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Evolución de la tecnología de control
en los sistemas de refrigeración
Andreina Figuera
30 de mayo 2018
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Agenda
Evolución de la tecnología de control en los sistemas de refrigeración
• Pasado
• Objetivo
• Presente
• Objetivo
• Instalaciones
• Tecnologia
• Medición del desempeño
• Futuro
• Nuevos retos
• Tecnología disruptiva
• Ejemplos
• Conclusiones
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Sistemas de control del pasado
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Conocer Recoger
datos Análisis Predecir Optimizar Controlar
• Instalaciones de refrigeración centralizadas y de
expansión directa para todos los formatos
• Tecnología de control muy simple y conocida en el sector
• Herramientas y procedimientos sencillos para su puesta
en marcha y mantenimiento
• Respaldo para garantizar la seguridad del sistema con
componentes electromecánicos
• Se hacía una gestión manual en caso de problemas
Sistemas de control del pasado
Objetivo
Conseguir la temperatura deseada
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Sistemas de control del presente
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Sistemas de control del presente
La evolución de los sistemas de control en el área de refrigeración, ha sido el
resultado de las nuevas exigencias del sector
Un mundo cada vez más comprometido con la protección ambiental
Objetivos
• Reducción de uso de refrigerantes fluorados
• Reducción de consumo energético
Conocer Recoger
datos Análisis Predecir Optimizar Controlar
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Sistemas de control del presente
• Instalaciones
Uso de refrigerantes naturales
Varias configuraciones
Centralizadas Semi-plug in
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Sistemas de control del presente • Tecnología de control
1. Integración:
• Se aprovechan sinergias entre las diferentes áreas de las instalaciones:
HVAC/REF
• No actúan componentes aislados. Los sistemas de control se diseñan
para que puedan interactuar con varios componentes el circuito
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Sistemas de control del presente
2. Eficiencia
• Eficiencia estacional
• Optimización continua
• Tecnología de control
3. Calidad en la conservación de
alimentos
Opening %
Cooling capacity
CAREL ExV
• EEV
• Algoritmos de
control
• Compresores
DC
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Sistemas de control del presente
• Medición del desempeño
• Análisis termodinámico de las instalaciones
• Análisis de consumo energético
• Calificación de mantenimiento del servicio
Herramienta para analizar el rendimiento que la
empresa tiene desde el punto de vista financiero
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Sistemas de control del presente
• Ejemplos
EmJ - Electronic Modulating Ejector Hecu CO2
Heez
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Sistemas de control del futuro
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Retailers que se vuelcan a la omnicanalidad
• La disponibilidad online/offline de los diferentes
supermercados, dará origen a superficies de venta con
salas de venta cada vez más pequeñas pero muy eficientes
para rentabilizar sus espacios
Mejora continua de la experiencia del usuario:UX
• Los retailers concentrarán esfuerzos en mejorar la
experiencia del consumidor
• Sistemas de control con focus en el usuario: mayor calidad
de información, más accesible, que mejora y facilita el
proceso de toma de decisiones
Sistemas de control del futuro
• Nuevos retos
Conocer Recoger
datos Análisis Predecir Optimizar Controlar
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Sistemas de control del futuro
• Tecnologías disruptivas
IA. (Inteligencia artificial).
Técnicas de resolución de problemas mediante la simulación de las
funciones cognitivas del cerebro humano, incluida la lógica, la percepción y
la experiencia previa.
Machine learning.
La capacidad de las computadoras para identificar, a través de la aplicación
de algoritmos, patrones recurrentes en secuencias históricas de datos
recolectados
Modelos predictivos.
Gracias a las relaciones entre los datos de entrada y los datos de destino
identificados a través del análisis de datos históricos, estos modelos son
capaces de predecir el comportamiento esperado de las variables objetivo
basándose únicamente en nuevos datos de entrada;
Presentes en los sistemas de control HVAC/REF
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Machine learning
Los algoritmos de aprendizaje
automático podrían ayudar a los
retailers a determinar los niveles
óptimos de existencias,
teniendo en cuenta tanto el
desperdicio como las ventas
perdidas.
Sistemas de control del futuro
• Ejemplos
Fuente: McKinsey quartely, Nov2017
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• Mantenimiento predictivo.
Gracias a las alertas dinámicas generadas por los
sistemas de control, podremos tener información del
comportamiento de los diferentes componentes de una
instalación y compararlo con los modelos predictivos de
funcionamiento. Si no coinciden, se podrá tomar la
decisión de realizar una revisión o planificar una
intervención en la instalación.
Sistemas de control del futuro
• Ejemplos
Machine learning
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Sistemas
Instalaciones
Productos
Prestaciones/ Eficiencia
Co
mp
leji
dad
Conclusiones
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Conclusiones
Recoger datos
Analizar
Optimizar
Predecir
Controlar
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