[EN] Statistical Process Control (SPC) and the Automatic Process Control (APC) are two control philosophies have evolved independently until recently. The overall objective of both APC and SPC is to optimize the performance of processes, reducing the variability of the resulting characteristics around the desired values. The fundamentals of the two disciplines arise from the idea that the whole process has operation variations. These variations may affect, to a greater or lesser extent, the final product quality and the process productivity. The two methodologies conceptualize processes and control in different ways, they originated in different industrial sectors and have evolved independently, until the interest to integrate them in the control of industrial processes was deduced. It was warned that they could be complementary rather than conflicting methodologies as they were understood until then. The possibility of combining the advantages of both, integrating them into a new control paradigm was explored.
First, the problem of identifying and estimating a process model is considered. Controlled variables in this model are the main feature of product quality and a productivity variable. The latter is innovative since the productivity variables are measured, but they are not considered as controlled variables. For this, two methods of multivariate time series are used, the Box-Jenkins multiple transfer function in the parsimonious way and the impulse response function obtained by Partial Least Squares regression (Time Series-Partial Least Squares, TS-PLS). These two methods were compared taking into account different aspects such as the simplicity of the modeling process in the stages of identification, estimation and model validation, as well as the utility of graphical tools that provide both methodologies, the goodness of fit obtained, and the simplicity of the mathematical structure of the model.
The DMC (Dynamic Matrix Control) controller, an automatic control algorithm belonging to the family of MPC (Model Predictive Control) controllers, is derived from the estimated Box-Jenkins multiple transfer function that has been selected as the most suitable for this kind of processes. An optimal tuning method to maximize the controller performance, applying experimental design 2k-p, is presented.
Finally, an integrated control system MESPC (Multivariate Engineering Statistical Process Control) whose monitoring component has been implemented applying latent structures based multivariate statistical process control methods (Lsb-MSPC), has been developed. The monitoring module is designed to act as both process and DMC controller supervisor. To do this, we estimate a NOC-PCA model (Normal Operation Conditions Principal Component Analysis), which has as variables both process-related and quality-related variables, all derived from the automatic control system. From this model, and DModX graphics have been derived. We assessed the performance of MESPC system, subjecting it to simulated potential failures or special causes of variability. / [ES] El Control Estadístico de Procesos (Statistical Process Control, SPC) y el Control Automático de Procesos (Automatic Process Control, APC) son dos filosofías de control se han desarrollado hasta recientemente de forma independiente. El objetivo general tanto del SPC como del APC, es optimizar el funcionamiento de los procesos, reduciendo la variabilidad de las características resultantes en torno a los valores deseados. El fundamento de ambas disciplinas, parte de la idea de que todo proceso presenta variaciones en su funcionamiento. Estas variaciones pueden afectar en mayor o en menor medida a la calidad final del producto y a la productividad del proceso. Las dos metodologías conceptualizan los procesos y su control de diferentes formas, se originaron en diferentes sectores industriales y han evolucionado de forma independiente, hasta que se dedujo el interés de integrarlas en el control de los procesos industriales, ya que se advirtió que podían ser complementarias, antes que contrapuestas, como se entendían hasta entonces y se exploró la posibilidad de aunar las ventajas de ambas, integrándolas en un nuevo paradigma de control. Esta tesis se centra en el estudio de la integración de procedimientos multivariantes para la regulación óptima y la monitorización estadística de procesos, con el propósito de contribuir a la mejora de la calidad y de la productividad de los procesos. La metodología propuesta se ha aplicado con fines ilustrativos a un proceso MIMO de producción en continuo de Polietileno de Alta Densidad (PEAD).En primer lugar, se considera el problema de la identificación y posterior estimación de un modelo del proceso. Las variables controladas en este modelo han sido la principal característica de calidad del producto y una variable de productividad, esto último es innovador puesto que las variables de productividad se miden, pero no se consideran variables controladas. Para ello, se emplean dos metodologías de series temporales multivariantes, la obtención de la función de transferencia múltiple en forma parsimoniosa de Box-Jenkins y la obtención de la función de respuesta a impulsos mediante los modelos de regresión por mínimos cuadrados parciales (Time Series-Partial Least Squares, TS-PLS). Estas dos metodologías se han comparado teniendo en cuenta distintos aspectos como son la simplicidad del proceso de modelado en las etapas de identificación, estimación y validación del modelo, así como la utilidad de las herramientas gráficas que proporcionan ambas metodologías, la bondad de ajuste obtenida, y la simplicidad de la estructura matemática del modelo. A partir del modelo de función