desarrollo de marco conceptual y plataforma e-maintenance...

PROYECTO FIN DE MASTER (MASTER EN ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL Y

GESTIÓN DE EMPRESAS)

DEPARTAMENTO DE ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL ESCUELA SUPERIOR DE INGENIEROS

UNIVERSIDAD DE SEVILLA

Desarrollo de marco conceptual y plataforma e-maintenance como

soporte a la implantación de sistemas inteligentes de mantenimiento

Autor: Antonio J. Guillén López Titulación Ingeniero Industrial

Esp. Mecánica (Plan 68) Fecha: 02/12/2012

Sistemas Inteligentes de Mantenimiento ESI-UNIVERISDAD DE SEVILLA PFM: “Desarrollo de marco conceptual y plataforma

e-maintenance como soporte a la implantación de sistemas inteligentes de mantenimiento”

MASTER EN ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL Y GESTIÓN DE EMPRESAS

Versión: 1.3 Página: 2 de 105

P.I. Pisa · Innovación 6-8 nave 3 41927 Mairena del Aljarafe. SevillaT (+34) 954 173 085

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Índice de contenidos del proyecto

1. Introducción y objetivos del proyecto ................................................................................... 5

1.1. Objetivos del proyecto .................................................................................................... 5

1.2. Metodología seguida en la ejecución del PFM ............................................................... 8

1.3. Breve presentación de la empresa Win Inertia Tech. ................................................... 10

2. Antecedentes y contextualización del trabajo ..................................................................... 14

2.1. Nuevos paradigmas: CBM, PHM, e-maintenance ........................................................ 16

2.2. Aspectos generales en la aplicación de las TICs al mantenimiento ............................. 19

3. Propuesta de framework global y plataforma IT para gestión de fiabilidad y mantenimiento inteligente .................................................................................................................................... 40

3.1. Esquema conceptual del framework. Funcionamiento y utlidades de la plataforma IT y ventajas competitivas. ............................................................................................................. 42

3.2. Algoritmos para la detección de patrones y correlación de eventos, para la detección anticipada de fallos. Estimación de evolución de la fiabilidad y riesgo económico. Metodología y ejemplos. ......................................................................................................... 52

3.3. Descripción técnica de la plataforma IT: software de fiabilidad. .................................. 60

3.4. Descripción técnica de la plataforma IT: solución hardware. ....................................... 70

3.5. Síntesis de ventajas competitivas derivadas framework y el uso de plataforma ......... 76

4. Enfoque hacia la gestión de la innovación y la creación de valor: resultados y casos prácticos. .................................................................................................................................... 79

4.1. Caso de uso 1: Prototipo simple de plataforma IT limitada a la integración de monitorización multivariable (vibración, ultrasonido, temperatura, calidad de red eléctrica), máquina tipo en una planta industrial. .................................................................................... 80

4.2. Caso de uso 2: Propuesta de aplicación de la plataforma IT a la gestión de la fiabilidad de sistema eléctrico ferroviario complejo “Motor de Tracción-Catenaria-Subestación” y proceso de flujo reversible de alimentación “red general-motor/freno regenerativo-red general” ................................................................................................................................... 86

4.1. Transferencia tecnológica. Presentacion/gestión de proyectos a convocatoria de incentivos a la investigación. ................................................................................................... 97

4.2. Resultados de investigación académica. ..................................................................... 97

5. Conclusiones al proyecto fin de master y propuesta de línea investigadora .................... 102

5.1. Conclusiones .............................................................................................................. 102

5.2. Posibles líneas de investigación. ................................................................................ 103

6. Bibliografía y referencias ................................................................................................... 104






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1. Introducción y objetivos del proyecto

Se recoge en el presente documento la memoria del trabajo académico correspondiente al Proyecto Fin de Master (PFM) del Master de Organización y Gestión de Empresas de la Escuela Superior de Ingenieros de la Universidad de Sevilla, realizado por el Ingeniero Industrial Antonio J. Guillén López.

Siguiendo la orientación plasmada en el programa de la titulación, tanto en lo que hace referencia a objetivos como a la obtención de competencias por parte del alumnado, el presente trabajo se ha planteado no sólo desde el punto de vista de la disciplina técnica o

tecnológica en la que su temática central puede encuadrarse, sino como un ejercicio práctico de aplicación y profundización de capacidades adquiridas por el alumno a través de los contenidos impartidos en las diferentes asignaturas cursadas.

De esta forma se han planteado dentro del proyecto, y se exponen a continuación, la consecución tanto de objetivos tecnológicos, asociados a las disciplinas del mantenimiento y fiabilidad, como didácticos, vinculados a la aplicación práctica del resto de disciplinas relacionadas con el Master.

1.1. Objetivos del proyecto

Mantener la competitividad en el actual contexto de desarrollo empresarial, donde conceptos como mercado global e internacionalización han pasado de ser algo abstracto y lejano a una necesidad cortoplacista a la hora de plantear la sostenibilidad de una empresa de producción, exige de ellas la continua incorporación de avances tecnológicos -con nuevos y mayores requerimientos, entre otros, de fiabilidad- al mismo tiempo que la reducción de los costes de operación y mantenimiento (O&M). En este escenario obliga a una evolución en paralelo de las estrategias y metodologías de mantenimiento, adaptándolas a la creciente complejidad técnica que caracteriza a los sistemas avanzados de producción.

Objetivos tecnológicos:

Una visión más clara del “problema” a resolver, de la justificación científico/técnica y económica de las líneas de I+D a las que se refiere este trabajo académico, se obtiene concretando aún más el escenario de necesidad/oportunidad al que nos acercamos:






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• Como retos fundamentales de esta evolución, , podemos destacar: la mejora y

generalización del uso de las técnicas predictivas, el control en “tiempo real” y en remoto del estado de los equipos o la interoperabilidad entre los distintos niveles de herramientas de gestión de la información a lo largo del negocio (incluso la cadena de suministro si se considera una visión más global): sistema de automatización y control, bases de datos, sistemas de gestión (ERPs, GMAOS, sistemas de localización geográfica, etc.)

• Como oportunidades, la propia tecnificación de las infraestructuras, instalaciones y sistemas -sobre todo la red de telecomunicaciones- que hace que sea posible implantar este tipo de soluciones y a costes competitivos. Por otro lado, y fundamentalmente, los “márgenes de mejora”. La optimización de O&M arrastra beneficios económicos y no económicos.

Podríamos referirnos a ellos como beneficios del “mundo del coste” o del “mundo del valor”, respectivamente. Esta descripción es una traslación de lo expuesto por E. Goldrath, el conocido autor del “best seller sobre organización de producción” La Meta, en su libro El Síndrome del Pajar, donde intenta ampliar la visión de la gestión hacia

aspectos que no suelen contemplarse en la contabilidad de costes tradicional. Entre los primeros se pueden incluir desde la reducción de los costes propios de mantenimiento hasta la optimización de las inversiones (aumento de la vida útil de los activos en condiciones de producción competitiva y reducción de la inversión en bienes de equipo por diseño adaptado a las condiciones reales de operación, etc) Entre los segundos, beneficios como sostenibilidad, satisfacción del cliente, calidad, seguridad del entorno de trabajo, etc. El peso de estos parámetros de “valor” es cada vez mayor a todos los niveles, y están decidiendo las coordenadas de futuro de los sistemas productivos y los escenarios de competitividad.

En los últimos años se han incrementado considerablemente la monitorización para el seguimiento del estado de los activos de producción a lo largo de su vida útil. Así mismo se ha producido un enorme desarrollo de nuevas técnicas de auscultación para la detección precoz de todo tipo de fallos (estructurales, eléctricos, electrónicos, termo-mecánicos, de corrosión, etc). No obstante no existe una metodológica común que permita combinar las distintas técnicas ni la generalización de su utilización en la predicción de fallos y control de la fiabilidad de los sistemas/instalaciones/plantas.






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Mucho más lejos se está actualmente de disponer de herramientas útiles y precisas que permitan interpretar el riesgo económico asociado al deterioro en los niveles de fiabilidad, orientando el proceso de monitorización y control de la vida útil de los activos a la creación de valor dentro del negocio “from data to bussines value”.Si bien la investigación

académica esta tratando en profundidad el uso de modelos matemáticos y técnicas de optimización para realizar prognosis consideración supondría el éxito definitivo de este todo este tipo de planteamiento, poniendo en manos de los distintos niveles de la empresas (operativo y de gestión).

Así, se propone con este proyecto el desarrollo y validación de un marco de desarrollo que permita la generación de una plataforma e-maintenace (estrategias avanzadas de mantenimiento inteligente basadas en el uso de TICs) para la gestión de la fiabilidad. En dicho marco la plataforma ha de ser entendida como una forma de referirnos a una estructura completa y compleja hardware/software de gran capacidad.

Como se desarrollará más adelante, este marco y la consecuente plataforma para su implementación práctica abarcan desde la captación de señal hasta la formulación de algoritmos para análisis avanzado del comportamiento de los equipos. En este trabajo se justifica como este planteamiento posibilita estrategias de mantenimiento predictivo multivariable y el establecimiento, en base a las mismas, de la supervisión on-line de la condición de los equipos, con un nivel muy alto de precisión y de capacidad en cuanto a tipos de fallo detectables. También permite calcular, controlar y predecir la evolución de la fiabilidad y el riesgo de fallo, trasladándolos a valoración de costes.

Es muy importante resaltar el carácter “abierto” de la solución que se propone a través de este marco/plataforma, para dar acceso a la interoperabilidad con otros sistemas de gestión y monitorización. Hay que tener en cuenta que en la actualidad la mayoría de empresas utilizan sistemas de información y redes de comunicación. Independientemente del grado de penetración que las TICs tengan en cada caso concreto, siempre habrá un estado inicial en el sistema a analizar en el que ya existan sistemas con los que, de una u otra manera, habrá que relacionarse. Un planteamiento la no integración de esos sistemas no es una opción realista, ni siquiera viable. Las empresas no quieren “tirar” sus sistemas con cada innovación.

Objetivos didácticos/académicos






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Desarrollar las capacidades de las asignaturas del máster:

• Mantenimiento: es el core de conocimiento del proyecto y al está dedicadas la

mayor parte de esta memoria.

• Gestión de la Innovación: enfoque del desarrollo del proyecto a su aprovechamiento en productos y servicios de mercado a medio plazo. Participación en proyectos de I+D+i de ámbito nacional e internacional. Especialmente el enfoque hacia los mecanismo de Transferencia Tecnológica

• Gestión económica: Análisis de los desarrollos desde el punto de vista la viabilidad económica. Desde dos puntos de vista: en primera instancia que sea rentable para los usuarios finales (empresas, sistemas de producción, etc); pero también hay que analizar que el proceso de I+D+i sea rentable para lo que podríamos llamar “recursos de la I+D+i”, es decir, es necesario contemplar el coste y el retorno de la inversión necesaria en I+D+i, que es una actividad que tiene que ser autosostenible. Este último punto ha estado muy presente durante los trabajos pero excede el alcance de esta memoria y PFM. Es necesario aclarar que muchos de los datos económicos son de alta sensibilidad y la empresa no ha permitido su inclusión como parte de esta documentación.

1.2. Metodología seguida en la ejecución del PFM

En primer lugar hay que poner de manifiesto que la ejecución de este trabajo ha estado ligada directamente a la dinámica de trabajo de la empresa Wind Inertia, a la que hay que agradecer que haya permitido emplear sus recursos en el mismo. Esta circunstancia ha condicionado en cierta forma tanto los tiempos de desarrollo como la orientación de alguno de los trabajos realizados. Sin lugar a dudas, a cambio ha proporcionado una orientación práctica de gran valor que, desde mi personal punto de vista, enriquece sobremanera las conclusiones que del se han podido obtener finalmente.

También hay que considerar que dicho trabajo se ha integrado igualmente con el trabajo investigador desarrollado por el Grupo de Investigación “Sistemas Inteligentes de Mantenimiento” del Departamento de Organización Industrial de la US.

La metodología seguida se resume en los siguientes puntos:






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I. Análisis del dominio: Bajo la supervisión del tutor del PFM se realizó el estudio de los

aspectos más relevantes en los que se enmarcan los objetivos del proyecto

• Búsqueda, revisión y estudio de bibliografía especializada: e-maintenace, CBM, PHM, medidas de vibración, ultrasonidos, termografías, calidad de red y parámetros eléctricos

• Revisión de congresos, ferias y sesiones técnicas comerciales especializados y revistas de sectores relevantes: ferroviario, energías renovables, eléctrico.

• Revisión de sistemas comerciales: Programas y software de monitorización, software de fiabilidad y vida útil, hardware y equipos de monitorización, soluciones de repositorios de datos (OPC, PI Osisoft, etc)

II. Planteamiento del desarrollo del proyecto:

• Reuniones de coordinación grupos (WI-US) y transferencia tecnológica: se lleva a cabo una fase de trabajo conjunto intensivo, concentrado en dos meses, para la transmisión del conocimiento y los avances resultado de los años de investigación del grupo SIM a información procesable por el equipo humano de Wind Inertia.

• Programación de actuaciones conjuntas: se proponen y se ejecutan actuaciones conjuntas para financiar los desarrollos del ámbito del proyecto a través de líneas de incentivo a la inversión publico-privada en I+D+i. (Ver los resultados de esta fase en el apartado de conclusiones) Durante se planificó y ejecutó la participación en convocatorias tanto nacionales como internacionales.

• Programación de la fase de desarrollo: elaboración de planificación de proyecto (fases, hitos entregables) y presupuesto de ejecución.

• Análisis de viabilidad económica y diseño de labor comercial

III. Desarrollo del proyecto

• Dirección del desarrollo del sistema software y del sistema hardware

• Dirección de ejecución de prototipo industrial básico

• Seguimiento técnico y de costes de evolución de las tareas programadas






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• Redacción de la memoria.y conclusiones

1.3. Breve presentación de la empresa Win Inertia Tech.

WindInertia Technologies es una EBT (Empresa de Base Tecnológica), nacida como spin off de la Universidad de Sevilla. Está centrada en desarrollos tecnológicos aplicados a eficiencia energética, integración de Energías Renovables, TIC's y sistemas de control industriales avanzados. Surge de la dilatada trayectoria profesional de su grupo humano en el mundo de la investigación universitario-empresarial, complementada con la experiencia de personas con formación en alta dirección provenientes de la empresa privada. Se nutre de un equipo multidisciplinar formado por Doctores Ingenieros, MBAs, Ingenieros Industriales, Arquitectos, Ingenieros de Telecomunicación, Ingenieros Aeronáuticos, Ingenieros de Montes, e Informáticos; pudiendo dar una visión integral a la vez que precisa de los retos tecnológicos tanto a nivel de los sistemas energéticos, diseño, integración y explotación de los mismos, como en el mundo de las tecnologías electrónicas.

WindInertia nace como empresa en el año 2007, aunque no es hasta mediados de 2008 cuando empieza propiamente su actividad. En estos años de funcionamiento la empresa ha crecido de manera constante e intensa, apoyada en una fuerte inversión centrada,

fundamentalmente, en la I+D+i. La cartera de clientes y la cifra de negocio han acompañado convenientemente este crecimiento, permitiendo la consolidación de flujos de caja necesarios para rentabilizar las inversiones acometidas y exigiendo, a su vez, el planteamiento de nuevas inversiones para ampliar las capacidades de la empresa. La siguiente figura muestra la evolución de la empresa en facturación y empleados






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Generación e incorporación de conocimiento

El siguiente esquema representa la estructura general de organización de la empresa en torno a la generación de conocimiento y su aprovechamiento a través de establecimiento estratégico de líneas desarrollo. WindInertia es experta y centra sus capacidades en una serie de tecnologías de base. Estas se ponen en juego en los proyectos del departamento de I+D+i para generar valor en tres líneas de desarrollo distintas aunque, en gran medida, complementarias. El objetivo es rentabilizar este valor generando productos y servicios de mercado en cada una de estas líneas.






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Por otro lado, la empresa realiza inversión propia en I+D+i, cofinanciada a través de la adjudicación de distintas ayudas públicas concedidas en régimen de convocatoria competitiva. Esto supone haber superado el análisis de solvencia técnico y económico del proyecto empresarial por parte de organismos públicos de reconocido prestigio. En concreto, se están ejecutando los siguientes proyectos:

PROYECTOS PROPIOS DE I+D+i

FINANCIADOR DESCRIPCIÓN FECHA Consorcio de proyecto Europeo.

COMISIÓN EUROPEA 7PM

Desarrollo de soluciones de mejora de eficiencia energética y reducción de consumo en

viviendas VPO a partir de las tecnologías de la información y comunicaciones

Diciembre 2010 -2013

Consorcio de proyecto Europeo.

COMISIÓN EUROPEA 7PM

Investigación de nuevos Sistemas de Monitorización y Control en la Industria Eólica Marina Diciembre 2010 -2013

MINISTERIO DE CIENCIA E

INNOVACIÓN.

P. Torres Quevedo

Desarrollo de nuevo producto “sistema de distribución de energía eficiente para edificación” 2009-2012

MINISTERIO DE CIENCIA E

INNOVACIÓN.

P. Torres Quevedo

Desarrollo de nuevo producto “sistema de distribución de energía eficiente para edificación” 2009-2012

MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACIÓN.

P. Torres Quevedo

Desarrollo de hardware de control Para convertidores de potencia en aplicaciones de eficiencia energética

2010-2013

AGENCIA IDEA.

P. Campus

Desarrollo de nuevos conceptos de integración de energía y eficiencia en edificación y aeronáutica

2009-2011

MINISTERIO DE INDUSTRIA TURISMO

Y COMERCIO. P. Reindus

Desarrollo de nuevo producto de sistema de distribución energética eficiente para edificación

2009

MINISTERIO DE INDUSTRIA TURISMO Y COMERCIO. P. Reindus

Nuevos sistemas de monitorización, gestión y control aplicados al sistema de distribución de energía eficiente y sistemas de consumo eficiente asociados

2010

MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACIÓN.

P. Inncorpora

Diseño de sistemas de evaluación de la eficiencia energética, operación y mantenimiento en la edificación

2010-2012

Por último, la labor empresarial e investigadora de WindInertia ha obtenido el respaldo de diversas instituciones que avalan el interés y la trayectoria del proyecto empresarial, más allá del ámbito estrictamente tecnológico, lo que más importante, en lo que a su dimensión socioeconómica se refiere.

OTROS RECONOCIMIENTOS

ENTIDAD DESCRIPCIÓN FECHA

Universidad de Sevilla Reconocimiento de WindInertia como Empresa de Base Tecnológica y Spin-Off de la Universidad de Sevilla.

2009

Consejería de Economía, Innovación

y Ciencia –Agencia IDEA

Empresa Campus, reconocida como de especial valor como EBT para la creación de valor

tecnológico y activación económica regional en el cambio del modelo productivo. 2009

Andalucía Emprende

Junta de Andalucía. Premio a la Empresa Innovadora. Red Territorial de Apoyo a Emprendedores. 2009

Ayuntamiento de Mairena del Aljarafe

Programa Ariete para el alojamiento de nuevas empresas con gran potencial para la creación de valor a nivel local.

