Vad betyder mätdatan från pannan? Ligger det något mönster dolt om man gräver djupare? Dessa frågor handskas Elena Tomas Aparicio med i rollen som produktionsoptimerare på Mälarenergis kraftvärmeverk i Västerås.
– Vår avdelning förser organisationen med utredningar och analyser, så vi är spindeln i nätet kan man säga. Det handlar om bränsleinköp, orsaksanalyser vid produktionsstörningar, när underhåll ska planeras med mera, säger Elena Tomas Aparicio.
Tillsammans med sina kollegor driver hon även kraftverkets digitaliseringsinitiativ inom ramen för Big Data och Industri 4.0. Särskilt inom prediktivt underhåll finns det stor potential för kraftvärmeverk.
– Vi vill övervaka processerna i realtid för att se hur vår anläggning mår och kunna förutse när vi behöver stoppa den för att utföra reparationer.
Avancerad dataanalys av avfallet och biobränslet som går in i pannan, exempelvis rörande hur fuktigt det är, gör att man kan köra verket på optimal temperatur för att minimera slitaget och effekttapp.
– Idag justeras det för sådana effekter först när bränslet redan är i pannan, men vi har installerat mätare och bygger program för att bättre kunna förutse vilka effekter en viss laddning bränsle kommer få innan det hamnar i pannan.
Vid sidan av håller Elena på med en doktorsavhandling med matematiska modeller inom processtyrning och optimering, vilket är till stor hjälp i arbetet.
– Det är en konst att tolka och förvandla data till information som andra kan förstå och använda sig av, säger hon.
Arbetet handlar om mer än bara matte. Det är viktigt att förstå både hur de olika processerna i anläggningen fungerar och att ha ett systemperspektiv på hela verket.
– Och så ska man vara nyfiken och kritisk. Vända och vrida på saker för att försöka hitta det som inte syns från början.
Den tekniska utvecklingen på området går snabbt, och Elena Tomas Aparicio önskar att kraftvärmebranschen skulle satsa ännu mer på att ta tillvara på möjligheterna.
– Jämför vi med telekombranschen så har de kommit mycket längre inom digitaliseringen.
Arbetsdagen
07:00 Kommer tidigt till kontoret och granskar resultaten från gårdagens beräkningar.
08:00 Bör något i anläggningen åtgärdas? Kontaktar driftspersonalen och diskuterar.
10:00 Utreder ett försäkringsärende kring haverier. Möte med ekonomiavdelningen.
12:00 Lunch.
13:00 Arbetsmöte med kollega för att implementera nya datamodeller.
15:00 Diskuterar data med driftsexperter från anläggningen. Har de alternativa förklaringar till siffrorna?
16:00 Packar ihop och åker hem.
Linus Olin
