materiales. En producción, un modelo entrenado con material de esta planta clasifica y cuantifica cada fracción.
Qué hace la visión IA
La cámara observa la banda y el modelo detecta, clasifica y cuenta el material que pasa: plástico liviano (la fracción que aprovecha Holcim), plástico de color y orgánico. De ahí salen la composición del flujo y la cobertura de banda, sin que nadie cuente a mano.
Para qué sirve
1
Calibrar los equipos. Si cambia la composición o la humedad, se ajusta el separador y la trituración con dato objetivo, no a ojo.
2
Controlar la calidad del AFR. Alertar cuando entra material que no debería, o cuando la humedad sube del objetivo.
3
Medir productividad real. Composición + flujo + paros = eficiencia de la planta, comparable entre plantas del grupo.
Camino a producción
Fase piloto: cámara sobre una banda + sensor de humedad + lectura del PLC. Luego se entrena el modelo con imágenes de esta planta y se replica el mismo tablero en las demás plantas del grupo a nivel mundial.
Demostración construida con datos reales de operación y video real de la planta. La visión IA y el sensor de humedad se muestran en modo demostración.