2010

SOLAR DECATHLON –Departamento

de Energía de EEUU, Ministerio de Fomento , Universidad Politécnica

de Madrid

Empresa colaboradora en la competición internacional SOLAR DECATHLON para la promoción

de la investigación aplicada en el campo de la vivienda sostenible y eficiente energéticamente. 2010






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2. Antecedentes y contextualización del trabajo






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A lo largo de las últimas décadas conceptos como fiabilidad, disponibilidad, modos de fallo, etc. en los que se basan las teorías y metodologías de mantenimiento industrial (RCM, FEMAC, CBM, mantenimiento preventivo, GMAO/CMMS etc.) han demostrado su solidez y tremendo potencial práctico. Su aplicación generalizada, de manera especial dentro del sector industrial, ha propiciado la mejora de la eficiencia en la gestión de los sistemas, reduciendo los costes de operación y mantenimiento, garantizando, al mismo tiempo, los elevados requerimientos de seguridad del sector. Este potencial se ha visto incrementado por el desarrollo en paralelo de tecnologías y herramientas que se han ido incorporando a las operaciones de mantenimiento, entre otras:

• Equipos y sensores para la captación y tratamiento de señales

• Redes y sistemas de comunicación

• Sistemas y software de control

• Técnicas y metodologías de supervisión y auscultación de sistemas

• Sistemas informáticos de gestión de mantenimiento (GMAO/CMMS)

El siguiente paso en la evolución es la introducción de mantenimientos “inteligentes”, que combinando adecuadamente estas herramientas promuevan un nuevo salto cualitativo en la eficiencia de los procesos. Esto es la base de lo que se conoce como estrategias o tecnologías e-maintenance.

La mejora y el uso combinado de estas herramientas en estas nuevas estrategias, ha de ser pues la palanca que posibilite esta evolución. Sin embargo existen ciertos condicionantes y retos tecnológicos que es necesario abordar:

• Las tecnologías de medición son en ocasiones muy complejas, siendo complicada

el tratamiento de sus resultados y exigiendo un alto nivel de formación técnica específica.

• Gran variedad de señales, tecnologías de captación, comunicaciones etc. que en la mayoría de los casos no es posible utilizar de forma conjunta y/o coordinada.

• El coste de los sistemas de monitorización y comunicaciones, tanto en adquisición como en explotación de los propios sistemas






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• La interoperabilidad con otros sistemas de información de la organización.

• El manejo de contextos operacionales complejos (numero de actores, volumen de tráfico, numero de operaciones de mantenimiento, tipología de los equipos, etc.)

• El establecimiento de modelos de análisis que permitan la vinculación efectiva con el negocio y la cuenta de resultados de la organización. (From data to bussines value).

• El desarrollo y utilización de nueva generación de algoritmos inteligentes que permitan estrategias de gestión avanzadas adaptativas.

Existe pues un gran margen de mejora que pasa por planteamientos integrados que tengan en cuenta y afronten de forma conjunta estos retos. La propuesta presentada en este documento plantea una solución que cae dentro de las nuevas estrategias e-maintenance. Los conceptos básico ligados al concepto e-maintenance han sido postulados y discutidos a lo largo de la última década. La investigación a nivel académico ha sido muy importante con gran número de publicaciones de alto impacto.

2.1. Nuevos paradigmas: CBM, PHM, e-maintenance

Bajo todos estos acrónimos y/ paradigmas se esconde la potencialidad de la utilización de técnicas de las telecomunicaciones en la mejora de la función de mantenimiento. Y no sólo lo que al estado actual de las TICs se refiere, sino a lo que tiene mucho más valor e interés al tremendo potencial que es fácil de intuir en un futuro cercano.

Es cierto que la línea que separa, en muchos casos, unas metodologías o herramientas de otras (CBM, PHM, e-maintenace) es delgada, llegando a producir alguna confusión.

CBM: Condition Based Maintenance

PHM: Prognosis Help Management

En la siguiente figura se recoge como se ha ido evolucionando en la ampliación práctica de la monitorización para conocer el estado de los sistemas, tal y como lo entiende la IEEE Reliability Society [9]






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Aceptando la visión de la IEEE Reliability Society, el PHM no sólo es la herramienta que recoge las capacidades y avances del CBM sino que es el verdadero objetivo de esta línea de desarrollo. Tener la capacidad no sólo de conocer el estado en cada momento de los sistemas en función al valor de unas determinadas variables claves (como de manera simplista se puede entender el desempeño de un CBM) sino ser capaz de predecir el comportamiento del dicho sistema, cuales van a ser los fallos que pueden producirse, el mecanismo que por el cual ellos se alcanzarán, proponer actuaciones y ser capaces igualmente de estimar la nueva evolución probable del sistema después de dichas actuaciones.

Así el PHM de manera genérica tiene como objetivo la evaluación del sistema, en base a datos de su condición, de su estado actual dentro de su ciclo de vida, determinar el modo de aparición y desarrollo de faltas y fallos y, en última instancia, mitigar los riesgos del sistema (operacionales, de costes, de seguridad, etc)

e-maintenace

El concepto de e-maintenance, no aparece en esta descripción. Podemos entender que en ella se recogen las herramientas metodológicas propiamente dichas, siendo en este caso el e-maintenance un paradigma en el que se recoge la visión más estratégica en la generación de nuevos avanzados entornos de operación de mantenimiento y fiabilidad. En estos tiene mucha relevancia la interoperabilidad y el funcionamiento coordinado y colaborativo de los sistemas de gestión y de información.

En resumen, gracias a las facilidades y potencial desarrollo que aporta la aplicación de las comunicaciones y sistemas de información al mantenimiento, podemos hablar de “e-

mantenimiento” (e-maintenance) o como indica el Itelligent Maintenance Center (2007)






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“la capacidad de vigilar los activos de planta, vincular los sistemas de operaciones de

producción y mantenimiento, reunir la retroalimentación del cliente desde sitios remotos, e integrarlo con el nivel superior de las aplicaciones empresariales". Es decir, tomar decisiones inteligentes y coordinadas sobre elevadas cantidades de información de distintos orígenes y tipos.

El concepto de “mantenimiento del ciclo de vida”emerge para desarrollar una cadena de valor del mantenimiento que intenta:

• Conservar el nivel funcional de un activo industrial y preservar todas sus características desde el punto de vista de su impacto ambiental, considerando la perspectiva de gestión del ciclo de vida del activo;

• Estar en línea con los objetivos del negocio en cada instante (que condicionan las reglas de decisión estratégicas).

La conservación del nivel funcional de un activo industrial, hasta agotar al máximo su

durabilidad (definida por la norma CEI 50(191) como la “aptitud de un elemento para realizar una función requerida en condiciones dadas de empleo y mantenimiento hasta alcanzar un estado límite”) sólo será posible mediante la utilización de estrategias avanzadas de mantenimiento a lo largo de su ciclo de vida, sobrepasando estrategias convencionales de mantenimiento.

En este sentido, el “e-maintenance” es un concepto de mantenimiento emergente, que posibilita la gestión del mantenimiento de activos de producción utilizando Internet y de forma dinámica. Las estrategias “e-maintenance” introducen principios de colaboración, conocimiento de la condición en tiempo real, inteligencia artificial, etc. que permiten la consecución de niveles de gestión de la seguridad de funcionamiento de los sistemas de producción sin precedentes

El desafío principal existente para la difusión de las estrategias de “e-maintenance” es proporcionar modelos que, utilizando un marco conceptual de referencia adecuado que liguen la visión estratégica con la implementación práctica de estos sistemas, es decir, garanticen el paso correcto desde la definición de los nuevos objetivos de mantenimiento, hasta la obtención de las estrategias “e-maintenance” adecuadas y el posterior despliegue de la infraestructura que permita la correcta realización de la cadena de valor de esta función.






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El control dinámico de las tareas de mantenimiento preventivo que se propone en los párrafos anteriores es ahora definitivamente posible utilizando estrategias e-maintenance. Vincular entonces señales de variables monitorizadas a niveles de riesgo de la estructura funcional de estos sistemas, utilizando sistemas abiertos de información para la gestión de fiabilidad como los que se proponen en este proyecto de investigación (utilizando estrategias emergentes de e-maintenance) es una propuesta que puede proporcionar resultados sin precedentes.

Lo anterior supone una clara motivación para la utilización de este nuevo enfoque de mantenimiento en este tipo de activos, dado que como se ha podido observar da un salto de calidad en la gestión eficiente de las plantas así como supone una manera clara y directa de mejorar la productividad de las empresas mejorando la disponibilidad de sus equipos así como mejora de la competitividad no sólo por efecto de la mejora de la productividad, sino por la reducción de costes y optimización de los recursos más especializados de la empresa como a nivel de personal suele ser el personal que participa

activamente en la toma de decisiones en la gestión de la producción.

Conseguido lo anterior, se consigue igualmente un cambio sustancial en el proceso de gestión de recursos de mantenimiento para estos equipos, que nos permite pasar de actividades de mantenimiento en directa relación con el tiempo medio entre fallos (MTBF – Mean Time Between Failures) a prácticas de mantenimiento relacionadas ahora con el tiempo medio entre degradación de los mismos (MTBD – Mean Time Between Degradation).

Finalmente, obsérvese cómo esta filosofía permite el cumplimiento del objetivo global del mantenimiento de un complejo industrial dependiendo de una colaboración obligatoria entre el ser humano y/o los agentes automatizados.

2.2. Aspectos generales en la aplicación de las TICs al

mantenimiento

Un pilar clave que influye en la futura organización por su capacidad de dar soporte y facilitar la gestión del mantenimiento son las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) [1]. Las principales características que han determinado las tecnologías de la información y las comunicaciones en la sociedad del conocimiento son






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• El desarrollo de las infraestructuras de comunicaciones y sus dispositivos (fibra

óptica, sensores, PDA, PCs, consolas,...) que facilitan su tratamiento de información en grandes cantidades y velocidades, a un costo cada vez menor

• Diseño de aplicaciones potentes que superan las propias fronteras de las empresas y fortalecen la convergencia entre sectores.

Earl (1994) muestra las oportunidades de estas ventajas de las TIC en los procesos de negocios mediante la Tabla 3:

Facilidades Ventajas Oportunidades

Computación Reduce el coste de producción

Automatización de tareas

Disminuye las fases en el proceso de información

Eliminación actividades

Comunicación Reduce el coste de coordinación

Reducción de tiempos y distancias

Integración de tareas y procesos

Recopilación y distribución de información

Almacenamiento y Sistemas

Reduce el coste de la información

Monitorización de procesos y tareas

Análisis de información y toma de decisiones

Archivo y desarrollo de habilidades y experiencia

Modelado y visualización de procesos

Como se apuntaba en la introducción las TICs, y de manera especial la alta capacidad de procesamiento, son el soporte actual y futuro que está permitiendo la evolución de las

empresas actuales hacia la búsqueda del balance entre la reducción de costes junto con el incremento de la productividad, y la mejor calidad para la satisfacción del cliente (mejora continua). Además de contribuir a la mejora de las actividades, permiten una mejor visión (end-to-end) y control (toma de decisiones) de las mismas hacia las metas u objetivos marcados

Dentro de las TICs, los sistemas de información son una herramienta clave para las operaciones de la empresa, pues facilitan el funcionamiento en tres aspectos:

1. Para el intercambio o flujos de información, manejando las transacciones del departamento y documentándolas, generando conocimiento accesible de forma automática o inmediata.






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2. En sistemas de información para la dirección (MIS, Management Information Systems) presentando la información necesaria para la gestión y control de la empresa.

3. Para la toma de decisiones, dando soporte mediante representaciones, análisis y modelos de situaciones.

4. La interoperabilidad y la interrelación con entidades de gestión internas a la empresa y partners o stake holders externos, como clientes y proveedores (sistemas de información para la gestión de la cadena de suministro.

Centrándonos en la función de mantenimiento, algunos autores llegan a fijar tasas de ahorro asociadas a la adopción de sistemas de gestión del mantenimiento. La incorporación de un sistema de gestión completo en el mantenimiento puede llegar a reducir entre un 10-30% el presupuesto anual de este departamento [2].

Como consecuencia de lo anteriormente mencionado, la adecuada coordinación e intercambio de información es una actividad clave para el mantenimiento así como

disponer de la información y documentación del mismo actualizada. Por ello, para dicho intercambio y coordinación de información se debe garantizar la interoperabilidad entre los distintos sistemas.

La organización y la implementación de los sistemas son características diferenciadoras y específicas entre las empresas, por ejemplo, las responsabilidades y departamentos no se definen igual (incluso dentro del mismo sector). Dentro de la misma empresa existen distintos niveles de información (información de sistemas de control o sistemas de fabricación), distintos flujos de información y distintos lenguajes de comunicación entre los activos (a igual o diferentes niveles), por lo que es valioso optimizar la calidad y aplicabilidad de la información existente en aras de mejorar el ciclo de vida de la empresa.

El diseño exitoso de la interconexión entre sistemas requiere un estudio particular, en el que es preciso analizar distintas cuestiones como:

• Los distintos sistemas a interconectar,

• La seguridad en el intercambio de información,

• Los medios de comunicación,






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• Los equipos con los que interactuar,

• Etc.

La interconexión debe realizarse de forma controlada y limitada, para una mayor operatividad y seguridad. Al mismo tiempo, también debe permitir el adquirir datos de otras bases de datos y la comunicación vía Internet. Internet es el medio de comunicación más usado en e-Business para interconectar sistemas mediante el protocolo TCP/IP.

Otro importante aspecto a considerar y que es tratado como un “topic” en la investigación y aplicación de las TICs al campo genérico del e-business y particularmente en la sistemas de mantenimiento es la interoperabilidad.

Interoperabilidad: principales estándares internacionales del sector industrial.

Los sistemas operativos empresariales, su desarrollo y estandarización han seguido caminos distintos en función del sector de aplicación, uno enfocado al sector industrial, y otro centrado en el sector de las telecomunicaciones. En estos dos sectores han destacado grandes esfuerzos internacionales participados por empresas y organizaciones públicas, para el establecimiento de soluciones abiertas de interoperabilidad.

Se presenta a continuación los emergentes intentos de estandarización en interoperabilidad para la operación y el mantenimiento, centrándonos en los de mayor difusión y aceptación.

Para la operación y mantenimiento del sector industrial, el comité técnico ISO TC184, dedicado a los sistemas de automatización industrial y su integración, lidera la definición de requisitos para mejorar la colaboración e interoperabilidad entre los sistemas de operación y mantenimiento en el ciclo de vida del servicio o producto. Dentro de este comité técnico existen distintos subcomités y grupos de trabajo, donde para el caso que

nos aplica destaca el subcomité SC5 sobre arquitecturas, comunicaciones y marcos de integración. En este subcomité existen distintos grupos de trabajo que se ocupan de la definición de estándares, en colaboración con otras organizaciones como MIMOSA “Machinery Information Management Open Systems Alliance” (MIMOSA, 2008), ISA-SP95 “International Society for Automation”, y OPC “OLE for process control” (OPC, 2006).






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La moderna interoperabilidad en la empresa está caracterizada por (Sauter, 2005) tres tipos de integración:

1. Integración Vertical entre niveles jerárquicos de la empresa.

2. Integración Horizontal dentro de cada nivel jerárquico de la empresa.

3. Integración Temporal o Longitudinal a lo largo del ciclo de vida del producto o servicio.

Y dentro de estos tipos integración se pueden subdividir desde un punto de vista de las tecnologías de la información (IT) en:

• Relativo a las comunicaciones y a cómo la información es transferida o

almacenada.

• Relativo a las aplicaciones y a cómo la información es procesada en la empresa o en los activos.

En este sentido la norma ISO 18435 “Industrial automation systems and integration - Diagnostics, capability assessment, and maintenance applications integration” (ISO18435, 2008) define un conjunto de modelos e interfaces para la integración de la información de producción, diagnóstico y mantenimiento para la mejora del el ciclo de vida gracias al conocimiento del estado de los activos, permitiendo la reconfiguración de los mismos acorde a las circunstancias y buscando una mayor eficiencia y efectividad entre la operación y el mantenimiento. En conjunto con la ISO 18435, la norma ISO 15745 (Application Integration Framework) establece el marco estándar para la integración de aplicaciones basado en modelos UML y esquemas XML.

Recientemente, ante la gran variedad de estándares, ha surgido una tendencia mundial con el fin de establecer un método coordinado y armonizado de estándares abiertos para el intercambio de información entre operación y mantenimiento persiguiendo la interoperabilidad entre sistemas y equipos, es el OpenO&M™ “Open Operations & Maintenance”, organización sin ánimo de lucro dedicada al desarrollo y uso de un conjunto armonizado de estándares para el intercambio de datos de operación y mantenimiento. La iniciativa implica la colaboración de diferentes organizaciones de estandarización industrial como ISO, OPC y MIMOSA (OpenO&M, 2004). OpenO&M






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dentro de su conjunto armonizado de estándares de información incluye principalmente las siguientes normas:

• ISO 18435 como base para la definición de modelos definiendo un diagrama de

integración de dominios para las aplicaciones a distintos niveles empresariales (ver Figura 17): nivel 0 de activos, nivel 1 para unidades operacionales, nivel 2 para centros de trabajo, nivel 3 para áreas de trabajo y nivel 4 global de la empresa.

• El modelo de integración de sistemas de control de la empresa de la ISO/IEC 62264 “Enterprise-control system integration” (ISO 62264, 2007) (también conocida como ISA-95) es un estándar de comunicación automatizado entre los sistemas de control y empresariales, capaz de aplicarse a cualquier entorno de fabricación, en todas las industrias y en todo tipo de procesos, proporcionando una terminología unificada con modelos de actividades, definiendo las transiciones entre ellas con sus modelos de objetos y atributos de información. Este estándar ha sido elegido

por los principales proveedores de sistemas MES (Manufacturing Execution System) y ERP (Enterprise Resource Planning) como SAP. Este modelo se emplea para el intercambio de datos entre las actividades de operación y mantenimiento a distintos niveles. Donde se definen los flujos de información entre las actividades

A4.1 – Intra-enterprise activities: Business Planning, Orders & Production, and Maintenance

A4.2 – Inter-enterprise activities: Supply Chain Planning, Logistics Strategy

A3.1 - OperationsPlanning & Scheduling

A3.2 – Capability Assessment & Order Fulfillment

A3.3 - Maintenance Planning & Scheduling

A2.2 - Asset Prognostics and Health, Quality, Safety, &

Environmental Management

A2.3 - Maintenance Execution & Tracking

A2.1 - Supervisory Control & Human-Machine Interface

A1.1- Control, I/O,Data Acquisition,Data Historian, Asset Utilization,

& Displays

A1.2 - Asset Condition Monitoring & Sample / Test / Diagnostic

& Quality Monitoring

A1.3 - Asset Configuration, Calibration & Repair / Replace

Resources ( Material / Personnel )

A0.1 - ResourceIdentification and Location

A0.2 - AssetIdentification and Location

Assets (Equipment / Facilities / Serialized Components / Sensors / Transducers / Software / Documents)

Level R4Enterprise / Site

Level R3Area

Level R2Work Center

Level R1Work Unit

Level R0Asset






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de gestión mediante el empleo de unas actividades genéricas para el

Figura 18. Niveles de información según ISO 62264.

