Las claves hacia el mantenimiento predictivo con valor

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Los esquemas de mantenimiento predictivo se están convirtiendo poco a poco en un estándar de mantenimiento en la industria. Desde el punto de vista teórico, es sencillo entender donde residen sus fortalezas, orientadas hacia la intervención sobre los equipos en el momento óptimo.

Los tres esquemas de mantenimiento básicos.

Sin embargo, cuando se evoluciona de la imagen teórica a la implantación real aparece la necesidad de gestionar los detalles, pues en la realidad nunca será tan sencillo detectar el inicio de la degradación. Del cuidado de los detalles dependerá en buena parte el éxito del proyecto.

Evolución realista de un proceso de degradación.

En este artículo se presentan, aquellos elementos que, a juicio de los autores, se deben contemplar desde el inicio de un proceso de migración a esquemas predictivos.

Presentaremos los conceptos de falso positivo y falso negativo como los elementos a evitar, mencionaremos la imposibilidad de eliminar ambos simultáneamente, por lo que el proceso de migración deberá tener como objetivo alcanzar el equilibrio más apropiado según la criticidad de cada equipo.

Haremos referencia a la necesidad de una suficiente sensorización de la instalación (sin buscar una sobresensorización, sino dirigidos ha alcanzar el mejor balance coste/beneficio) y a la importancia de un adecuado proceso de configuración y entrenamiento de los modelos predictivos. Este entrenamiento deberá contemplar la variabilidad de las condiciones de contorno pero también los diferentes estados posibles de la planta y sus estrategias de operación.

Gracias a ello seremos capaces de substraer, de la evolución de cada variable, la parte correspondiente a variabilidad del entorno para poder localizar el momento en que se hacen perceptibles los procesos de degradación.

Insistiremos en la importancia de buscar alertas que proporcionen valor a la explotación mediante la selección, por conocedores del proceso mejor que por criterios estadísticos, de las bandas de maniobra que consideraremos aceptables antes de activar una alerta al personal de mantenimiento.

Mantenimiento predictivo en sistemas suficientemente sensorizados, bien configurado y entrenado adecuadamente.

Finalmente nos detendremos en la importancia de la explicabilidad del algoritmo como clave para la interpretación de los resultados. Interpretación que requerirá de apoyarse en personal especializado mediante capacitación interna o mediante la prestación de la monitorización como servicio. La monitorización predictiva como servicio hasta la activación de las alertas es la opción óptima en el entendimiento de los autores, que representan a Uniper y Tecnatom, y que en el momento de redactar este artículo están monitorizando más de 35 GW de diversas tecnologías de generación.
Finalmente, presentaremos tres casos de éxito del mantenimiento predictivo aplicado a la industria de generación eléctrica, insistiendo en su capacidad para detectar la degradación en las fases iniciales de la misma y apreciablemente antes de la activación de las alarmas en sala de control. No solo eso, sino también mencionaremos su capacidad de detectar funcionamientos no esperados en equipos debidos a fallos “en escalón”.

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