Mantenimiento predictivo

Mantenimiento predictivo: de 'fallar y arreglar' a 'prevenir y predecir'

A la luz de los grandes cambios en el sector de Energy y Utilities , garantizar la continuidad de las operaciones es fundamental en todas las circunstancias. Al identificar los riesgos de falla gracias al conocimiento detallado del equipo, el mantenimiento predictivo aborda este desafío. Promete un modelo de producción optimizado.

VISIÓN DE CONJUNTO

Un sector que afronta grandes cambios.

La competencia de los recién llegados, la creciente demanda energética, el autoconsumo, el cambio climático, las instalaciones obsoletas, la normativa, las redes smart cities inteligentes, los edificios inteligentes ... Los actores del sector de la energía y los servicios públicos se enfrentan actualmente a grandes cambios. La electricidad, el gas y el agua ahora se consideran productos básicos; su valoración ya no radica en su acceso, sino en su uso y servicios relacionados. Por ejemplo, la distribución dinámica del suministro eléctrico en un barrio, el control remoto de la temperatura de confort de un edificio o garantizar el correcto funcionamiento de un parque eólico.

Estos servicios requieren una gestión óptima de los equipos de producción, transmisión y distribución, mientras se centran en la reducción de costes. Intervenir en un activo de acuerdo con su condición real en lugar de según un cronograma provisional es uno de los desafíos del mantenimiento predictivo. Después del mantenimiento curativo y preventivo, este nuevo enfoque se basa en un conocimiento profundo del equipo para anticipar con precisión los riesgos de falla.

El mantenimiento predictivo aprovecha la digitalización de los equipos. Cuando se conecta a sensores, estos últimos emiten señales débiles sobre su condición de funcionamiento. Después del procesamiento, los datos recopilados se comparan con las 'firmas' de fallas modeladas por algoritmos predictivos basados en información histórica de mal funcionamiento del dispositivo. Cuando el estado de un equipo se acerca a una firma, se envía una alerta en tiempo real para iniciar la reparación antes de que ocurra la falla.

ACEPTANDO EL RETO

Mantenimiento predictivo, un programa corporativo.

Por lo tanto, el desafío es tener la tasa de detección más confiable posible, con un umbral de alerta que se ajusta con el tiempo a través del aprendizaje automático. La integración de datos externos, en particular datos meteorológicos, también puede ayudar a medir la influencia del entorno inmediato en el rendimiento del equipo para adaptar la producción en consecuencia. Esta anticipación permite planificar las intervenciones lo más cerca posible de las necesidades para evitar acciones innecesarias y costosas por parte de los técnicos, optimizar la logística de repuestos y evitar caídas de productividad al reducir el riesgo de cortes no planificados. Para un sitio conectado, se espera que el conocimiento detallado del estado del equipo y la administración temprana de fallas reduzcan los costos de consumo y mejoren la productividad.

La elección de los objetos a conectar, la calificación de los datos a procesar, la selección de los protocolos de comunicación, la validación de los algoritmos de análisis, los cuadros de mando, etc., requieren la combinación de experiencia empresarial, de telecomunicaciones y de TI (IS, UX / UI Design) en una empresa. -enfoque de construcción. Un proyecto de mantenimiento predictivo forma parte de un programa corporativo y de sus múltiples iniciativas: gestión de proyectos, gestión de data management, montaje de bloques de construcción tecnológicos, despliegue industrial, gestión del cambio (reunir equipos que no suelen reunirse, para trabajar juntos), comenzando con el programa corporativo requerido en colaboración con el Comité Ejecutivo. El programa es aún más complejo porque forma parte de la digitalización global de la empresa.

PUNTO DE REFERENCIA

630 mil millones de dólares : según un estudio de McKinsey *, esta es la cantidad que se espera que las empresas ahorren en 2025 gracias al mantenimiento predictivo.

Los costes de mantenimiento reducidos supondrán del 10 al 40% del ahorro, el número de averías se reducirá a la mitad y las sumas invertidas en nuevas máquinas se reducirán entre un 3 y un 5% gracias a su mayor vida útil.

(* Fuente: www.mckinsey.com)

CASO DE USO

En Francia, las fugas representan, en promedio, el 24% del agua tratada y transportada, y hasta el 50% en algunos lugares (fuente: Observatorio de los servicios públicos de agua y saneamiento *). Para combatir esta pérdida, un operador de red instaló sensores acústicos cada 800 metros en sus tuberías. La "escucha" de la red permite detectar nuevas fugas y tomar las medidas adecuadas, aumentando así la eficiencia.
(* Fuente: www.services.eaufrance.fr)

Un operador de parque eólico instaló sensores de vibración para detectar anomalías en componentes mecánicos (cajas de cambios y generadores) para prevenir el riesgo de fallas repentinas y mantener su producción de electricidad. Un análisis más detallado resultante de la combinación de estos datos con otros factores (velocidad del viento, temperatura, etc.) facilita la toma de decisiones que aumentan la vida útil de las turbinas eólicas.

Los medidores inteligentes, como Linky en Francia, brindan una vista en tiempo real del consumo de energía por área, hasta el equipo eléctrico en una residencia. Más allá del equilibrio de carga en su red, los distribuidores pueden utilizar este conocimiento granular para ofrecer información de consumo y servicios de alerta en caso de que falle un dispositivo eléctrico. El resultado: consumo reducido y satisfacción y fidelización del cliente.

#Observer Voice

“La competencia obliga a los productores de energía y a los industriales a asegurarse de que no haya interrupciones en la producción o los servicios en sus sitios. Al tener datos granulares sobre el funcionamiento de sus equipos, pueden anticipar las fluctuaciones en la producción y ajustar el uso de las máquinas de acuerdo con parámetros externos como el clima. El mantenimiento predictivo es el informe minoritario de mantenimiento '. "

François Boncenne, director del sector de Energy, Utilities y productos químicos, Inetum Informatique

# Solución Inetum

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