• Estándares de información de MIMOSA “Operations and Maintenance Information Open Systems Alliance”, los cuales definen la gestión de activos relacionada con el intercambio de información entre la operación y el mantenimiento. Para ello estructura la información de operación y mantenimiento en arquitecturas de sistemas abiertos, destacando una para las aplicaciones empresariales de gestión (OSA-EAI™) “Open Systems Architecture for Enterprise Application Integration” y otra para el mantenimiento centrado en condición (OSA-CBM™) “Open Systems Architecture for Conditioned-Based Maintenance”

Business Planning& Supply Chain Management

Plant Production Scheduling,Operational Management, etc

Manufacturing Operations Management & Control Information

Area Supervision, Production, Scheduling, Reliability, Assurance, etc

Batch, Continuous & Discrete& Control Physical ProcessIdentification, Monitoring, Configuration,

Sensing, etc

Level R4Enterprise / Site

Level R3Area

Level R2Work Center

Level R1Work Unit

Level R0Asset






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• Recientes estándares de monitorización basados en condición son: ISO 13374 “Condition monitoring and diagnostics of machines” (ISO13374, 2003) para el diagnóstico del estado de los activos, y Estándares de la Fundación OPC centrados en la adquisición de datos (históricos, registro de eventos, etc.) y comunicación entre los activos (alarmas, órdenes, etc.). Dentro de los activos se incluyen sensores, instrumentación, PLCs, RTUs, DCSs, HMIs, sistemas de alarmas e históricos, etc. OPC está basado en las tecnologías de Microsoft's OLE COM (component object model) y DCOM (distributed component object model).

• Estándares de OAGi “Open Applications Group” para especificaciones de la integración de aplicaciones a nivel empresarial. El estándar OAGIS “Open Applications Group Integration Specification” define los requerimientos para el intercambio de datos entre los sistemas de negocio (B2B, A2A), incluyendo los sistemas de operación y mantenimiento. Este estándar se integra con el resto de OpenO&M mediante un solución XML de clase mundial B2MML “Business To Manufacturing Markup Language”, desarrollado por WBF “World Batch Forum” en colaboración con ISA95 y OAGIS (XML Working Group).

Principales estándares de interoperabilidad en el sector de las telecomunicaciones

Failure Histories

Geo-Spatial Tracking

Component Tracking

Model Database

OEM Model

Reliability InfoRCM

Analysis Info

Root Cause

Analysis Info

Spare Part

Analysis Info

MRO Tools

MRO Labor

MRO Materials

Work Order Tracking

Pre-Planned Work Packages

Reactive Main-

tenancePreventive

Main-tenance

Condition-Based Maint-enance

Calibration & Config.

Mgmt

Open Object

Registry Mgmt.






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Por otro lado, el sector de las telecomunicaciones es el sector donde más se ha desarrollado el intercambio de información para la gestión distribuida de sistemas debido al alto grado de control y conocimiento que requieren sus servicios. En el caso de las telecomunicaciones el estándar de referencia más aceptado es “Telecommunication Network Management”, TNM (ITU-T). Este estándar buscando una gestión unificada de los activos y los servicios, integra en una plataforma común:

• Un sistema de soporte a la operación (OSS), para la gestión remota, uniforme y centralizada de las funciones y sistemas de operación de la red (visión gráfica, gestión y correlación de alarmas,..).

• Un sistema de soporte al negocio (BSS). Gestión de las actividades contractuales del servicio (facturación, tarificación, altas, bajas,..).

Al considerar el modelo TNM una red de supervisión independiente de la del suministro del servicio permite su aplicación a distintos sectores. El modelo TNM, subdivide la gestión en varios niveles, una jerarquía para la operación y otra funcional en áreas.

Los niveles de gestión de la operación son nivel de elemento, de red, de servicio y de comercial; estructura similar a la indicada por ISO 62264 (ISA 95).

• Gestión de elemento: de forma individual . Maneja un subconjunto de elementos de red. Mantiene estadísticas, registros y otras informaciones sobre los elementos.

• Gestión de red: Visión global de la red. Opera las capacidades de la red para dar soporte a los servicios al cliente. Emplea estadísticas, registros y otras informaciones sobre las capacidades de la red.

• Gestión del servicio: Interfaz con el cliente. Controla aspectos contractuales de los servicios a clientes, prestaciones, uso,... Mantiene datos estadísticos, QOS: “Quality of Service”.

• Gestión comercial: Gestión global de la empresa.

Especial atención dentro del sector de las telecomunicaciones requieren los protocolos y redes de comunicaciones, donde existen también numerosos estándares (ver Figura 22). Gracias a la amplia difusión de Internet, la interconexión basada en protocolos IP es la






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más ampliamente usada. En este sentido Ethernet y el protocolo TCP/IP son los estándares más aceptados para las comunicaciones. Basado en lo anterior, y dentro de la gestión a nivel de elemento del TNM, el protocolo SNMP (Simple Network Management Protocol; SNMP, 2008) es el más extendido para la gestión de la infraestructura IT (routers, switches, firewalls, ups, air conditioning,…). SNMP es un protocolo abierto diseñado para control y monitorización de equipos de red. Se basa en dos entidades: gestor o agente desde la que se realizan las funciones de control y administración interior del equipo controlado respectivamente.

Otros aspectos a considerar en esta exposición son los formatos de intercambio de datos. Por ejemplo, JSON (JavaScript Object Notation - Notación de Objetos de JavaScript) es un formato ligero de intercambio de datos. Leerlo y escribirlo es simple para humanos, mientras que para las máquinas es simple interpretarlo y generarlo. Está basado en un subconjunto del Lenguaje de Programación JavaScript, Standard ECMA-262 3rd Edition - Diciembre 1999. JSON es un formato de texto que es completamente independiente del lenguaje pero utiliza convenciones que son ampliamente conocidos por los programadores de la familia de lenguajes C, incluyendo C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python, y muchos otros. Estas propiedades hacen que JSON sea un lenguaje ideal para el intercambio de datos.






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En resumen, gracias a las facilidades y potencial desarrollo que aporta la aplicación de las comunicaciones y sistemas de información al mantenimiento, podemos hablar de “e-

mantenimiento” (e-maintenance) o como indica el Itelligent Maintenance Center (2007)

“la capacidad de vigilar los activos de planta, vincular los sistemas de operaciones de

producción y mantenimiento, reunir la retroalimentación del cliente desde sitios remotos, e integrarlo con el nivel superior de las aplicaciones empresariales". Es decir, tomar decisiones inteligentes y coordinadas sobre elevadas cantidades de información de distintos orígenes y tipos.

Estructura de sistemas del marco

Las redes de servicio tienen requerimientos que hacen necesaria una gestión y una visión de servicio unificada. Esta visión de servicio unificada debe ser proporcionada por un sistema de gestión integrado, puesto que el estado y rendimiento apropiado de la red no tiene sentido si no se traduce en calidad de los servicios entregados. Con el fin de garantizar la calidad de los servicios y apoyar al control optimizando la disponibilidad y rendimiento de la red, las tecnologías de la información son el elemento de soporte. En el mantenimiento de redes hay que aprovechar las ventajas de gestión remota para el acceso a numerosos elementos dispersos y, de generación de conocimiento a través de la inteligencia artificial para el soporte a la toma de decisiones. Este tipo de gestión es denominada en el sector de las telecomunicaciones como “Gestión de Red Inteligente”)donde la inteligencia en la gestión y decisión sobre la red puede estar distribuida o centralizada.

El Sistema de Gestión del Mantenimiento debe abarcar la monitorización de rendimiento extremo-a-extremo, ser flexible, e integrar y gestionar centralmente las funciones de operación, administración, mantenimiento y provisión (OAM&P).

La implementación de los sistemas debe realizarse de acuerdo a la organización y los procesos. Es decir, previamente al diseño de los sistemas, desde una clara orientación hacia la obtención de los objetivos del departamento, se tienen que definir claramente la organización, los grados de externalización del departamento, los procesos, las actividades y el nivel de gestión deseado que facilite el sistema de información. Por ello, como cualquier sistema empresarial debe ser desarrollado bajo los principios de:






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• Flexibilidad, como para permitir asumir cambios en la organización y procesos, sin

que afecte a la totalidad del sistema.

• Modularidad, para facilitar su mantenimiento y mejora.

• Escalabilidad, en operatividad y coste, con el objetivo de adaptarlo a los requerimientos de cada momento aprovechando las “quick-wins” y desarrollo estable ante crecimientos.

• Practicidad, favorecer su comprensión y evitar la complejidad, El sistema debe eliminar tareas redundantes y reducir la carga administrativa.

• Integrabilidad, con los restantes subsistemas de información de la compañía, se recomienda sea diseñado con filosofía de sistema abierto, para no comprometer eventuales cambios de equipo.

• Confidencialidad y Disponibilidad, de uso y acceso del sistema y la información según los usuarios del mismo (seguridad).

Pero para los DNSP, por la gran variedad y dispersión geográfica de sus equipos, es necesario desarrollar los sistemas considerando dos principios adicionales:

• Gestión Distribuida de distintos equipos o agentes para la adquisición y

manipulación de datos.

• Estandarización. Debido a la variedad de modelos de equipos y proveedores (entornos heterogéneos), ha de considerarse el empleo de estándares que permitan la interconexión de los equipos y sus sistemas de comunicación y gestión.

Se puede indicar que, considerando entre otras referencias los estándares ITIL, eTOM y CMMI los módulos recomendados, desde un punto de vista funcional, son nueve para un Sistema de Gestión del Mantenimiento (xxxxx), también llamado (MMIS) ”Maintenance Management Information System” [7]:

1. Sistema de Inventario o Base de Datos Relacional

2. Sistema de Supervisión o Monitorización de elementos






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3. Sistema de Información Geográfica (GIS)

4. Sistema de Órdenes de Trabajo (o gestión de actividades y recursos)

5. Sistema de Fiabilidad de equipos (RCM, Reliability Centered Maintenance)

6. Cuadro de Mando Integral con indicadores del mantenimiento y con el resto de la empresa

7. Sistemas de Soporte y Expertos para la toma de decisiones

8. Sistema de Gestión del Conocimiento y Documental

9. Módulo de Integración con el resto de sistemas de la empresa

A través de los sistemas enumerados se pretende asegurar la calidad, reducir los costes y manejar todo el conocimiento que constantemente se está generando de acuerdo a los diferentes escenarios y condiciones de la red. Excede el alance de este proyecto el análisis pormenorizado de cada uno de estos módulos. Nos limitaremos a la presentación exclusivamente del módulo de integración para dar idea de la estructura general que el sistema global genera.

Módulo de Integración con otros sistemas

Interconexión

Cuadro de Mandos

MANTENIMIENTO RESTO SISTEMAS

• Sistema Económico

• Sistema RRHH

• Logística

• Sistema CRM

• Sistema de Gestión Documental

• Sistema Gestión del Conocimiento

OTs Monitori-

zación

SSD y ES

Inventario GIS

E-2

V-2

RCM

Cono-cimiento






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El módulo de integración entre los sistemas de mantenimiento y con el resto de sistemas de la empresa (Vanneste et al., 1995), más que considerarse un sistema propio se podría considerar un módulo de adaptación o interconexión entre las distintas fuentes de información existentes en la empresa facilitando la transparencia y transferencia de conocimiento (Hausladen & Bechheim, 2004). El módulo de integración permite en el mantenimiento analizar el impacto del mismo desde el punto de vista de las operaciones del negocio y hacia los clientes (Lee, 2004).

Desde el punto de vista del mantenimiento, la interconexión del Sistema de Gestión del Mantenimiento se debe realizar al menos con los siguientes sistemas del resto de la organización:

• Sistema Económico.

• Sistema de Gestión de Recursos Humanos.

• Logística.

• Sistema CRM (Customer Relationship Management).

• Sistema de Gestión de Documental.

• Sistema de Gestión del Conocimiento.

Luego, debemos usar estándares para normalizar las comunicaciones y la información entre los diferentes niveles de la empresa y los equipos, mediante definiciones uniformes con independencia del fabricante .Acorde a esta estructuración definimos la estructura del Sistema de Gestión Integrado particularizando para el marco de referencia, según los principales estándares de interoperabilidad presentados en el capítulo I.

Se indicó anteriormente que OpenO&M había surgido como una federación de estándares de interoperabilidad para cubrir la integración entre los sistemas de automatización, pero no sólo la integración vertical, sino también la horizontal y temporal de acuerdo a las normas ISO 18435, ISO 62264 y MIMOSA. Por lo tanto, buscando la máxima interoperabilidad recomendamos para el desarrollo del sistema de control basarse en los requisitos de los estándares OpenO&M y TNM. Por ejemplo, el modelo TNM se emplea para optimizar el uso de los recursos de la red ante las fuertes exigencias de calidad en los servicios. En nuestro caso emplearemos OpenO&M a nivel de normalización de la






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información, y SNMP/Ethernet (TNM) junto con OPC a nivel de monitorización para cumplir con la convergencia entre los sectores industrial y de telecomunicaciones.

Desde el punto de vista de las tecnologías de la información, la arquitectura lógica del sistema de control para los DNSP se podría representar atendiendo a los niveles jerárquicos de la organización definidos en ISO 18435 (ver figura 76). El nivel más bajo (nivel 0) es aquel donde se encuentran los procesos físicos, los cuales son operados y medidos por actuadores y sensores respectivamente (nivel 1) con comunicación vía inalámbrica o cableada. En el nivel 2 es el centro de trabajo donde los datos con recolectados y el control es ejecutado principalmente en tiempo real. Hay diferentes tipos de protocolos de transmisión dependiendo del proveedor de los dispositivos, y diferentes tipos de modos de conexión entre ellos y los equipos de control. Es en este nivel donde para el marco de referencia se recomienda el empleo del protocolo SNMP el cual puede ser empleado junto con OPC con pasarelas. El nivel 3 se caracteriza por la gestión de tareas, análisis e informes. En él se incluyen los sistemas del mantenimiento y es el centro

de los procesos operacionales del departamento. Finalmente, el nivel 4 corresponde con la gestión de las actividades del negocio.

Figura 76. Arquitectura lógica del sistema de control para el mantenimiento de las DNSP.

Level 4. Business activities: Enterprise / Site

Level 3. Manufacture Operations: Area

Level 2. Monitoring & Controlling:Work Center

Level 1. Sensing & Manipulation:Work Unit

Level 0. Physical Process: Asset

…

Sensors, actuators, logical devices, … Concentration of devices… …

Assets & Processes

Distributed SystemsPLCEmbedded PC

Data & Events server

HMI & Execution

Service Generation Customers

Firewall

Inventory Database

Monitoring server

RouterESSs Servers

Data Servers

Mainframes (ERP)

HMI

Router FirewallTerminal






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Un análisis completo del mantenimiento tiene que estudiar los tres puntos de vista, es decir:

• Debe conservar el equipo físico en las mejores condiciones durante el mayor

tiempo, monitorizando su estado.

• Centrando la conservación del equipo en la red para las funciones principales que ha sido concebido, facilitando la distribución de servicios y su entrega al usuario final. Se priorizarán de acuerdo a RCM unas funciones frente a otras buscando la efectividad y eficiencia.

• Optimizando dentro de los procesos la intervención que sobre los equipos se realiza para cumplir con la misión del mantenimiento.

Por lo tanto, centrándonos en la fiabilidad es importante distinguir entre la gestión física de los equipos y la gestión funcional de las actividades, y existe una jerarquía física y una funcional (Figura xx). Según hemos visto en los estándares anteriores para un equipo o sistema la jerarquía física sería (ISO 14224, 2006):

• Equipo o sistema,

• Subsistema o componente,

• Ítem mantenible y,

• Modos de fallo.

Mientras que la jerarquía funcional sería:

• Funciones requeridas del sistema

• Funciones requeridas de los subsistemas,

• Fallos funcionales y,

• Modos de fallo.

Luego el nexo de unión entre ambas gestiones, desde el punto de vista de la fiabilidad son lo modos de fallo. Los incidentes en los ítems mantenibles provocan modos de fallo que






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provocan a su vez fallos funcionales, por consiguiente la monitorización debe orientarse a vigilar e intentar predecir los modos de fallo que generan los fallos funcionales más grave.

Figura 79. Organización de los sistemas orientados a la fiabilidad.

En definitiva, en nuestro análisis para la optimización del rendimiento operacional, los modos de fallo no son sólo el nexo de unión entre el análisis técnico y funcional de los sistemas o equipos, sino que es el nexo también para el desarrollo del sistema de control, con la idea de reducirlos para aumentar la fiabilidad y eficiencia de la red.

De acuerdo a lo visto, se puede distinguir la principal aplicación de los sistemas de mantenimiento dentro de los procesos del mantenimiento :

Sistemas / Procesos G.E. Mtz. G.I. A.M. P.I. G.C.

1. Sistema de Inventario o Base de Datos Relacional ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

2. Sistema de Supervisión o Monitorización de elementos ✓ ✓ ✓

3. Sistema de Información Geográfica (GIS) ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

E-2

V-2

E-2

V-2

EquipoEquipo

ComponenteFunciones

FallosFuncionales

ItemMantenible

Modos deFallo

SensoresManipular Datos

Alarmas y EventosDiagnósticos

Predicción y Prognosis

SISTEMA DE

FIABILIDAD

SISTEMA DE

GESTIÓN

SISTEMA DE MONITORIZACIÓN

OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMEINTO OPERACIONAL

PROCESOS DEL MARCO






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4. Sistema de Órdenes de Trabajo (o gestión de actividades y recursos)

✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

5. Sistema de Fiabilidad de equipos (RCM, Reliability Centered Maintenance)

✓ ✓ ✓ ✓

6. Cuadro de Mando Integral con indicadores del mantenimiento y con el resto de la empresa

✓ ✓

7. Sistemas de Soporte y Expertos para la toma de decisiones ✓ ✓

8. Sistema de Gestión del Conocimiento y Documental ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

9. Módulo de Integración con el resto de sistemas de la empresa ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Tabla 23. Relación entre sistemas y procesos.

Como consecuencia de los puntos mencionados anteriormente, podemos indicar que el correcto tratamiento de la información y el conocimiento, son pilares claves para la mejora en la gestión del mantenimiento en empresas.

Orientación para la toma de decisiones experta

Buscando facilitar la toma de decisiones en el mantenimiento, sujeta como hemos visto a criterios de urgencia, impacto, rendimiento, etc., el marco de gestión se ha basado en la integración de la gestión del conocimiento con los sistemas de información con la idea de reducir la incertidumbre.

Existen varias causas que incrementan la incertidumbre:

• Conocimiento incierto.

• Datos inciertos.

• Información incompleta.

• Leguaje poco preciso.

• Información aleatoria.

Mediante la integración de la gestión en el marco se ha pretendido limitar las fuentes de incertidumbre regulando el conocimiento necesario, con los datos reales, procedentes de los sistemas, definiendo la información necesaria y en formato más preciso, y evitando incluir información de tipo aleatorio.






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Pero muchas veces, por la propia característica de la función del mantenimiento, que tiene que responder a cuestiones futuras, y no existe la certeza necesaria en las causas anteriores, se ha de minimizar el error en lo máximo posible. Entonces, se debe recurrir a un razonamiento con incertidumbre, dando un valor o peso a la certeza de la decisión.