de transferencia múltiple estimado, elegido como el más adecuado para este tipo de procesos, se desarrolla el controlador DMC (Dynamic Matrix Control), un algoritmo de control automático que pertenece a la familia del Control Predictivo basado en Modelos (Model Predictive Control, MPC). Se presenta un método de sintonizado óptimo del controlador que permita maximizar su rendimiento, aplicando diseño de experimentos 2k-p.Finalmente, se ha desarrollado un sistema de control integrado MESPC (Multivariate Engineering Statistical Process Control), cuya componente de monitorización se ha implementado aplicando métodos de control estadístico multivariante de procesos basados en técnicas de proyección en estructuras latentes. Este módulo de monitorización se ha diseñado para que actúe como supervisor tanto del proceso como del controlador DMC. Para ello, se ha estimado un modelo NOC-PCA (Normal Operation Conditions Principal Component Analysis), en el que han intervenido tanto variables relacionadas con el proceso como con la calidad, todas derivadas de la componente del control automático. A partir de este modelo se han derivado los gráficos y DModX. Se ha evaluado el funcionamiento del sistema MESPC, sometiéndolo a fallos potenciales o causas especiales de variabiliabilidad. / [CA] El Control Estadístic de Processos (Statistical Process Control, SPC) i del Control Automàtic de Processos (Automatic Process Control, APC) son dues filosofies de control s'han desenvolupat fins a recentment de forma independent. L'objectiu general tant del SPC com del APC, és optimitzar el funcionament dels processos, reduint la variabilitat de les característiques resultants entorn dels valors desitjats. El fonament d'ambdues disciplines, part de la idea que tot procés presenta variacions en el seu funcionament. Aquestes variacions poden afectar en major o en menor mesura a la qualitat final del producte i a la productivitat del procés. Les dues metodologies conceptualitzen els processos i el seu control de diferents formes, es van originar en diferents sectors industrials i han evolucionat de forma independent, fins que es va deduir l'interès d'integrar-les en el control dels processos industrials, ja que es va advertir que podien ser complementàries, abans que contraposades, com s'entenien fins llavors i es va explorar la possibilitat de conjuminar els avantatges d'ambdues, integrant-les en un nou paradigma de control. Aquesta tesi se centra en l'estudi de la integració de procediments multivariants per a la regulació òptima i el monitoratge estadístic de processos amb el propòsit de contribuir a la millora de la qualitat i de la productivitat dels processos. La metodologia proposada s'ha aplicat amb finalitats il·lustratives a un procés MIMO de producció en continu de Polietilè d'Alta Densitat (PEAD). En primer lloc, es considera el problema de la identificació i posterior estimació d'un model del procés. Les variables controlades en aquest model han sigut la principal característica de qualitat del producte i una variable de productivitat, açò últim és innovador ja que les variables de productivitat es mesuren, però no es consideren variables controlades. Per a açò, s'utilitzen dues metodologies de sèries temporals multivariants, l'obtenció de la funció de transferència múltiple en forma parsimòniosa de Box-Jenkins i l'obtenció de la funció de resposta a impulsos mitjançant els models de regressió per mínims quadrats parcials (Times Series-Partial Least Squares, TS-PLS). Aquestes dues metodologies s'han comparat tenint en compte diferents aspectes com són la simplicitat del procés de modelatge en les etapes d'identificació, estimació i validació del model, així com la utilitat de les eines gràfiques que proporcionen ambdues metodologies, la bondat d'ajust obtinguda, i la simplicitat de l'estructura matemàtica del model. A partir del model de funció de transferència múltiple estimat, triat com el més adequat per a aquest tipus de processos, es desenvolupa el controlador DMC (Dynamic Matrix Control), un algorisme de control automàtic que pertany a la família del Control Predictiu basat en Models (Model Predictive Control, MPC). Es presenta un mètode de sintonitzat òptim del controlador que permeta maximitzar el seu rendiment, aplicant disseny d'experiments 2k-p. Finalment, s'ha desenvolupat un sistema de control integrat MESPC (Multivariate Engineering Statistical Process Control). Per a implementar la component de monitoratge d'aquest sistema integrat s'han usat mètodes de control estadístic multivariants de processos basats en tècniques de projecció en estructures latents (Latent structures based-Multivariate Statistical Process Control). Aquest mòdul de monitoratge s'ha dissenyat perquè actue com a supervisor tant del procés com del controlador DMC. Per a açò, s'ha estimat un model NOC-PCA (Normal Operation Conditions Principal Component Analysis), en el qual han intervingut variables relacionades tant amb el procés, com amb la qualitat, totes derivades de la component del control automàtic. A partir d'aquest model s'han derivat els gràfics i DModX. S'ha avaluat el funcionament del sistema MESPC, sotmetent-lo a fallades potencials o causes especials de / Barceló Cerdá, S. (2016). Estudio de la integración de procedimientos multivariantes para la regulación óptima y monitorización estadística de procesos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/63442
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/63442 |
| Date | 04 May 2016 |
| Creators | Barceló Cerdá, Susana |
| Contributors | Ferrer Riquelme, Alberto José, Sanchís Saez, Javier, Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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