Gestión de la seguridad

Herramientas de análisis predictivo, o cómo sacar provecho al Big Data en compañías eléctricas

En la actualidad, las compañías eléctricas se enfrentan a grandes retos. Las presiones impuestas por la regulación, el aumento de la competencia, la creciente demanda de los consumidores o las pérdidas no técnicas son sólo algunos de ellos. Este panorama hace necesario mejorar la fiabilidad, la eficiencia y la seguridad de estas infraestructuras y las herramientas de análisis predictivo se proponen como una de las mejores soluciones.

analisis predictivo - DataLa ingente cantidad de datos (big data) de la que disponemos hoy en día genera una gran oportunidad para mejorar las estrategias de mantenimiento en las compañías eléctricas. Las herramientas de análisis predictivo proporcionan una alerta temprana de los fallos en equipos y de las condiciones de funcionamiento anormales que pueden pasar desapercibidas por pautas de mantenimiento tradicionales.

Gracias a este tipo de herramientas, el personal de operacion y de mantenimiento puede ser más proactivo en su trabajo. Y es que les permite evaluar una situación problemática y tomar decisiones anticipadas en función de los resultados. Además, las herramientas de análisis predictivo permiten una mejor planificación, lo que a su vez, reduce los costes de mantenimiento.

Por otro lado, destacan las mejoras en la fiabilidad y la eficiencia que se obtienen a través del uso de este tipo de herramientas y que, a posteriori, se traducen en mayores tasas de satisfacción del cliente. Los consumidores podemos experimentar un servicio con menos interrupciones ya que las eléctricas tienen el conocimiento necesario para evitar fallos y paradas forzosas.

Los enfoques de mantenimiento que a menudo usan las compañías eléctricas son:

Mantenimiento reactivo

El mantenimiento reactivo es la estrategia más básica y permite que un activo funcione incluso en caso de fallo. Este acercamiento es sólo adecuado para los activos no críticos que tienen poco o ningún impacto inmediato en la seguridad o la generación de electricidad. También puede utilizarse en activos que tienen costes mínimos de reparación o sustitución.

Mantenimiento preventivo

El mantenimiento preventivo (Preventive maintenance, PM) está diseñado para asegurar que un activo sea examinado antes de que llegue el momento del fallo. Esta estrategia prescribe el trabajo de mantenimiento que se lleva a cabo en un horario fijo o en base a las estadísticas operativas y a las recomendaciones de buenas prácticas de mantenimiento proporcionadas por el fabricante.

Mantenimiento basado en la condición

El mantenimiento basado en la condición (Condition-based maintenance, CBM) se centra en la condición física del equipo y en la forma en la que este funciona. Es ideal cuando un parámetro medible es un buen indicador de los problemas inminentes.

Mantenimiento predictivo

Si un fallo potencial acaba convirtiéndose en un daño significativo, los riesgos en la seguridad o los cortes energéticos son elevados. En estos casos, se requiere un enfoque más proactivo. El mantenimiento predictivo (Predictive Maintenance, PdM) se basa en el seguimiento continuo del rendimiento a través de datos de sensores y algoritmos de predicción para proporcionar una advertencia avanzada de problemas en los equipos.

Mantenimiento centrado en la fiabilidad

Todo el mantenimiento antes mencionado sienta las bases para el Mantenimiento centrado en la fiabilidad (Reliability-centered maintenance, RCM), una estrategia de pronóstico integral focalizada en los resultados. Es el proceso utilizado para determinar lo que debe hacerse para asegurar que un activo funcione de la manera que pretende el usuario.

En definitiva, las compañías eléctricas tienen ahora la oportunidad de transformar sus estrategias de mantenimiento para aprovechar los datos y las soluciones de análisis predictivo con el objetivo de invertir menos tiempo buscando problemas potenciales y más tomando acciones para conseguir un retorno significativo en cada caso.

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