En este apartado, se presentará la lógica a aplicar para la toma de decisiones en mantenimiento según el marco de referencia definido, buscando minimizar el error con la máxima racionalidad posible, es decir, con la máxima certeza. Para lo cual, el personal de mantenimiento recurrirá a la generación y manejo del conocimiento, disminuyendo el error de forma sostenible y con la mínima distorsión. Es entonces cuando entramos en el terreno probabilístico, y donde las técnicas y métodos anteriormente presentados adquieren un valor especial en el proceso de toma de decisiones. Casos particulares donde es necesario a veces entrar en cálculos probabilísticos son:

• Ante problemas con gran cantidad de información como pueden ser sobre

fiabilidad de equipos.

• Problemas de rápida decisión ante averías críticas.

• Situaciones donde hay que simular razonamientos humanos, como en estudios de comportamientos humanos.

Para ello, además de emplear las tecnologías de la información se incorporan criterios cualitativos y suposiciones, que posteriormente se revisará su sensibilidad para optimizarlos en futuras aplicaciones y con más información. Lo que buscamos es establecer las reglas para la toma de decisiones, en base al conocimiento de los expertos, con el fin de escoger la mejor ante las circunstancias específicas de un determinado entorno, para propiciar su implementación futura como sistemas expertos.

Con la idea de facilitar la operativa y la toma de decisiones del personal de mantenimiento se emplean cada vez más desarrollos basados en inteligencia artificial, circunstancia que, para las empresas DNSP por sus propias características, implica el empleo de numerosas fuentes de información y con distintos criterios en función de las circunstancias. Pero los sistemas de soporte y expertos no aprenden por sí solos, han de desarrollarse de forma iterativa aumentando la confianza en el mismo y de sus reglas. Por lo tanto, en este proyecto para la toma de decisiones, en el entorno del mantenimiento y en condiciones de






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incertidumbre, contando con los niveles indicados por Russell & Norvig (2004), se distinguen según su objetivo los siguientes niveles principales (ver Figura xx):

Entonces la lógica de decisión del marco debe contar con estos niveles, pero muy relacionados con los sistemas de información que almacenen el conocimiento y las técnicas para optimizar el mantenimiento.

Mediante este flujo se desarrolla la toma de decisiones como un “Modelo Causal” de previsión, donde se incorporan variables o factores que pueden influir sobre la previsión, de esta forma lo adaptamos mejor a la realidad. Y además, al poder incluir criterios cualitativos se permite realizar la toma de decisiones lo más próxima a la relación del cliente, pues posibilita el medir tanto la calidad ofrecida como la percibida. Se parte de base, de la información y estudios cuantitativos que los sistemas y la organización puedan proveer; y estos son moldeados según la información, conocimiento y estudios cualitativos.

Es importante destacar la implantación de la mejora continua en el flujo de la toma de decisiones, la cual consiste en la repetición cíclica de los tres primeros niveles, pues la racionalidad en las decisiones es continua. La mejora progresiva está reflejada por la tarea de aprendizaje, responsable de cuestionar los pasos seguidos, luego entonces, propondrá ajustes que si son cada vez relativamente menores, se estará optimizando, pero si ocurre lo contrario, pone en riesgo el camino seguido, pudiendo implicar un reinicio del mismo.

Análisis e Informaciónde Confianza

Automatizarla decisión

IncorporarConocimiento

Experto

EvaluarCoherencia

Generar Nuevo Conocimiento

- Definir información útil-Gestionar fuentes de información-Procedimenta el conocimiento cuantitativo

- Mayor capacidad de reacción -Reducción de costes- Gestión de la complejidad -Reducción de errores- Mejora de la calidad

-Simulación del razonamiento humano- Facilita el consenso y aumenta la satisfacción- Información lógica y que cuadra- Mejora la calidad- Aumenta la aplicabilidad y aceptación- Disminuye el riesgo- Rediseñar la forma de tomar decisiones- Incrementa el valor de las decisiones- Optimiza como mejora continua

Niveles Beneficios Riesgos/Valor

Rie

sgos

Valo

r






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Se ha pretendido que en la toma de decisiones de este marco se valore la participación del propio personal de mantenimiento, con dos objetivos principales:

1. Extraer el conocimiento de los especialistas.

2. Fomentar actitudes positivas hacia la mejora del mantenimiento.






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3. Propuesta de framework global y plataforma IT para

gestión de fiabilidad y mantenimiento inteligente






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En este proyecto se ha planteado un marco genérico o framework para la construcción de soluciones y estrategias e-maintenance. Este framework pretende aportar las bases lógicas para la integración compleja de tecnologías y metodologías desarrolladas para la monitorización avanzada de la condición de los sistemas a través de sus modos de fallo y la mejora del proceso de toma de decisión de negocio.

El framework, tal y como aquí se ha planteado proporciona una visión holística de todas las entidades que en él se integran desde dos puntos de vista: contempla la maximización del valor generado en la unidad de gestión y el ciclo de vida completo (del sistema y sus partes) Esas entidades que de manera genérica denominaremos ”nodos de información”, son todos y cada uno de los sistemas de datos, información y gestión que se extienden a lo largo de citada unidad de gestión (en muchos casos identificada con la empresa).

Este marco, desde el punto de vista de lo que aporta, proporciona al gestor de O&M toda una metodología que debe permitir cuantificar y controlar los modos de fallo y la fiabilidad de manera dinámica, e incluso adelantarse a ellos mediante modelos de prognosis. Por

otra parte, profundiza en el aprovechamiento de la monitorización multivariable de la condición de los equipos y relaciona ambos aspectos, fiabilidad y condición, con el riesgo económico (coste de preventivo vs coste “run to fail”).

Al mismo tiempo que el framework, y siguiendo las pautas en el marcadas, se ha diseñado y desarrollado un prototipo de plataforma IT para la materialización práctica de dicho marco. Se trata de una plataforma integral hardware/software que facilita todas las herramientas (captación de datos analógicos, procesado de información, comunicaciones, base de datos, interfaces de acceso de usuario) necesarias para su implementación.

Partiendo de un planteamiento de O&M centrado en la fiabilidad (RCM, análisis modal de fallos, ect), la plataforma proporciona el soporte para monitorizar e integrar en una única aplicación el tratamiento de todo tipo de señales de las que es posible extraer medidas de los modos de fallo del sistema. Además, permite la programación de algoritmos y técnicas de optimización para la generación de entornos de simulación que permiten establecer la prognosis de estado futuros y evolución de la condición de los sistemas. A partir de ellos es posible cuantificar y comparara magnitudes tan relevantes como la probabilidad instantánea de fallo de un equipo y el riesgo económico, el coste a asumir si este ocurriera, con el coste de la intervención de mantenimiento.






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Pretende integrar el uso de las más avanzadas técnicas de adquisición y tratamiento de señal (calidad de red, vibración, ultrasonidos, termografía y en general cualquiera que pudiera ser desarrollada en el futuro.) con el desarrollo de nuevos algoritmos multivariable para la predicción de la fiabilidad y la gestión económica del ciclo de vida de los sistemas.

De esta forma se tiene información, integrada, actualizada y de muy alto valor para el proceso de toma de decisiones. La integración de resultados técnicos, de riesgo y económicos en tiempo real, permite la revisión y la actualización dinámica de los planes de mantenimiento. Los recursos adecuados a considerar para el mantenimiento, pasan a planificarse en directa relación con el tiempo medio entre degradación de los activos (MTBD – Mean Time Between Degradation) en lugar de con el tiempo medio entre fallos (MTBF – Mean Time Between Failures) .

Los resultados de la utilización de esta tecnología contribuyen de forma directa sobre:

• Mejora y aseguramiento de los niveles RAMS (Reiliability, Availability, Maintenability and Safety).

• Optimización del coste de O&M

• Optimización de la relación coste/fiabilidad

3.1. Esquema conceptual del framework. Funcionamiento y

utlidades de la plataforma IT y ventajas competitivas.

Como toda propuesta de optimización de O&M los objetivos últimos son el aumento de la disponibilidad de los sistemas y la reducción de costes. Frente a otras alternativas centradas en soluciones parciales, con la plataforma e-maintenace propuesta se hace una aproximación integral a los retos planteados, atacando simultáneamente tres niveles de desarrollo. Hay que resaltar que cada uno de estos niveles puede generar soluciones parciales que puedan consistir en innovaciones relevantes por si mismas. Los niveles contemplados describen tanto el framework como la plataforma, ya que como se ha comentado esta copia la estructura de aquel. Esta aclaración no será repetida a lo largo del texto y en ocasiones se hará referencia a los esquemas planteados indistintamente como “del framework” o “de la plataforma IT”.






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Descripción funcional Tres son los aspectos o planteamientos básicos de esta propuesta tecnológica:

• Monitorización on-line de modos de fallo: controlar la condición de los sistemas

mediante monitorización de parámetros directamente relacionados con sus modos de fallo.

• Análisis predictivo multivariable: combinar en una única aplicación diferentes

tecnologías de medición y entrada de datos para calcular medidas de modos de fallo complejas y de gran valor técnico.

• Prognosis: Algoritmos de gestión de la fiabilidad y el riesgo. Formulación de

algoritmos complejos de análisis y predicción del comportamiento de los sistemas.

Descripción de estructural: La figura XXX, recoge los niveles contemplados en la estructura del framework los cuales pueden describirse de la siguiente forma:

• Nivel de recolección o captación, aportando una solución hardware/software

flexible y de alta capacidad, que permite la integración de distintas señales de entrada y la obteniendo a partir de ellas parámetros descriptivos de la evolución de los distintos modos fallos detectables. El sistema permite la traducción de cualquier tipo de señala a una lógica común única para el tratamiento de datos, que además está ligada además con las metodologías avanzadas de estudio del mantenimiento y gestión de activos.

• Nivel de operación, desarrollando nuevas herramientas de supervisión y control

on-line de la condición de los sistemas para los distintos tipos de usuario: operario, ingeniero de mantenimiento, centro de control. Permite el acceso a las funciones y utilidades del sistema a través de aplicaciones web. Entre otras funciones la definición y la gestión jerarquizada de alarmas, la configuración de la captación de

señal, el análisis experto de señales (visualización de señales en frecuencia y otras entradas de complejidad técnica), etc.

• Nivel de análisis, proporcionando entornos y metodologías para la programación

de algoritmos avanzados de cálculo y simulación (fiabilidad, riesgo y costes).






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· Fiabilidad· Probabilidad Fallos· Mantenimiento preventivo

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Nivel de recolección:

Es el encargado de la recogida, tratamiento y transmisión de los datos extraídos a partir de las señales de entrada. Estas señales son procesadas para acondicionarlas obteniendo como resultado una matriz de medidas de parámetros de fallo e integrada dentro de una base de datos relacional:

a) Matriz de medidas de parámetros de fallo. Cualquier señal o entrada es

traducible a una o varias medidas de la matriz de parámetros de fallo.

• Cada medida tiene relación directa con uno de los modos que se pretende controlar.

• Para cada modo de fallo a monitorizar introducido en el sistema se define un paquete de medidas procesadas que permiten visualizar el estado y evolución del modo de fallo concreto.

Sobre el valor de estos parámetros es posible definir umbrales y generar alarmas y, en base a ellos, registrar eventos: superación de umbral, alarma y, finalmente, fallo.

b) Base de datos relacional: La información procesada (matriz de parámetros de

fallo) se incorpora a una base de datos en la que esta información se vincula a una doble estructura relacional: estructura física (empresa-localización-línea-instalación-sistema-equipo-elemento mantenible) y estructura lógica (relaciones de la aplicación de RCM y del análisis modal de fallo)

Se detallan a continuación algunos aspectos que permiten visualizar el potencial real que este nivel aporta a la plataforma e-maintenance propuesta:

Ventajas aportadas por el nivel de recolección

- Procesamiento conjunto de todo tipo de señales:

Permite el uso conjunto de señales e información de naturaleza y orígenes muy diversos. Esto multiplica la capacidad analítica asociada al sistema completo y amplifica el impacto beneficioso de su posterior utilización en procesos de gestión de mayor alcance dentro de las organizaciones.






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Cualquier señal o entrada es traducible a una o varias medidas de la matriz de parámetros de fallo. La tecnología desarrollada para este nivel de recolección permite emplear conjuntos de entradas con características genéricas muy abiertas:

- Por su naturaleza: digitales y analógicas.

- Por el tipo de análisis: tratamiento de datos en dominio del tiempo y análisis en frecuencia (calidad de red, vibraciones mecánicas, ultrasonido, etc.)

- Señales de mantenimiento, diseñadas e implantas específicamente para la monitorización de la condición, y señales de proceso, presentes en los sistemas por necesidad de su propio funcionamiento.

- Utilización de entradas complejas como imágenes termográficas, consiguiendo extraer de ellas medidas dinámicas que pueden incluirse en la monitorización on-line.

- Integración de señales provenientes de otros sistemas o aplicaciones integradas de operación y gestión. (Comunicación con sistemas de datos: OPC, SCADA, PLC,

PI Ofsisoft, etc)

- Construcción multivariable de las medidas de modo de fallo

• De una misma señal de entrada pueden obtenerse uno o varios parámetros de fallo.

• Una medida de parámetro de fallo puede obtenerse de la información combinada de varias señales de entrada.

- Uso combinado de monitorización on-line y de entradas off-line

• Monitorización on-line de medidas de fallo. Esta capacidad de monitorizar señales en tiempo real permite realizar un seguimiento exhaustivo la evolución de los valores de los parámetros de fallo.

• La integración de medidas off-line ofrece la posibilidad de insertar en el sistema entradas para las que no es posible o no es necesaria una adquisición online, ya sea por las condiciones adversas en las que se encuentre la instalación a medir, por la






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dificultad técnica de realizar una medida online, por el coste de instalación de un sistema on line de medida.

Nivel de operación:

Da acceso on-line al operador a la información sobre la condición de los equipos obtenida en el nivel anterior. Constituye la interface de operación (HMI) y está soportada por una aplicación software de entorno web. Permite la generación de umbrales sobre los parámetros de fallo y la gestión de alarmas y eventos. Todo ello en una monitorización en tiempo real.

Funcionalidades del nivel de operación:

- Definición de umbrales y alarmas: Sobre los valores posibles de los parámetros de fallo incluidos en la monitorización se establecen niveles o umbrales. Estos umbrales permiten programar alarmas y eventos. Se establece una correlación y jerarquía entre las distintas alarmas programadas para la gestión de operación ante cuadros de alarmas.

- Personal involucrado: ingeniero de operación y mantenimiento

- Monitorización. Acceso a la matriz de parámetros de fallo para la supervisión de la condición de los sistemas por parte del operador. Visualización de niveles de estado de los modos de fallo a través de los umbrales definidos sobre los parámetros de fallo. Supervisión de alarmas y eventos.

- Personal involucrado: operador de planta sobre HMI local + supervisor de sistema sobre sistema de control centralizado

- Gestión de alarmas. Interpretación del estado del sistema en función del cuadro de alarmas. El adecuado tratamiento de las alarmas generadas en un sistema exige la correlación y jerarquización de las mismas. En sistemas complejos multiparamétricos, las alarmas no suelen aparecer de manera aisladas sino combinadas. El nivel de riesgo intrínseco de una alarma puede variar en función del estado del sistema que describa los parámetros de monitorización al superarse el umbral de la alarma.






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- Personal involucrado: Operador de planta quien interpreta el cuadro de alarmas y actúa según procedimiento en cada caso+ supervisor de sistema supervisor de sistema sobre sistema de control centralizado

- Estudio analítico de señal. El sistema permite el acceso a los datos básicos de las señales de entrada. Por ejemplo es posible acceder al análisis en frecuencia de señales de vibración o de calidad de red. Esto permite el análisis avanzado de personal especializado, pudiendo profundizar en el estudio de determinadas magnitudes y escenarios críticos.

- Personal involucrado: ingeniero de mantenimiento + otros técnicos de alta especialización (técnicos de I+D+i)

- Acceso a históricos y tendencias.

- Personal involucrado: ingeniero de mantenimiento + otros técnicos de alta especialización (técnicos de I+D+i)

En conclusión este nivel proporciona una ayuda imprescindible al nivel operativo de las

acciones, que redundarán en la efectividad diaria. En este sentido:

- Las alertas tempranas proporcionadas por e-maintenance del sistema evitarán muchas indisponibilidades o/y sus efectos perniciosos.

- Ante una situación de alarma, el operador es notificado de la misma a través de una visión jerarquizada y organizada del estado de cada elemento, hasta el modo de fallo / dispositivo fallado correspondiente y su contribución la situación de alarma. Esta información hará más rápida y efectiva su intervención y demás acciones de operación.

En detalle, el sistema proporciona a nivel operativo, las siguientes ventajas:

- El operador conoce, en tiempo real, el nivel de riesgo (basado en probabilidad de fallo y costo asociado).

- El operador conoce en todo momento las acciones a realizar para eliminar o disminuir la situación de riesgo del sistema.






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- El operador conoce las tareas de mantenimiento (planificación adaptativa), a realizar según el plan RCM y las correcciones que se requieran para atender a las situaciones reales de riesgo de la subestación.

- El plan de mantenimiento RCM se revisa y actualiza

- La información que ofrece el sistema al operador está orientada, en primer nivel, al resultado del escenario, en cada momento, del conjunto de los valores de las señales, sus umbrales de alarma y las situaciones de riesgo (probabilidad x costo) conjunto para la subestación. En segundo nivel, el operador tiene acceso al estado de todas las señales.

Nivel de análisis:

En este nivel se desarrollan algoritmos que ligan las medidas monitorizadas (parámetros de fallo) con la evolución de la fiabilidad, el costo y el riesgo. Estos algoritmos dan información de alto valor para las decisiones en gestión de O&M, por lo que será referidos, precisamente, como algoritmos de ayuda a la toma de decisiones.

Se incluye a continuación un ejemplo en el que pueden apreciarse en qué consisten y el tipo de los resultados que es posible extraer de estos algoritmos. En este caso se muestra la evolución de la fiabilidad y el riesgo de fallo para un equipo y un modo de fallo concretos a lo largo de la vida útil del equipo (horas de funcionamiento en el eje de abscisas)

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 210

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100

R(t)

Ro(t)

Estimación de prob Inst fallo (t+Dt)

TªCS (A1)

TªCI (A2)

Int (A6)






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En función de la información conocida de los equipos (registro de históricos, datos técnicos de equipos, costes de operación, coste de mantenimiento, etc) se establecen modelos de entre otras las siguientes funciones:

- R(t): fiabilidad real calculada, función de las horas de funcionamiento y el valor de los parámetros de fallo

- Ro(t): fiabilidad teórica del equipo, marca el deterioro teórico solo debido a las horas de funcionamiento (sin influencia de la variación de los parámetros de fallo)

- Parámetros de fallo que afectan la fiabilidad del modo de fallo considerado: A1 (temperatura); A2 (temperatura); A6(Intensidad de corriente)

- Estimación de la probabilidad de fallo.

Se aprecia en la gráfica como es posible hacer previsiones de comportamiento del sistema en términos de fiabilidad y como esta se ve afectada por los valores registrados de uno o varios parámetros de fallo (obtenidos y procesados en los niveles anteriores). Al mismo tiempo este modelo relaciona la evolución de la fiabilidad con la estimación del

riesgo del fallo.

Finalmente es posible hacer cálculos económicos. Estos trasladan el riesgo y su evolución a términos de coste. De esta forma es posible comparar estimaciones de costes de reparación de los equipos, a través de un mantenimiento preventivo, con los costes que aparecerían en el caso de que tuviera lugar el fallo (run to fail)

La formulación de algoritmos y modelos es un trabajo técnico específico. La plataforma e-maintenance propuesta proporciona, precisamente, el soporte necesario para que esta formulación pueda realizarse y que esté enlazada con la condición on-line de los equipos. De esta forma se obtiene también un seguimiento en tiempo real de la fiabilidad y del riesgo.

Por otro lado, esta plataforma puede ser empleada para generar nuevas metodologías de análisis. Se pone a disposición de los técnicos e investigadores una herramienta que permite la correlación de distintas fuentes de información para obtener, mediante diferentes algoritmos, nuevos resultados sobre la evolución de la condición de los sistemas.






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En conclusión, el enfoque de todo el modelo es la gestión de la fiabilidad y del riesgo. En cuanto a la primera, no solo se gestiona ésta, sino también, en términos más rigurosos, la seguridad de funcionamiento, que incluye entre otros, además de la fiabilidad, importantes aspectos como la gestión de los repuestos y restantes recursos. Las aportaciones a la gestión de cada uno de estos dos conceptos, - riesgo y seguridad de funcionamiento - , son las siguientes:

- Para un estado de fiabilidad operacional dado, que el sistema mide cuantitativamente en cada instante, este sistema proporciona la medida, también cuantitativa, del riesgo incurrido, permitiendo así tomar las decisiones de operación y mantenimiento más convenientes.

- Moviéndose los niveles de riesgo de la subestación entre unos determinados límites, medidos cuantitativamente por el sistema, se pueden planificar acciones estratégicas relativas a la seguridad de funcionamiento, para mejorar la fiabilidad operativa, la mantenibilidad, repuestos y demás recursos, con el fin de llevar los

riesgos y operaciones de mantenimiento a los límites deseados.

- En este nivel el diseño y los resultados de los algoritmos elaborados constituyen la base para un sistema de apoyo a la toma de decisiones de mantenimiento, que permitirá el diseño de políticas avanzadas de mantenimiento (establecidas en el plan RCM revisado y actualizado en base a los resultados); así como las correcciones que se requieran para atender a las situaciones reales de riesgo.

3.2. Algoritmos para la detección de patrones y correlación de

eventos, para la detección anticipada de fallos. Estimación de

evolución de la fiabilidad y riesgo económico. Metodología y

ejemplos.

El sistema de algoritmos y metodología elaborados constituyen la base para un sistema de apoyo a la toma de decisiones de mantenimiento, que permitirá el diseño de políticas avanzadas de mantenimiento, establecidas en el plan de mantenimiento RCM (revisado y actualizado automáticamente de forma adaptativa); así como las correcciones que se requieran para atender a las situaciones reales de riesgo de la subestación. De esta forma,






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el operador podrá conocer, en todo momento, las acciones a realizar para eliminar o disminuir esas eventuales situaciones de riesgo.

Debe señalarse que los algoritmos se han elaborado considerando únicamente las señales disponibles, ya sean procedentes de campo o del Centro de Control.

Para el diseño del algoritmos, se parte de los datos obtenidos en trabajos preliminares (conjunto de tablas). Estas tablas son las siguientes:

- Tablas de asociación de señales a cada modo de fallo: para cada uno de los subsistemas de la subestación, que son objeto del estudio (Trafo, Interruptor y Regulador), se indica, entre otros conceptos, cada modo de fallo y las señales existentes cuya evolución se ve afectada por el mismo.

- Tablas de justificación de las señales empleadas y sus posibles interrelaciones.

- Tablas de capacidad de identificación de los modos de fallo a partir de sus señales asociadas.

Partiendo de estos resultados, la siguiente presente fase del modelado, tiene como

OBJETIVO GENERAL el desarrollo y elaboración de los algoritmos que relacionan las señales monitorizadas con los modos de fallo, y su aplicación como ayuda a la toma de decisiones de mantenimiento, teniendo en cuenta la fiabilidad, el costo y el riesgo. En algunos casos, la monitorización de las señales podría servir como indicador para llevar a cabo inspecciones que podrían anticipar una posible pérdida de función requerida o la aparición fallos graves.

Para alcanzar estos objetivos generales, se abordan los siguientes OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

• Determinar las señales de campo actualmente monitorizadas y la información de umbrales, para el diseño de los algoritmos.

• Determinar incidencias, datos relativos a las mismas y tiempos de operación, para el diseño de los algoritmos.

• Definir los parámetros a considerar para determinar las criticidades de los modos de fallo. Recopilar los datos históricos de esos parámetros.






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• Determinar las opciones de explotación de los algoritmos como soporte a la toma de decisiones de mantenimiento: evaluación de fiabilidad, costos y riesgo.

• Relacionar las señales actualmente disponibles y los modos de fallo críticos.

• Establecer una tabla de ponderación de las variables de monitorización para cada modo de fallo seleccionado.

• Desarrollar dos casos de aplicación con diverso grado de complejidad, que permitan demostrar su aplicabilidad y determinar, de forma cualitativa, el valor que aporta a la seguridad de funcionamiento de la subestación, mediante la medición del riesgo en términos económicos.

Metodología

A continuación, se describe de forma sinóptica la metodología de trabajo definida para el desarrollo de los algoritmos de control del mantenimiento preventivo de los equipos, basados en los Valores de los Parámetros de Monitorización (VPM), soportados por las señales disponibles:

• PASO 0. Punto de partida: Tablas de asociación de señales a cada modo de fallo y Tablas de capacidad de identificación de los modos de fallo a partir de sus señales asociadas (trabajo preliminar).

•PASO 1. Clasificación de modos de fallo por criticidad, capacidad de alerta temprana y de detección unívoca del modo de fallo.

• PASO 2. Identificación de la precisión y necesidad tratamiento de las señales.

• PASO 3. Comprobar la existencia de límites fiables de alerta y alarma de los VPM.

• PASO 4. Estudio de los registros históricos de cada modo de fallo.

• PASO 5. Estudio los VPM para fallos históricos de los equipos.

• PASO 6. Estimación de tasa de fallo y fiabilidad del equipo, para cada modo de fallo.

• PASO 7. Estimación del riesgo, en tiempo real, de cada modo de fallo.

• PASO 8. Obtención del algoritmo para cada modo de fallo.






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• PASO 9. Implementación del algoritmo para cada modo de fallo.

Como resultado de la aplicación de la metodología descrita, se realiza una clasificación de los modos de fallo por orden de criticidad y marcando con un código de colores los parámetros de monitorización según que estén o no disponibles.

Ejemplo

A continuación se aplica la metodología completa a un caso de modo de fallo significativo de un modo de fallo en un transformador de línea eléctrica. Finalmente, se presenta una tabla de coeficientes donde se ponderan las señales monitorizadas, ordenadas por criticidad, considerando además la capacidad de alerta temprana del modo de fallo (MF) y la disponibilidad de las señales monitorizadas. Se han considerado tres casos, señalados con diferente color en la tabla: en primer lugar, en amarillo, aquellos MF que pueden ser detectados tempranamente, de forma unívoca, en segundo lugar (color marrón claro) aquellos otros MF que, aun pudiendo ser detectados tempranamente con las señales disponibles, no es posible distinguirlos de algún otro que generaría los mismos síntomas; y finalmente, sin sombrear, aquellos MF cuya alerta temprana no es posible con las señales disponibles.

CASO 2. Aplicación de algoritmo a un Modo de fallo afectado por más de una variable.

Modo de fallo: 1.4.4 (falta de flujo externo)

Variables influyentes: A1, A2, A3, A6, A9, A10

Variables disponibles y tenidas en consideración:

A1 (Temperatura de Aceite capa Superior)

A2 (Temperatura de Aceite capa Inferior)

A6 (Intensidad de carga

R(t): fiabilidad teniendo en cuenta aquellas variables que la pueden afectar negativamente. teniendo en cuenta que esta variable toma valores distintos en la escala temporal.






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Donde, z(t): es la representación matemática de la repercusión, en fiabilidad, de las variables de monitorización

zi (t): es la representación matemática de la repercusión, en fiabilidad, de las variables de monitorización, es decir, aquellas variables que afectan a la fiabilidad

i: Ponderación o peso (importancia) del valor de la variable de monitorización en la estimación de la fiabilidad

A continuación, se normalizan los valores de la variable humedad para introducirlos en el

algoritmo. Seguidamente, se calcula R(t+Δt), que es la estimación de la fiabilidad en el

instante de tiempo futuro (t+Δt) asumiendo que no hay variación en los Valores de los

parámetros de monitorización VPM durante el intervalo de tiempo (t,t+Δt).

Una vez realizado, se estima la probabilidad instantánea de fallo en el instante (t+Δt) y, a

continuación, el riesgo, entendido este como una estimación en euros equivalente al

riesgo asociado al modo de fallo para un determinado período de tiempo Δt. De este

modo, resulta posible cuantificar y comparar en términos económicos, para cada instante, diferentes actuaciones posibles, tales “no hacer nada (riesgo1 = cantidad1 €) o la ejecución de mantenimiento preventivo (riesgo2= cantidad2 €)”.

Para el cálculo del riesgo, se procede matemáticamente como se indica a continuación:

Donde, C : Consecuencia (en términos económicos) si se produce el fallo

Por último, se programa un Coeficiente variable concomitante, el cual representa al parámetro 1 siendo éste variable, en función de la ponderación que le queramos dar a la

( ))(

)(tzetetR λ−=






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superación del umbral de alarma por parte de la variable. Todos los cálculos realizados son recalculados automáticamente en función del valor dado al Coeficiente variable concomitante, de modo que se obtiene de manera gráfica (Figura xxx), la información precisa y necesaria para para una correcta toma de decisiones referente a las actividades de mantenimiento: fiabilidad ideal (solo afectada por el tiempo) y real (afectada además por la variable monitorizada), probabilidad de fallo, probabilidad instantánea de fallo, evolución de la humedad y riesgo que se está asumiendo. Todo ello variando en función del tiempo.

En este caso el procedimiento es el siguiente. Es posible tomar ahora z1(t) = A1(t) / A6(t) y z2(t) = A2(t) / A6(t), ya que la fiabilidad no depende de la intensidad de carga sino de la relación de la temperatura y la intensidad de carga. De forma que si esta relación aumenta con el paso del tiempo el modo de fallo tendrá un riesgo mayor. Los coeficientes i ahora son dos, y serán elegidos procediendo de igual forma con la función z(t).

Los resultados del modelado se muestra en las gráficas a continuación

Figura x. Evolución de la fiabilidad ideal y real, probabilidad de fallo, temperaturas e intensidad de carga para un instante de tiempo (t).

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 210

10

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30

40

50

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90

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R(t)

Ro(t)

Estimación de prob Inst fallo (t+Dt)

TªCS (A1)

TªCI (A2)

Int (A6)






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Figura 4. Evolución del riesgo asumido en euros, para un instante de tiempo (t).

Se muestra también a modo de ejemplo una captura de una simulación programada para ilustrar el proceso de ajuste del modelo por sus coeficientes y la sensibilidad en función de cada uno de ellos

Riesgo

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Riesgo






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Figura XX Aplicación de presentación programada para ilustrar la variabilidad de los parámetros calculados en función de las variación de los coeficientes de modelado.

A continuación, se muestran los coeficientes aplicables al algoritmo definido para cada modo de fallo. Existen casos donde los Valores de los parámetros de monitorización VPM se toman directamente como variable concomitante de la función z(t) del algoritmo, como en el caso 1, existen otros casos donde varios VPM sirven para componer otra función zi(t), dentro de z(t), como en el caso 2.

Para cada modo de fallo, se señala la función z(t) que se utiliza en el algoritmo, describiendo cómo se obtiene cada zi(t) y cuáles son sus coeficientes i

Los coeficientes a aplicar a cada variable, se detallan en la Tabla que se presenta a continuación.






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Los valores de cada coeficiente pueden ser tomados como referencias, pero en ningún caso como válidos para una implementación real, ya que éstos han sido hallados de forma aproximada con la información disponible y para su uso como ejemplo. No obstante, pueden tomarse en consideración para el cálculo de los coeficientes reales en cada caso.

Figura XX, Ejemplo de tabla elaborada para sistematización de analisi de varibles y estimación de valores de los coeficientes.

3.3. Descripción técnica de la plataforma IT: software de

fiabilidad.

La solución persigue la obtención de un sistema flexible y a costes competitivos, con una plataforma hardware-software generalizable superando las limitaciones que tienen los sistemas actuales en este sentido, siendo rígidos, poco adaptables, de presupuestos elevados y aplicaciones específicas. En este epígrafe y e próximo se presenta un resumen de las principales aspectos técnicos de la solución software y hardware que se ha adoptado para la plataforma IT en el marco del desarrollo del proyecto.






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Se presenta en este apartado las especificaciones funcionales del software del sistema de análisis de fiabilidad. Recoge las características de operativas y funcionales del sistema en su versión de prototipo y se ha utilizado como base para la toma de decisión del alcance y duración del proyecto.

En esta sección del documento, se enumeran las opciones soportadas y como se enlazan los diferentes elementos del sistema, sin entrar en detalles tecnológicos o de implementación, más allá de lo necesario para dar comprensión al modelo del sistema.

Se toma como base la versión del Canopus 1. En el documento se indicará de forma explícita si se describe una funcionalidad que no esté soportada por esta versión.

Arquitectura física del sistema

El sistema se diseña en tres niveles: recolección, operación y análisis, tal y como se ilustra en la figura xxxx en el apartado xxx. En los siguientes epígrafes se describen cada uno de los niveles.

a. Nivel de recolección

En este nivel se encuentran los elementos que denominaremos sondas, y cuya funcionalidad es la de recoger y transmitir las medidas de los equipos sujetos a análisis. Físicamente la sonda se identifica con una unidad del equipo “WIDAQ”, hardware de captación y proceso universal de señal que permite la construcción modular y escalable del sistema global de recolección que sea necesario implementar. La recogida de medidas se realizará mediante sensores ubicados en los equipos y conectados a la sonda a través de entradas analógicas y digitales. Los detalles más relevantes del hardware se exponen en el apartado XXXXX

Las características software de la sonda son:

• Comunicaciones basadas en el protocolo SNMP por GPRS.

• Envío periódico de las medidas recogidas.

• Envío de alarmas de funcionamiento.

• Etiquetado de las señales.

• Configuración local y remota.






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• Recuperación ante fallo de comunicaciones.

b. Nivel de operación

Este nivel es el encargado de la monitorización, recolección y almacenamiento de la información enviada por las sondas. Esta información puede ser de dos tipos:

• Medidas: Colección de valores recogidos de los equipos conectados a la sonda.

Uno de los valores será la localización del equipo. Las medidas son almacenadas en bases de datos para su procesamiento por el sistema de análisis.

• Alarmas: Señales que advierten que algún equipo ha fallado o ha superado un

umbral determinado. El sistema central deberá tener capacidad de correlar alarmas que permitan determinar la causa raíz del error.

La recogida de datos por el sistema central se realiza por dos métodos: uno activo y otro pasivo ambos basados en el funcionamiento del protocolo HTTP mediante codificación JSON.

• Activo: el sistema central interroga a las sondas de forma periódica para obtener el

valor en ese instante de cada una de las señales que gestiona y almacenar esa información en base de datos.

• Pasivo: Se produce en dos situaciones diferentes. Primero, si en alguna sonda se

activa una alarma esta es enviada al sistema de gestión de forma automática. Segundo, si alguna sonda cumple el intervalo de envío de medidas.

Las medidas de los equipos vienen agrupadas en tramas de envío de datos del protocolo HTTP/JSON. El sistema de recolección separará la información de cada trama e insertará las medidas de forma atómica para cada entrada analógica y/o digital en la base de datos.

En este nivel interviene el personal de operación de red, que actúa en caso de activación de alguna alarma.

c. Nivel de análisis

La información recogida por el nivel de operación es analizada por un software de análisis de fiabilidad que permite comprobar si el funcionamiento de los dispositivos es el óptimo






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o puede ser mejorado. A tal efecto se aplican algoritmos específicos de eficiencia y productividad. Cualquier parámetro que sea cambiado, es enviado al dispositivo para que cambie la configuración de la señal que controla. Esta labor es realizada por el equipo de ingeniería de Red.

d. Expansión de la relación señal-medida

En la versión del Canopus 1, la relación entre señal y medida era única. En esta nueva versión las señales pueden tener un número indeterminado de medidas. La relación entre medida y señal vendrá determinada por la siguiente fórmula:

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑑𝑎 = 𝐹! 𝑆𝑒ñ𝑎𝑙,𝑇!

Donde Fx es una función que se aplica al valor de la señal para obtener la medida, utilizando los valores obtenidos en el intervalo temporal T cada t milisegundos. Si T es nulo se entiende que se trata del valor instantáneo de la señal.

Configuración de las sondas

a. Modos de configuración

Las sondas dispondrán de dos modos de configuración: Local y remoto.

• La configuración local se realizará a través de un interfaz web que permita la carga inicial de los parámetros de configuración. Aunque esta configuración puede ser completa, al menos debe contener los parámetros básicos de funcionamiento. Estos parámetros son los que permite establecer la comunicación con el sistema central para que este pueda efectuar una telecarga de la configuración completa.

• La configuración remota se realizará a través de una opción del sistema central.

La sonda estará preparada para soportar fallos de configuración. A tal efecto, ante la carga de una nueva configuración, la configuración anterior se mantendrá como backup del sistema. Si al aplicar los cambios y tras varios reintentos, se produjera un fallo de comunicación con el sistema central, la sonda volvería a la configuración antigua para recuperar la conectividad.

b. Aspectos a configurar






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La configuración de las sondas contendrá los siguientes elementos:

• Configuración GPRS (opcional): Se indicarán en este apartado los aspectos

básicos de la configuración de las comunicaciones GPRS, como APN, usuario, clave de conexión y parámetros de establecimiento de conexión.

• Configuración IP: Se indicarán en este apartado los aspectos de comunicación

TPC/IP y de resolución de nombres.

• Configuración de las entradas y salidas: Se indicarán los siguientes aspectos

para una entrada activa:

o Identificador: Etiqueta que identifica al dispositivo en el sistema central para

la correcta clasificación de sus datos.

o Denominación: Nombre descriptivo de la entrada.

o Tipo de datos: Indica el tipo de valores permitidos para este dispositivo.

o Umbrales: Permite definir umbrales de funcionamiento a partir de los cuales

se dispara una alarma.

o Intervalo de medida. Cada cuanto tiempo se deben efectuar medidas del equipo conectado.

Envío de información

El tratamiento del envío de la información dependerá del tipo de información a enviar, medida o alarma. Para la comunicación con el sistema central, la sonda utilizará el protocolo HTTP/JSON.

a. Protección ante fallos de comunicación

La sonda implementará un sistema de detección y recuperación de fallos de comunicación con el sistema central. Este sistema consiste en el establecimiento de caminos alternativos para llegar al sistema central (redundancia de red) y en dotar a la sonda de la funcionalidad de reinicio de las comunicaciones.






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Ante un fallo de comunicaciones, la sonda reseteará la capa de comunicaciones intentando recuperar la comunicación. Si no lo consigue intentará recuperarse por el camino alternativo. Mientras no se recuperen las comunicaciones la sonda seguirá con los intentos de establecimiento de las comunicaciones alternando los caminos hasta un número máximo de reintentos. El número de reintentos y la frecuencia de los mismos será configurable.

Si la sonda recupera la conectividad por el camino alternativo, no volverá al camino principal hasta que sea forzada por el sistema central.

b. Envío de la información de las medidas

Para optimizar las comunicaciones, la información de medidas se enviará agrupada en tramas y cada cierto intervalo temporal, estos intervalos temporales serán superiores al intervalo de medida definido en las entradas y salidas de la sonda, por lo que la sonda almacenará internamente las medidas hasta que estas puedan ser enviadas al sistema central.

La cola de medidas se almacenará en un sistema no volátil, que permita reenviar las medidas en caso de caída de las comunicaciones y reseteo de la sonda.

La capacidad máxima de almacenamiento de medidas estará fijada en un valor que dependerá del hardware utilizado. En la configuración se indicará que hacer en caso de alcanzar el máximo de almacenamiento: Parar las medidas o reemplazar las medidas más antiguas.

La trama de medidas contendrá el identificador de la sonda que envía la información, el identificador de cada entrada con medidas y el conjunto de medidas de cada entrada.

c. Envío de la información de alarmas

El envío de la información de alarmas es inmediato, no está sujeto a ningún aspecto temporal y tiene prioridad sobre cualquier otra comunicación o actividad de la sonda.

La trama de alarma contendrá el identificador de la sonda que envía la información, el identificador de la entrada que ha superado el umbral y el valor alcanzado.






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Sistema central

El sistema central se basará en el diseño del Canopus I. En los siguientes apartados se describen las funcionalidades de los diferentes componentes del sistema.

Para un conocimiento más exhaustivo y detallado de los módulos se recomienda acceder a la web del Canopus I.

a. Módulo de base

El módulo base conlleva los aspectos básicos de configuración del acceso a la aplicación para permitir un entorno de operación multiusuario con perfiles, grupos y niveles de acceso.

Cada usuario pertenecerá a un grupo y tendrá asignado un perfil. Mientras que los perfiles permitirán delimitar el nivel de acceso a las diferentes secciones de la aplicación. Los grupos permitirán definir flujos de trabajo o responsabilidad en la explotación del sistema.

b. Módulo de configuración

Este módulo se encarga de interaccionar con las sondas en lo referente a su instalación y configuración. Se definen cuatro estados posibles en la relación de las sondas con el sistema central. La Error! Reference source not found., muestra la secuencia en los

estados y sus acciones.

Los estados posibles son:

• No enlazada: Sonda configurada que todavía no ha sido descubierta por el

sistema central.

• Descubierta: Sonda que ha sido descubierta por el sistema central pero que

todavía no envía información al mismo. En este estado, la sonda solo admite la configuración remota.

• Monitorizada: En este estado, la sonda envía información al sistema central, la

información de la sonda se procesa pero no se almacena. Se puede interactuar con la sonda para solicitarle cualquier tipo de medida de los sensores que tenga configurado. Está disponible para el sistema de monitorización.






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• Operativa: La sonda envía información al sistema central. Los datos de la sonda

se procesan y almacenan en base de datos para su explotación por el sistema de análisis.

El descubrimiento de las sondas se realizará indicando una IP o rango de IPs a las que interrogar en busca de la sonda.

Para cambiar la configuración de una sonda, será necesario desactivar su operación y monitorización.

c. Módulo de monitorización

El sistema de monitorización permitirá el tratamiento de las alarmas lanzadas por la sonda al incorporar un servidor de HTTP/JSON para la recogida de las tramas de mensajes. Existe un panel de monitorización que muestra para cada una de las medias configuradas y activas en el sistema cual es su estado y el tiempo que ha transcurrido desde la última recepción.

Como extensión al Canopus I, se creará un panel de eventos donde se registrarán todas las alarmas recibidas por el módulo de monitorización.

No enlazada

DescubiertaMonitorizada

Operativa

Estados de la sonda

Descubrir

Asociar

ActivarDesactivar






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d. Módulo de RCM

Este módulo gestiona la información de los sistemas corporativos que están sujetos a análisis de fiabilidad. Sigue el sistema lógico de análisis de los equipos basados en fiabilidad dentro de su entorno operacional.

En base a las condiciones de base sobre este análisis (ver apartado XXXX) se partirá del estudio de los fallos, viendo como afectan a las funciones de un sistema, a la seguridad y la eficiencia económica, y se evaluarán las medidas a adoptar para detectar, evitar o paliar los fallos. Por su propia complejidad, el análisis RCM se realizará en mayor profundidad en los equipos críticos que son aquellos equipos con mayor impacto.

En esta parte del sistema, veremos la relación que existe entre los elementos físicos de la red y las funciones que desempeñan esos elementos.

Un análisis RCM completo del mantenimiento tiene que estudiar los dos puntos de vista, es decir:

• Debe conservar el equipo físico en las mejores condiciones durante el mayor

tiempo, monitorizando su estado.

• Centrando la conservación del equipo en la red para las funciones principales que ha sido concebido.

Por lo tanto, es importante distinguir entre la gestión física de los equipos y la gestión funcional de las actividades, y existe una jerarquía física y una funcional. Para un equipo o sistema la jerarquía física sería:

I. Equipo o sistema,

II. Subsistema o componente,

III. Ítem mantenible y,

IV. Modos de fallo.

Mientras que la jerarquía funcional sería:

a. Funciones requeridas del sistema

b. Funciones requeridas de los subsistemas,






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c. Fallos funcionales y,

d. Modos de fallo.

Para facilitar la implementación se implementerán de 2 librerías, una con la estructura física basada en la ISO 14334, y otra librería para la asociación rápida de elementos a

modos de fallo como la OREDA. Referencias que son presentadas en el apartado XXXXX

e. Módulo de análisis

El módulo de análisis asociará las señales y sus diferentes medidas a modos de fallo de equipos, permitiendo aplicar algoritmos de predicción de fallo de los mismos.

Para ello se crea la figura del monitor que será el elemento activo de monitorización de fiabilidad que enlazará con el resto de los componentes del sistema. La siguiente ilustración muestra el modelo.

Los pasos a seguir para analizar un equipo son los siguientes:

1. Al equipo se le asignan un subconjunto de los modos de fallo declarados en el sistema de análisis.

2. A cada modo de fallo se le asignan una o varias medidas del equipo para su análisis predictivo.

Módulo de análisis

Módulo de monitorización

Monitor

MedidasSeñales

Modelo lógico Modelo físico

Parámetro de Fallo

ItemMantenible

Módulo de análisis






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3. A cada medida se le podrán aplicar modificadores como agrupación con otras medidas, alisamiento, correlación, etc.

Ante la aparición de un modo de fallo el sistema indicará los pasos a seguir para su tratamiento.

El sistema representa visualmente varias señales a escoger de los diferentes equipos monitorizados en el panel de riesgo.

El panel de riesgo tiene dos vistas diferentes, una por equipos y otra por modos de fallo.

3.4. Descripción técnica de la plataforma IT: solución hardware.

Los ambiciosos objetivos de fondo planteados a la hora de acoger en la plataforma IT todo el potencial que se apunta al diseñar el framework, tanto los técnicos como económicos, exigen la implementación de sistemas hardware específico, ya que las soluciones de mercados son complejas y de alto coste, lo que limita su aplicación real.

Para ello se adapta las tecnología hardware propia de Wind Inertia, para de captación y proceso de datos basada en DSP de ultima generación. Esta pertenece a la línea de desarrollo de sistemas avanzados de monitorización y control de la empresa que se engloban bajo el nombre comercial Widaq. Widaq es una tecnología hardware propia para de captación y proceso de datos basada en DSP de ultima generación. El módulo de Widaq (ver información comercial incluida al final de este apartado) es lo que identificamos con el concepto “sonda” que se ha empleado a la hora describir el software en el apartado anterior.

Como el objetivo principal del proyecto es desarrollar tecnologías flexibles y de bajo coste que permitan la integración de los sistemas de monitorización, adquisición, gestión y control en entornos industriales, se abre una línea de investigación para el desarrollo de sistemas hardware que nos permite interactuar con el entorno físico que queremos gestionar, monitorizar y controlar, obteniendo y procesando gran cantidad de variables a través del sistema de adquisición y control, y sensores. Los dispositivos resultantes serán capaces de monitorizar señales de distinta naturaleza a través de una configuración flexible y adaptable a cualquier necesidad, mediante tecnologías de comunicaciones y de implementación de interfaces necesarias para prestar un servicio flexible y de acceso universal, a mínimo coste.






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Dentro de las tecnologías en estudio a emplear encontramos las siguientes tecnologías de las TIC’s Avanzadas y e-Maintenance:

Tecnologías de adquisición de datos, utilizando electrónica analógica basada en Amplificadores Operaciones en la etapa de adaptación y filtrado de señales, y convertidores analógico/digitales (ADC) de alta precisión y con capacidad para adquirir del orden de un millón de señales por segundo, dotando a la etapa de procesamiento de datos para poder obtener resultados relevantes en el dominio de la frecuencia.

Tecnologías Hardware configurables de control y procesamiento. Los dispositivos de procesamiento de señal, DSP (Digital Signal Processor) pueden proporcionar la capacidad necesaria para procesar la ingente cantidad de información que los algoritmos de monitorización y control necesitan. Estos procesadores disponen de potencia de cálculo suficiente para integrar algoritmos de cálculo FFT A su vez la nueva generación de microcontroladores de bajo coste y consumo, permiten el desarrollo de dispositivos de adquisición autónomos que permitan una amplia implementación de los dispositivos de

sensorización remotos, así como procesar la información y comunicarse con los demás elementos de la red.

• Tecnologías de Sensores. Para reducir el elevado coste de los sensores y sistemas de sensado, se persigue el estudio de tecnologías basadas en sensores indirectos, basados en señales electromagnéticas, infrarrojas, vibraciones, ultrasonidos… evitando los elementos electromecánicos de costes más elevados. Esta extensa variedad de sensores, permite la medición de un gran número de variables en diferentes equipos y condiciones de funcionamiento. Además la adquisición y procesamiento de las señales obtenidos por los diferentes sensores será realizada por un dispositivo genérico proporcionando flexibilidad y adaptabilidad al sistema.

• Tecnología de comunicaciones e interfaces. El uso de una potente plataforma y red de comunicaciones permite la virtualización de los dispositivos, para hacer el sistema flexible y configurable a bajo coste. Para ello se utilizarán tecnologías de comunicaciones inalámbricas tipo WIFI, Bluetooth, WIMX o ZigBee, o aquellas que hacen uso de infraestructuras físicas como Ethernet, CAN, RS232 o PLC. Las plataformas utilizarán tecnologías en sistemas embebidos como dispositivos ARM9/11 y CORTEX, dispositivos de naturaleza similar a los integrados en plataformas móviles de última generación.






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• Tecnologías soporte a la transmisión de datos. Las aplicaciones a incluir en la

infraestructura deben ser accesibles mediante cualquier navegador web, por lo que se utilizarán las más novedosas tecnologías HTML para el contenido a visualizar, CSS para el diseño y JavaScript para el comportamiento. La monitorización utilizará de forma combinada técnicas Ajax para la obtención de datos, y Comet para la recepción de eventos del dispositivo. Evaluaremos también la disponibilidad de WebSocket en distintos navegadores para intentar mejorar los resultados de las dos técnicas anteriores.

El coste de inversión hardware se pretende minimizar mediante la virtualización de los servidores para las capas de infraestructura y plataforma como servicio, siendo una aplicación instalada sobre un servidor virtual. La capa de plataforma como servicio será una API

En base lo expuesto se diseña el soporte hardware necesario para la plataforma IT. Se trata de un sistema hardware modular, flexible y poco intrusivo (tanto con los equipos a monitorizar

como con las redes de comunicación anteriores a su implantación). La utilización de DSP de alta potencia de cálculo hace que la capacidad del sistema sea muy elevada tanto en

frecuencia de muestreo como en procesado de datos. Además no necesita sistema operativo interno lo cual hace al sistema de captación mucho más robusto al eliminarse muchos de los

problemas asociados a los sistemas operativos, lo cual supone además una ventaja en

términos de costes al no necesitar licencias para el uso de sistemas operativos.

Dispone de un numero flexible de entradas analógicas y entradas/salidas digitales. Permite un

programación multifrecuencia de los canales de captación de señales analógicas. Las salidas digitales pueden programarse como salidas de relé para actuar sobre los sistemas.

Es un sistema abierto compatible con todos los principales estándares de comunicación industrial y sistemas de monitorización, control y gestión de datos (SCADAS, OPC, PLC, etc.)

El sistema es reconfigurable desde las aplicación web. Esto permite la fácil adaptación del sistema a las necesidades cambiantes del usuario. Entre otras permite responder

adecuadamente a situaciones como generación de nuevas alarmas, modificación de umbrales

por cambios en el estado de los sistemas o introducción de nuevos parámetros de fallo.

La generación de las alarmas queda programada y se realiza a bajo nivel (parte de la

programación alojada en el hardware) muy cerca de los sistemas monitorizados. Esto hace más robusto la supervisión de los sistemas ya que no se ve afectada la generación de alarmas

por problemas en las comunicaciones o en la aplicación de alto nivel.

Aplicación web y entornos de computación en la nube.






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Aportan todas las ventajas de esta nueva estrategia de computación. Entre otras, alto grado

de flexibilidad y adaptación a las tipologías de sistemas y de usuarios, reduciendo al máximo la infraestructura informática y, por tanto, sus costes. La aplicación software, con sus

diferentes utilidades (configuración, monitorización, alarmas, ingeniería, fiabilidad, costes) es

una aplicación web, accesible desde cualquier navegador y sin necesidad de servidores locales. Destacar también la capacidad constante de actualización.

Acceso remoto: En base a la tecnología anterior es posible el desarrollo flexible y con bajo coste de soluciones de interface adaptadas a los diferentes accesos o usuarios de las

utilidades del sistema (niveles de acceso)

• Centros de control o grandes instalaciones de centralización de supervisión y

operaciones.

• Dispositivos móviles para el uso en las operaciones de campo: tablets, móviles, portátiles, etc para la integración dinámica operación-proceso-monitorización.

• Sistemas locales de monitorización y control (tipo scada o similar)en las propias instalaciones

Ejemplo de catálogo comercial de WIdaq






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3.5. Síntesis de ventajas competitivas derivadas framework y el

uso de plataforma

Esta visión integrada se concreta en una serie de ventajas de la aplicación de esta tecnología:

Análisis predictivo multivariable: combina en una única aplicación diferentes

tecnologías de medición y entrada de datos para calcular medidas de modos de fallo de gran valor técnico.

1. Integración distintas técnicas de medición y auscultación. Se integra en una misma plataforma, todo tipo de técnicas de medida como: calidad de red,

vibración, termografía, deformaciones, variables de proceso, etc. Se establece una metodología de traducción de cualquier variable medida a una única estructura lógica de interpretación de datos común.

2. Análisis predictivo multivarible. Consecuencia del anterior es posible analizar fallos combinando diferentes señales de entrada. Los fallos en un equipo suelen tener relación con más de una variable significativa. Esta tecnología permite captarlas simultáneamente y contemplar el efecto combinado de todas las variables significativas.

Monitorización on-line de modos de fallo, integración de RCM: controlar la

condición de los sistemas mediante monitorización de parámetros directamente relacionados con sus modos de fallo.

3. Monitorización y definición de alarmas sobre parámetros de fallo: Monitorización directa de los parámetros calculados para la descripción de fallos. Sobre ellos se definen umbrales y alarmas que son gestionadas desde la interfaces del nivel de operación.

4. Muy alta capacidad en la detección precoz de fuentes de fallos y averías. El tratamiento de las señales diseñado permite describir fallos de difícil detección (o en los que es complicado aislar la influencia de los parámetros lo condicionan) y tener un conocimiento muy preciso de los mecanismos de evolución de los fallos analizados.

Algoritmos de gestión de la fiabilidad y el riesgo: formulación de algoritmos

complejos de análisis y predicción del comportamiento de los sistemas. Apoyo a la toma de decisión en O&M.






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5. Algoritmos multivaribles de fiabilidad y riesgo de fallo: predicción y seguimiento de la afección de fiabilidad y riesgo de fallo por el cambio de todas las variables representativas de cada modo de fallo.

6. Valoración del riesgo económico: modelos de estimación y evolución de los costes económicos asociados a la aparición del fallo (run to fail) comparados con los costes de actuaciones preventivas

7. Monitorización y evaluación de los niveles RAMS: en base a la información generada se pueden establecer el seguimiento actualizado de los niveles RAMS en función de la condición y el mantenimiento de los sistemas.

8. Simulación de escenarios de fiabilidad en condiciones severas de operación: en base a los modelos de análisis de fiabilidad es posible simular como afecta a la fiabilidad condiciones severas, como las ambientales o de alto nivel de utilización.

Otras ventajas

9. Gestión del conocimiento de mantenimiento predictivo dentro de la organización. Actualmente el conocimiento de técnicas predictivas queda en manos del personal de alta capacitación, incluso a veces es necesaria la subcontratación especializada. Esto hace difícil y costoso el uso generalizado de estas técnicas. La tecnología propuesta lleva el conocimiento a la aplicación software. Esto permite que el proceso de traslado del conocimiento dentro de la organización sea muy eficiente.

10. Interoperabilidad con sistemas de gestión: la información generada tanto en el nivel de operación como en el nivel de análisis puede ser aprovechada por

otros sistemas (GMAO, sistemas de gestión del tráfico, etc). Así mismo utilizar los datos de otros sistemas en los modelos de fiabilidad, riesgo y coste.

11. Permite la revisión y actualización de los planes de mantenimiento: se genera información actualizada de gran valor técnico que en combinación que permite la optimización de los planes y procesos de mantenimiento, con la consiguiente reducción de costes y mejora de la disponibilidad.

12. Ecoeficiencia en la gestión de las instalaciones: Al monitorizar variables claves en la descripción de la vida útil de los equipos y sistemas presentes en las infraestructuras es posible utilizar la plataforma como soporte para el control






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de los mismos en términos de estándares relacionados con el impacto ambiental de la explotación: Eficiencia Energética, Emisiones de CO2, Huella Ecológica y otros

.






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4. Enfoque hacia la gestión de la innovación y la

creación de valor: resultados y casos prácticos.






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Se emplea este apartado para presentar de manera conjunta los más importantes resultados obtenidos durante la realización en las que el trabajo asociado a este PFM se ha visto involucrado. Estos se pueden categorizar en los siguientes paquetes:

1. Avances en el desarrollo de la aplicación software básica (software de fiabilidad) que recoge el core de la estructura lógica y los objetivos funcionales fundamentales de framework y plataforma. (ver apartado 4.1)

2. Avances en la profundización en la búsqueda de escenarios de valor para la implantación de la plataforma, escenarios donde obtener mayor información en los ensayos de test y verificación. Al mismo tiempo escenarios donde el “ciliente” pueda obtener un mayor retorno de la inversión asociada a la implatación de la plataforma. (ver apartado 4.2)

3. Transferencia tecnología y gestión/financiación de proyectos de I+D+i. A lo largo de la ejecución del PFM se ha conseguido poner en valor la propuesta de innovación que se ha desarrollad con este trabajo. Tanto es así que se han

conseguido ganar convocatorias competitivas para la financiación de inversión en I+D+i, tanto en ámbito nacional como internacional. (ver apartado 4.3)

4. Resultados de investigación académica. Para terminar, se ha lanzado la línea investigadora del alumno, habiendo sido aceptados 3 articulos para la participación en el congreso especializado Prognostics and System Health Management Conference PHM-2013 Milan 8-11 September, 2013 (apartado 4.4)

4.1. Caso de uso 1: Prototipo simple de plataforma IT limitada a la

integración de monitorización multivariable (vibración,

ultrasonido, temperatura, calidad de red eléctrica), máquina

tipo en una planta industrial.

Se presenta este caso para ilustrar los avances alcanzados en el desarrollo y la obtención de aplicaciones prácticas reales de la plataforma IT. Este caso se refiere a la instalación de un entorno de monitorización multivarible de un sistema electromecánico industrial de complejidad baja. Concretamente una bomba de recirculación de fluidos a temperatura (ver imagen)






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Como resultado del proyecto se incluye a continuación un breve resumen elaborado por la empresa para la presentación de resultados. Por motivos de confidencialidad no podemos incluir mayor información que la que finalmente aparece en este documento.






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Destacar que uno de los más importante resultados de este caso práctico, ha sido trabajar directamente como miembros de la industria, que aportado su visión y el retorno necesario para poder evolucionar la plataforma IT.






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4.2. Caso de uso 2: Propuesta de aplicación de la plataforma IT a

la gestión de la fiabilidad de sistema eléctrico ferroviario






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complejo “Motor de Tracción-Catenaria-Subestación” y

proceso de flujo reversible de alimentación “red general-

motor/freno regenerativo-red general”

Se presenta a continuación un resumen de la propuesta presentada a ADIF para la implantación de un prototipo de plataforma en la gestión de la fiabilidad de las instalaciones, sistemas involucradas en el proceso de alimentación eléctrica reversible de un tramo piloto con estas características sobre línea férrea convencional.

Objetivos de la propuesta Adif.

El objetivo general de la presente propuesta es el diseño, desarrollo y validación de una plataforma e-maintenance para la gestión de la fiabilidad en infraestructuras ferroviaria basada en estrategias predictivas multivariable y seguimiento on-line (tiempo real y en remoto). Este sistema se caracteriza por una serie de objetivos tecnlógicos:

• Estar centrado en gestionar la fiabilidad a través del empleo tecnicas predictivas y algoritmos de análisis multivariable.

• Integrar la utilización de las últimas tecnologías y tecnicas captación de señal, medida y monitorización para la detección precoz y seguimiento preciso de los fallos.

• Implementar de una metodología específica para relacionar las señales monitorización con análisis RCM y modos de fallo de los sistemas ferroviarios

• Gestión inteligente y automatizada de la información.

• Valoración dinámica del riesgo de fallo y su cuantificación económica. Ayuda al proceso de toma de decisión de O&M.

• Proporcionar una solución hardware de ultima generación, con alta capacidad de computación, modular, flexible y poco intrusivo. Aplicaciones software de configuración interface de usuario y análisis. Conectividad y acceso desde centros de control remotos.






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• Entorno de simulación de comportamiento de sistemas en ambientes o

condiciones severas de operación (ambientes desérticos, tropicales, uso intensivo, etc.)

Objetivos de explotación y negocio:

Se analizarán dentro de este proyecto las condiciones de viabilidad económica entorno al aprovechamiento de los resultados del proyecto. Tanto como aplicación de la tecnologia

de manera generalizada por la propia ADIF, como de la posible generación de tecnología que pueda comercializarse de manera independiente. En particular se incluyen como objetivos del proyecto:

Valoración del beneficio económico de la aplicación de la plataforma en el mantenimiento de infraestructura ferroviara. Relación entre costes de implatanación y amortización en base a los beneficios (reducción de costes de O&M, faltas de disponibilidad, etc)

Análisis de los resultados tecnologicos con capacidad de explotación comercial. Tanto la plataforma completa como algunos resultados parciales pueden ser suceptibles de comercialización en

Objetivos particulares del demostrador tecnológico

Se propone el diseño, implantación y puesta en servicio de un sistema piloto de la plataforma en el entorno de la subestación reversible de “La Comba”, incluyendo la integración de monitorización y control como parte de la aplicaciones del Laboratorio TIC del Centro de Tecnologías Ferroviarias de ADIF en el PTA de Málaga. El esquema del demostrador aparece en la siguiente figura:






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Análisis de la fiabilidad del tramo reversible. Se estudiaran los equipos y sistemas involucrados por las nuevas condiciones funcionales del tramo, directamente (equipos de la propia subestación) o indirectamente (afecciones a elementos aledaños como subestaciones cercanas)

• Implementación de sistema de monitorización y medida de la fiabilidad. Incluye los posibles puntos de medida y las tecnologías empleadas, el diseño de la adaptación hardware a partir del sistema modular propuesto y la interface de monitorización y control.

• Integración de punto de control remonto y análisis como herramienta software dentro del Laboratorio TIC de ADIF (Centro Tecnologías Ferroviarias, PTA Málaga)

De manera opcional, se podrán hacer pruebas de integración en la plataforma de metodologías de auscultación de elementos no directamente involucrados en la gestión de flujos energéticos, como por ejemplo: comportamiento de la superestructura de la vía, detección de carril roto, deformaciones, tensiones mecánicas en la catenaria

SISTEMA INVERSOR INYECCIÓN A RED

EQUIPO RECTIFICADOR CONVENCIONAL

TRAMO DE VIA

REVERSIBLE

LABORTARIO TIC (CTF): CONTROL EN TIEMPO REAL DE LA FIABILIDAD

SUBESTACIÓN CONVENCIONAL CERCANA

SUBESTACIÓN CONVENCIONAL CERCANA

LA COMBA, SUBESTACIÓN REVERSIBLE

CONEXIÓN CA

CONEXIÓN CC

GESTÓN DE ALARMAS, UMBRALES Y EVENTOS

HMI DE OPERACIÓN DE PLANTA

MONITORIZACIÓN Y CONTROL LOCALES

PMF PMF

PMF

PMF

PMF PMF

PMF

PMF

PMF

PMF

GESTÓN REMOTA E HISTORICOS DE ALARMAS, UMBRALES Y EVENTOS

PROGRAMACIÓN DE ALGORITMOS DE FIABILIDAD, RIESGO, COSTE

INTEROPERABILIDAD CON OTRAS APLICACIONES Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN

SIMULACIONES DE ESCENARIOS DE FIABILIDAD

SUPERVISIÓN TIEMPO REAL Y ANALISIS

RED DE COMUNICACIÓN

CATEMAR

IA

PMF Punto de Medida de Fiabilidad






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Se generalizarán las conclusiones del proyecto piloto a la red de Infraestructura Ferroviaria, y se analizará la influencia de distintos parámetros en la fiabilidad de las mismas; obteniendo así, entre otros, una evaluación previa de la fiabilidad de sistemas en condiciones ambientales y/o de operación severas y la fiabilidad de elementos innovadores a integrar en la red ferroviaria.

Resultados esperados del proyecto

• Verificación práctica de las capacidades y potencialidad de la tecnología propuesta

en la plataforma e-maintenance. Demostrador tecnológico en funcionamiento.

• Análisis de fiabilidad del proceso de aprovechamiento de la energía de regenerada en la frenada hacia la red eléctrica sobre sistema de red ferroviaria convencional:

• Análisis de criticidad del proceso de devolución a la red de la energía regenerada, los equipos y sistemas involucrados.

• Descripción de los principales modos de fallo de los sistemas críticos detectados.

• Elección de variables significativas para el seguimiento de la condición de los equipos críticos a partir de sus modos de fallo.

• Recopilación de datos e históricos para describir el funcionamiento del proceso analizado: operación, mantenimiento, eventos, alarmas, fallos, tiempos de reparación, etc.

• Integración de sistema de gestión de la fiabilidad en el Laboratorio TIC del CTF de

ADIF en Málaga. Aprovechamiento de las potencialidades de esta instalación para el desarrollo de las aplicaciones web que soporten la plataforma.

• Desarrollo de algoritmos específicos de cálculo multivariable de la fiabilidad en los sistemas críticos analizados.

• Desarrollo de algoritmos para la estimación del riesgo ecónomico ligado al deterioro de los niveles de fiabilidad en los sistemas críticos analizados. Comparación en función del estado del sistema de los costes asociados al mantenimiento preventivo frente al correctivo (run to fail)






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• Simulación de fiabilidad de los sistemas en condiciones severas de

funcionamiento. Propuesta de metodología para emplear la herramienta desarrolladas para simular la evolución de la fiabilidad de los sistemas en situaciones de especial severidad como ambientes agresivos o elevados niveles de uso.

• Conclusiones sobre la extensión de la utilización de la plataforma y su tecnología dentro del mantenimiento de infraestructura ferroviaria y otros proyectos estratégicos de cómo el Anillo Ferroviario de Antequera.

Aplicación práctica de los resultados del proyecto por parte de Adif.

El desarrollo de la plataforma planteada abre la puerta toda una serie de líneas de trabajo en las que obtener rendimiento más allá de los resultados inmediatos del proyecto. A continuación se apuntan alguna de las que puede resultar de mayor interés.

Supervisión de la condición y fiabilidad de sistemas integrados en la red ferroviaria:

• Integración de técnicas predictivas avanzadas en el análisis y control de estado de sistemas críticos.

• Generalización del uso de herramientas predictivas. Modernización de los procedimientos y estrategias de mantenimiento.

• Monitorización avanzada de la fiabilidad de nuevas instalaciones en condiciones severas o no controladas:

• Fiabilidad y ciclo de vida en ambientes desérticos: Medina-La Meca.

• Fiabilidad y ciclo de vida en climas fríos extremos: Moscú-San Petersburgo.

• Desarrollo de metodologías para auditar la condición de equipos y sistemas durante el periodo de garantía del fabricante: gracias a la caracterización del sistema mediante la plataforma multivariable seria posible descubrir modos de fallo achacables a defectos de fabricación y/o montaje antes de que se cumpla el periodo de garantía.

Plan de trabajo






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Paquetes de trabajo

PT1. Análisis de los sistemas convencionales de la subestación. Relación entre modos de fallo críticos y señales de medida a emplear

Objetivos Generales:

Determinar las relaciones existentes entre los modos de fallo, de los sistemas críticos de las subestaciones y las señales monitorizadas, recibidas de campo y del Centro de Control, que permitirán, posteriormente, determinar las medidas para predecir cada modo de fallo.

Objetivos Específicos:

⋅ Determinar los sistemas críticos (transformadores, interruptores, reguladores de tensión, convertidores, etc., determinados de forma cuantitativa), a los que se va aplicar RCM, y sus subsistemas.

⋅ Establecer los diagramas de contorno, determinando sus límites y subsistemas de los elementos monitorizados (resultantes del estudio precedente):

⋅ Esquemas topológico-funcionales, modos de fallo y señales, de acuerdo con ISO 14224, de los subsistemas principales y de los ítems mantenibles.

⋅ Diagrama Entrada-Proceso-Salida. ⋅ Determinación de los estándares de operación para cada uno de los subsistemas/funciones.

⋅ Revisar las estrategias de mantenimiento actualmente existentes, para los sistemas críticos, teniendo en cuenta:

⋅ Pérdidas funcionales y modos de fallo: determinación de las posibles pérdidas funcionales (total/parcial) y modos de fallo. Análisis de consecuencias de los modos de fallo y su criticidad: Determinación de las consecuencias operacionales, de seguridad, medio-ambientales, etc. De cada modos de fallo realizando una jerarquización de los mismos basada en su criticidad.

⋅ Revisión de los planes de mantenimiento disponibles y de las estrategias preventivas (cíclicas, en base a condición o predictivas), y correctivas (lógica RCM).

⋅ Seleccionar los modos de fallos críticos de cada sistema a monitorizar: tras detectar los sistemas o elementos críticos se analizarán los modos de fallo para detectar aquellos que a su vez son críticos dentro de cada elemento.

⋅ Analizar las señales de control disponibles, para cada elemento y determinar las necesarias. ⋅ Asociar las señales a los modos de fallo, para cada elemento.

Resultados Esperados:

Análisis completo de la estrategia de mantenimiento sobre los elementos convencionales del complejo Subestación-Laboratorio de Energía. Partiendo de la situación preexistente, en operativa de manteniendo y sistemas de monitorización, se definiran las especificaciones (sistemas críticos, modos de fallo críticos, señales de control y relación de estas con los modos de fallo para el diseño de la solución técnica que se propone los siguiente paquetes de trabajo.

Duración:

1,5 meses

⋅ Inicio: Mes 1 del proyecto

⋅ Fin: Mes 2 del proyecto Entregables

D1.1: Memoria descriptiva que incluya el estado actual del sistema analizado (estrategia de mantenimiento y señales de control preexistentes, análisis de criticidad (metodología y resultados), análisis de modo de fallo por elemento, Análisis de las señales a utilizar en la monitorización de los modos de fallo. Restricciones y limitaciones de los resultados.

D1.2. Tablas de relación entre modos de fallo, señales de control para monitorización de modos de fallo y restricciones/limitaciones de los resultados.

Responsable Windinertia

Nº de tareas 5

Metodología a Utilizar

Este paquete se corresponde con una fase de toma de datos y análisis previo. Dentro de esta se solicitará y estudiará la documentación disponible sobre la subestación, tanto componentes técnicos, estrategia de mantenimiento y datos históricos de monitorización y operación de mantenimiento. Se realizarán visitas a la instalación y entrevistas con el personal clave. Finalmente se realizará un trabajo de análisis para el procesamiento de la información y la obtención de los resultados propuestos.

T1.1. Descripción del sistema y análisis de criticidad en la subestación

T1.2. Determinación y análisis de modos de fallo críticos

T1.3. Análisis de las señales y de las tecnologías de medición






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T1.4. Caracterización de la medida y control de los modos de fallos: relación modo de fallo críticos y señales

T1.5. Redacción de informes y entregables

PT2. Análisis de los sistemas no convencionales de la subestación reversible Relación entre modos de fallo críticos y señales de medida a emplear.


Caracterizar la fiabilidad y sus parámetros básicos de sistemas experimentales de cara a su posible integración robusta dentro del sistema ferroviario.

Determinar las relaciones existentes entre los modos de fallo de los prototipos o equipos experimentales que conforman el Laboratorio de Energia y las señales monitorizadas, recibidas de campo y del Centro de Control, que permitirán, posteriormente, determinar las medidas para predecir cada modo de fallo en dichos sistemas


⋅ Establecer los diagramas de contorno, determinando sus límites y subsistemas de los elementos monitorizados:

⋅ Esquemas topológico-funcionales, modos de fallo y señales, de acuerdo con ISO 14224, de los subsistemas principales y de los ítems mantenibles.

⋅ Diagrama Entrada-Proceso-Salida. ⋅ Determinación de los estándares de operación para cada uno de los subsistemas/funciones.

⋅ Revisar las estrategias de mantenimiento actualmente existentes, para los sistemas críticos, teniendo en cuenta:

⋅ Pérdidas funcionales y modos de fallo: determinación de las posibles pérdidas funcionales (total/parcial) y modos de fallo. Análisis de consecuencias de los modos de fallo y su criticidad: Determinación de las consecuencias operacionales, de seguridad, medio-ambientales, etc. De cada modos de fallo realizando una jerarquización de los mismos basada en su criticidad.

⋅ Revisión de los planes de mantenimiento disponibles y de las estrategias preventivas (cíclicas, en base a condición o predictivas), y correctivas (lógica RCM).

⋅ Seleccionar los modos de fallos críticos de cada sistema a monitorizar: tras detectar los sistemas o elementos críticos se analizarán los modos de fallo para detectar aquellos que a su vez son críticos dentro de cada elemento.

⋅ Analizar las señales de control disponibles, para cada elemento y determinar las necesarias. ⋅ Asociar las señales a los modos de fallo, para cada elemento.


Estudio y análisis completo de las condiciones de fiabilidad de los sistemas experimentales del Laboratorio de Energía. Se arrojaran datos y se plantearán metodologías útiles para preveer los niveles de fiabilidad de nuevas soluciones tecnológicas antes de su integración como elementos de la infraestructura ferroviaria. Se definirán las especificaciones ( modos de fallo críticos, señales de control y relación de estas con los modos de fallo) para el diseño de la solución técnica que se propone los siguiente paquetes de trabajo.

Duración:

1,5 meses


⋅ Fin: Mes 2 del proyecto

Entregables

D2.1: Memoria descriptiva que incluya el estudio de la fiabilidad de elementos experimentales incluyendo análisis de modo de fallo por elemento, análisis de las señales a utilizar en la monitorización de los modos de fallo. Restricciones y limitaciones de los resultados.

D2.2. Tablas de relación entre modos de fallo, señales de control para monitorización de modos de fallo y restricciones/limitaciones de los resultados.


Nº de tareas 5


Este paquete se corresponde con una fase de toma de datos y análisis previo. Dentro de esta se solicitará y estudiará la documentación disponible sobre los sistemas y los objetivos tecnológicos innovadores planteados en su diseño. Se analizarán también los casos de uso teóricos de los mismos y factores de particularización para su integración real como el dimensionamiento y la escalabilidad. Se realizarán visitas a la instalación y entrevistas con el personal clave. Finalmente se realizará un trabajo de análisis para el procesamiento de la información y la obtención de los resultados propuestos.

T2.1. Análisis y descripción de los elementos innovadores desde el pto de vista de la fiabilidad y el mantenimiento.

T2.2. Determinación y análisis de modos de fallo críticos






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T2.3. Análisis de las señales y de las tecnologías de medición

T2.4. Caracterización de la medida y control de los modos de fallos: relación modo de fallo críticos y señales

T2.5. Redacción de informes y entregables

PT3. Diseño y adaptación del sistema hardware de adquisición de datos y comunicaciones


Implantación de los sistemas hardware de captación de señales de control y comunicaciones para la monitorización de elementos funcionales de los sistemas críticos de la instalación ferroviaria.

Estudio de las tecnologías de medición necesarias para la elección e instalación de transductores específicos de señal y su comunicación con la red de adquisición de datos.

Monitorización fiable y eficiente de las señales, presentes en la instalación, propensas de relacionar con los modos de fallos del sistema.


⋅ Instalación de un sistema de captación de datos basado en una red industrial maestro-esclavo compuesta por elementos registradores de señal y concentradores de datos

⋅ Implantación de un sistema de monitorización flexible, poco intrusivo y escalable que permita realizar una captación de señal eficiente, aportando información vital para el estudio de los modos de fallos del sistema monitorizado.

⋅ Sistema de monitorización con capacidad de integración de señales existentes en el sistema ferroviario bajo estudio.

⋅ Sistema robusto y con una alta fiabilidad en entornos industriales, permitiendo la evaluación dinámica y exhaustiva de las señales de los sistemas críticos de la instalación ferroviaria.

⋅ Estudio de las tecnologías de medición y elección de los transductores necesarios para la captación de las señales a monitorizar en la infraestructura ferroviaria: ⋅ Señales eléctricas (tensión e intensidad) ⋅ Vibraciones ⋅ Ultrasonidos ⋅ Temperatura, Humedad ⋅ Termografía

⋅ Obtención de medidas, resultado de procesamiento de señal de los elementos críticos bajo estudio y que están asociadas a los modos de fallos definidos para el sistema.

⋅ Gestión inteligente de los umbrales y alarmas, asociadas a los procesos físicos estudiados, evaluando las condiciones de criticidad del sistema.


Monitorización global y eficiente de las variables de estado presentes en el sistema, aportando información vital para la evaluación del estado de los activos presentes en la infraestructura ferroviaria. Los datos obtenidos por la red de captación de señal, en base a los umbrales y alarmas detectadas, servirán de fuente de información a los algoritmos de fiabilidad que evalúan las nuevas condiciones de criticidad del sistema bajo estudio, aumentado la eficiencia en el mantenimiento preventivo de los activos industriales monitorizados.

Duración:

Entregables

D2.1: Memoria descriptiva de la estructura del sistema hardware de adquisición de datos y comunicaciones. Organización espacial de los registradores y concentradores de datos y especificaciones técnicas de las comunicaciones implementadas.

D2.2. Relación de medidas obtenidas a partir de los procesamientos de las señales adquiridas y su relación con los modos de fallos


Nº de tareas 5


En este paquete de trabajo se realizará un diseño de la red de adquisición de señal en base a las necesidades técnicas de la instalación ferroviaria. Se solicitará las especificaciones de medida y su relación con los modos de fallos críticos. En base a estas especificaciones se estudiarán las tecnologías de medidas necesarias para la elección de los transductores de señal y el diseño de las adaptaciones para la captación de las señales por los registradores de datos. En esta fase se procederá a la instalación de los sensores en los elementos críticos a monitorizar, se configurarán los equipos de captación de señal para la adquisición y procesamiento de los datos, se implementarán las comunicaciones entre los registradores de datos y el concentrador de red y se gestionarán los umbrales y alarmas. Finalmente toda la información recogida se transmitirá a la aplicación superior de monitorización y control del sistema.






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T3.1. Definición de las especificaciones de medida y su relación con los modos de fallo críticos

T3.2. Análisis de señales anteriormente presentes en la instalación y valoración de su integración dentro del nuevo sistema

T3.3. Estudio y elección de tecnologías de medición para las variables definidas para el control de los modos de fallo

T3.4. Definición del esquema general captación de señal y comunicaciones

T3.5. Adaptación y programación firmware del sistema de adquisición y procesado de datos

PT4. Algoritmos de Ayuda a la Toma de decisiones


El objetivo de este paquete de trabajo es el desarrollo de algoritmos de ayuda a la toma de decisiones, mediante la evaluación de la fiabilidad de los equipos monitorizados.


⋅ Determinar las señales de campo actualmente monitorizadas y la información de umbrales, para el diseño de los algoritmos.

⋅ Determinar incidencias, datos relativos a las mismas y tiempos de operación, para el diseño de los algoritmos.

⋅ Definir los parámetros a considerar para determinar las criticidades de los modos de fallo. Recopilar los datos históricos de esos parámetros.

⋅ Determinar las opciones de explotación de los algoritmos como soporte a la toma de decisiones de mantenimiento: evaluación de fiabilidad, costos y riesgo.

⋅ Relacionar las señales actualmente disponibles y los modos de fallo críticos. Seleccionar los casos a estudiar de acuerdo con la criticidad (definiendo el criterio matemático de determinación) y las señales de monitorización disponibles.

⋅ Establecer una tabla de ponderación de las variables de monitorización para cada modo de fallo seleccionado.

⋅ Simulación de cada política aplicada a cada modo de fallo crítico.


⋅ Desarrollado un algoritmo por cada modo de fallo monitorizado, que evalúe la fiabilidad del Sistema respecto de dicho modo de fallo.

⋅ Evaluado el coste asociado a cada modo de fallo. ⋅ Evaluado el coste asociado a cada operación de mantenimiento asociada a los modos de fallo

estudiados. ⋅ Comparado el coste asociado al riesgo de cada modo de fallo respecto al coste de

mantenimiento preventivo.

Duración:

20 meses


⋅ Fin: Mes 22 del proyecto

Entregables

D4.1: Documento descriptivo de los algoritmos de evaluación de la fiabilidad.

D4.2: Documento descriptivo de la evaluación del coste de cada modo de fallo.

D4.3: Documento comparativo de los costes asociados al riesgo frente al mantenimiento preventivo.

D4.2.: Tabla de niveles de alarma para cada modo de fallo.


Nº de tareas 5


A lo largo de las tareas se desarrollarán los algoritmos, con el detalle necesario para su implantación en la plataforma Software (PT5).

T4.1. Revisión de los históricos de variables monitorizadas y operaciones de mantenimiento

T4.2. Evaluación del coste de cada modo de fallo y su grado de criticidad

T4.3. Desarrollo de algoritmos de evaluación de la fiabilidad

T4.4. Desarrollo de algoritmos de evaluación del coste asociado al riesgo, y comparativa frente al mantenimiento preventivo

T4.5. Establecer niveles de alarma para cada modo de fallo






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PT5. Software y comunicaciones. Diseño y adaptación del paquete software e integración en Laboratorio TIC


Integración de toda la información registrada por la red de captación de señal, definida en PT3, en un entorno software que facilite el acceso a los resultados de las señales monitorizadas para los modos de fallo definidos; aportando una interfaz visual de usuario en la que se representen todos los parámetros de fiabilidad, criticidad y riesgos cometidos en el mantenimiento del sistema monitorizado.


⋅ Monitorización visual y de control mediante una interfaz interactiva en la que se muestran los valores de las medidas obtenidas a partir de los procesamientos de las señales de control, posibilitando la visualización de la evolución de las señales monitorizadas así como las alarmas y eventos producidos,

⋅ Recolección mediante scripts inteligentes de toda la información recogida por la capa hardware de adquisición de señal

⋅ Generación de una base de datos central de almacenamiento de la información del sistema crítico monitorizado , registrando la información y sirviendo de fuente de datos a las aplicaciones superiores de monitorización visual, fiabilidad y configuración

⋅ Implantación de una aplicación de fiabilidad en la que se relacionarán las señales monitorizadas con los modos de fallos del sistema

⋅ Configurabilidad de la capa de adquisición de señal a raíz de la información suministrada por la aplicación de fiabilidad en base a parámetros de fallos y alarmas.

⋅ Visualización de los costes de mantenimiento y riesgos económicos cometidos en base a la confiabilidad y criticidad del sistema.

⋅ Posibilitar la integración y visualización de sistemas de monitorización existentes gracias a la estructura flexible y abierta de comunicaciones con otras aplicaciones.

⋅ Generación de informes para el control exhaustivo de las acciones preventivas de mantenimiento. ⋅ Integración de la aplicación dentro del Laboratorio TIC de ADIF en el CTF para el control y la

monitorización remota de los activos industriales objetivos de estudio.


La plataforma software desarrollada es una herramienta que aporta una visión completa de todo el sistema, ofreciendo la capacidad de toma de decisiones, configurando la red de monitorización según las especificaciones de fiabilidad, aportando un apoyo visual de las señales monitorizadas y de los riesgos económicos cometidos.

Duración: ⋅

Entregables

D2.1: Definición de las especificaciones técnicas de la aplicación software en base a las necesidades de monitorización y control de la instalación ferroviaria bajo estudio.

D2.2. Aplicación “ad hoc” de software inteligente de mantenimiento para su instalación en el Laboratorio TIC de ADIF


Nº de tareas 5


En base a las especificaciones técnicas de la instalación a controlar se desarrollará una plataforma software ad hoc, que proporcionará un sistema de monitorización y control en base a los parámetros de fallos y alarmas, asociados a los modos de fallos del sistema. Gracias a la utilización de algoritmos de fiabilidad el sistema proporcionará información sobre los riesgos y/o ahorros económicos que aporta el mantenimiento preventivo del activo monitorizado. Por último el sistema posee la capacidad de integración dentro del centro de trabajo localizado en el Laboratorio TIC de ADIF situado en el CTF.

T5.1. Definición de especificaciones generales de la plataforma

T5.2. Desarrollo ad-hoc de la plataforma

T5.3. Configuración de SCADA de monitorización de parámetros de fallo y alarmas

T5.4. Programación de algoritmos multivariables de fiabilidad y riesgo económico

T5.5. Integración dentro del Laboratorio TIC de ADIF en el CTF






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4.1. Transferencia tecnológica. Presentacion/gestión de

proyectos a convocatoria de incentivos a la investigación.

PROYECTOS DE I+D+i PRESENTADOS DURANTE ELPERIODO DEL PFM

FINANCIADOR DESCRIPCIÓN FECHA MINISTERIO DE INDUSTRIA TURISMO

Y COMERCIO. P. Reindus

PROYECTO E-IM: APLICACIONES TICS AVANZADAS PARA LA MEJORA DE LA ECOEFICIENCIA DE

LOS PROCESOS INDUSTRIALES A TRAVÉS GESTIÓN INTELIGENTE DEL CILCO DE VIDA DE LOS ACTIVOS DE PRODUCCIÓN

2010-2014

JUNTA DE ANDALUCÍA PLAN DE

EXCELENCIA

PROYECTO CON-EOL: MANTIENIMIENTO INTELIGENTE EN AEROGENRADORES 2010-2013

CCEE ICT Factories of the Future 2013

FP7-2013-NMP-ICT-FoF

Integrated Service Provision for

Coupled Whole Manufacturing Systems: towards Self-Adaptive

Repair, Reconfiguration, Retrofit, Renovation, Recovery, and Re-use

EN EVALUACIÓN

4.2. Resultados de investigación académica.

Para terminar, se ha lanzado la línea investigadora del alumno, habiendo sido aceptados 3 articulos para la participación en el congreso especializado Prognostics and System Health Management Conference PHM-2013 Milan 8-11 September, 2013. En el momento






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de la redacción de esta memoria estos artículos están en proceso de redacción.

The PHM Paradigm in Photovotaics Power Plants with Store

Energy System within Smart Grid Applications. Antonio J. Guillén*, Adolfo Crespo, Juan Gómez, José I. León, Pedro Moreu,

Antonio Sola,

Department of Industrial Management, School of Engineering, University of Seville, Camino de los Descubrimientos s/n. 41092 Seville, Spain.

1. Abstract

After decades of investment, research effort and technical developments, also pushed with the governments support, the solar photovoltaic technology is now achieving the “grid parity”. This new generation of photovoltaic installations, including back-up energy storage systems, is considered to be integrated into the usually called smart grid application, making possible an efficient power sharing between the grid and the loads.

The importance of the maintenance function keeping and improving safety, reliability and cost-effective systems and subsystems is crucial �for the stable operation of the grid. Latest advances as condition monitoring and the rest of issues that are being included in PHM paradigm as prognosis methods can offer effective maintenance approaches. On the other hand, it is important that industry and academia work together to discuss the actual applications where new scenarios after the grid parity are considered achieving successful solutions.

In this paper, a real case of a micro smart grid application including pv plant, energy storage systems and grid monitoring is analyzed. Different PHM frameworks and methodologies are addressed. This work is pat is part of the “Smart Solar” project, a research project financed by Ministry of Economy and Competitiveness of Spain.

Keywords: PHM, Condition Monitoring, Failure Detection, PV Maintenance, Energy

Sotore System, Smart Grid montioring.






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Advances in PHM Frameworks: Processing Methods, Prognosis

Models & Algorithms, Decision Making. Juan Gómez *, Antonio J. Guillén , Adolfo Crespo, Pedro Moreu, Luis Barberá,

Antonio Sola


1. Abstract

Competitiveness in high technological sectors such as industrial processes, utility networks, railway, renewable energy, aircraft, etc., is continuously demanding innovations –with new and more restrictive requirements, specially, reliability requirements- and operation and maintenance costs reduction (prevention, appraisal and failure costs). In this context, both maintenance strategies and maintenance methodologies improvements are needed in order to adapt them to such a new technological complex scenario. Within this challenge there is a big opportunity as well: all these advances or innovations include information and communication technologies (ICT), allowing the emerge of concept PHM (Prognosis Health Management) as the key for achieving efficient maintenance and lowering life-cycle costs.

This paper outlines the main topics that are included in an integrated view of PHM framework, from the signal monitoring and diagnostic techniques to prognosis, toward the generation of “business value”. Then provides and overview of the current research and describes the emerging challenges from these new operational and maintenance generation. Special attention is given to review the tools and methods for degradation process model and decision-making support. A simple model for prognosis and follows degradation process is showed using a practical case. In this case the degradation of one critical failure mode from a wind turbine is modeled introducing operational and environmental parameters.

Keywords: PHM Framework, Condition Monitoring, Fault Detection, Prognosis

Algorithms, Mathematical Models, Decision Making, Degradation Modeling,

Preventive & Predective, e-maintenance






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State of art maintenance applied to wind turbines Luis Barberá*, Adolfo Crespo, Juan Gómez, Vicente González-Prida, Antonio Sola,

Antonio J. Guillen


Abstract

This paper is aimed to deal with maintenance aspects related to devices which are involved in the generation of electric power from clean sources as the wind energy. Particularly, the objective of this research is to analyze all those important studies that have provided a better view on the maintenance of wind turbines.

With that purpose, this document starts introducing the concept of O&M activities applied to wind turbines. A brief historical approach regarding the maintenance of these devices is described in order to continue with a review the condition based maintenance applied to these wind turbines. Due to the huge amount of data that are in used during the operation of these wind farms, the paper includes a section dealing with the data management and how they can help to take decisions considering that information which is more important and really profitable for the maintenance area.

Finally, this paper ends summarizing the main aspects of the research in the conclusions section, underlining those important issues related to the wind turbines and their state of the art.

Keywords: Condition Monitoring, Failure Detection, Turbines Maintenance, Wind

Farms.






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5. Conclusiones al proyecto fin de master y propuesta

de línea investigadora

Como ultimo apartado y resumen del proyecto se presentan a continuación las conclusiones del mismo. Este trabajo tiene además la especial consideración de que supone el punto de partida para iniciar la investigación que me lleve a realizar mi tesis doctoral. Por ello se incluye también en este apartado una breve reseña sobre la posibles líneas que pueden plantearse como continuación investigadora de los trabajos realizados.

5.1. Conclusiones

• Demostración de la necesidad de un framework con las características genéricas

del presentado en este trabajo. Independientemente de la discusión sobre la bondad del framework planteado de manera concreta, se concluye que son necesarios desarrollos conceptuales como el expuesto para la evolución necesaria de la ingeniería de mantenimiento.

• Contextualización del problema. Especialmente en lo relacionado a la interrelación entre los topics CBM, PHM y e-maintenance.

• Desarrollo de framework. Planteando una estructura lógica y funcional que permite la generación de nuevas aplicaciones con gran potencial de evolución en el sentido requerido por la industria.

• Desarrollo práctico de un ejemplo concreto de plataforma de IT. En estado aún muy ”embrionario” el esfuerzo que se ha realizado, desde el punto de vista de diseño general y gestión en el caso del trabajo del proyecto, ha sido muy importante. Entre otras cosas ha sentado las bases solidas para el desarrollo de avanzadas versiones cercanas a ser comercializables y ha permitido entrar en contacto y el trabajo directo con agentes de la industria e incorporar sus necesidades y puntos de vista, dotados de una visión práctica muy necesaria para el éxito de estos desarrollos.

• Se ha materializado con éxito el proceso de transferncia tecnológica y gestión de la I+D+i, como refleja el amplio ratio de resultados positivos en las convocatorias






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de financiación de I+D+i a las que se ha acudido con planteamientos obtenidos como resultados de estos proyectos.

5.2. Posibles líneas de investigación.

Como línea de investigación que habrá de materializarse en el tema de mi tesis, está fundamentalmente la profundización en el modelado de estructuras y metodologías genéricas que permitan la utilización conjunta de multiples variables en la consecución de objetivos del PHM. Especialmente en el desarrollo y modelado de nuevos algoritmos y entornos de simulación que permitan una mayor potencia, versatilidad y dinamismo a la hora de adaptarse a los entornos complejos y de alto ritmo de cambio de la industria.

Como campos de posible aplicación destacar:

• Industria térmica de generación eléctrica

• Las energías renovables, especialmente la eólica

• La fiabilidad en las Smart Grid (nuevos paradigmas de distribución eléctrica)

• Las infraestructuras y equipos ferroviarios.






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6. Bibliografía y referencias

[1] A Crespo, P Moreu, A Sanchez, “Ingeniería de Mantenimiento, Técnicas y métodos de aplicación a la fase operativa de los equipos”, Ediciones Aenor

[2] JF Gómez, A Crespo, “Maintenance Management in Network Utilities, framework and practical implementation”, Springer-Verlag, London 2012

[3] A Muller, A Crespo, B Iung;“On the concept of e-maintenance: Review and current research”; Elsevier, Reliability Engineering and System Safety 93 (2008) 1165–1187

[4] Bellini, F.Filippetti, C.Tassoni, G. A. Capolino, “Advances in Diagnostic Techniques

for Induction Machines”, IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 55, no. 12, pp 4109-4123, Dec 2008.

[5] Ly, K. Tom, C.S. Byington R. Patrick, G. J. Vatchsevanos, “Fault Diagnosis an Failure Prognosis on Engeneering System: a Global Perspective” 5th Annual IEEE Conference on Automation Science and Engineering, pp.108-115, Ago. 2009.

[6] Christian K. Hansen, Ph.D A Prognostic Model for Managing Consumer Electricity Demand and Smart Grid Reliability Christian K. Hansen, Ph.D.

[7] L Pintelon, LF Gelders “Maintenance management decision making”. Eur J Oper Res 1992, 58(3):301-317

[8] P Scarf, “New Challenges in Maintenance Modelling”, Congres Seville AMEST-12, 2nd IFAC workshop.

[9] D Hoffman, “PHM issues, trends and challenges: IEEE PHM vision”, Congres Seville AMEST-12, 2nd IFAC workshop.

[10] Z Wen, H Zou “Electrostatic Monitoring of Gas Path Debris for Aero-engines”, IEEE Transaction on Reliability, vol 60, no, march 2011.

[11] D Jiang, C Liu “Machine Condition Classification Using Deterioration Feature Extraction and Anomaly Determination” ”, IEEE Transaction on Reliability, vol 60, no, march 2011.






[email protected]

[12] “Manual de Análisis Vibracional Nivel II”. ADEMINSAC, Ahorro de Energía y Mantenimiento Industrial SAC.