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LOS RETOS DEL MANTENIMIENTODE EQUIPOSEN EL SECTORUTILITIES
2020
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Los retos del mantenimiento de equipos en el sector Utilities
El sector de las Utilities está viviendo un momento de inflexión marcado por la irrupción de start-ups y empresas relacionadas con energías renovables y por una creciente digitalización de todos los aspectos del negocio.
Whitepaper elaborado por Infor e iKN Spain en colaboración con:
Víctor Montaño, Jefe de Estrategia de Activos de la Compañía Logística
de Hidrocarburos. CLH; Mariano Gaudó. Head of Asset Control Center.
Electricity Naturgy; Alberto Avecilla. Responsable de Control y Seguimiento
de Activos. Sacyr
Un área en la cual la digitalización puede tener mayor impacto es la parte de gestión de activos y
mantenimiento de equipos. Las tecnologías digitales pueden ayudar a las empresas a evolucionar,
pasando de hacer tan solo un seguimiento y reparación del equipo a tener una estrategia que maxi-
mice el retorno de la inversión (ROI) de los activos físicos, garantizando que el equipo funcione con
la máxima eficiencia y efectividad. La tecnología digital también permite la recopilación y el análisis
de datos, de modo que las empresas no solo pueden entender mejor lo que significa la madurez de
sus activos, sino también evaluar la condición del equipo y predecir por qué y cuándo fallarán los
activos.
Para Víctor Montaño, Jefe de Estrategia de Activos de la Compañía Logística de Hidrocarburos CLH,
“en nuestro país el sector está en pleno proceso de digitalización, tratando de ser mas eficientes a
través de nuevas herramientas, y de adoptar una gestión de activos más avanzada enfocándose a los
activos de mayor impacto para las organizaciones y en gestionar en base a datos”.
Mariano Gaudó, Head of Asset Control Center de Electricity Naturgy opina que las empresas espa-
ñolas están en una situación bastante favorable para afrontar esta etapa: “Las utilities españolas ini-
ciaron hace décadas la digitalización de sus activos prioritarios para facilitar la operación y gestión
de las redes, o mejorar sus actividades de exploración y producción. En los últimos años, gracias la
evolución e irrupción de nuevas tecnologías, sus economías de escala y la necesidad de dotar de
flexibilidad a plantas y redes para incorporar a nuevos agentes está siendo posible extender esta
digitalización al resto de los activos de forma masiva, por lo que partimos de una posición favorable
para llegar a este punto. Como ejemplo podemos citar el despliegue de tecnologías bajo el concepto
de Smart Grids o redes inteligentes donde España ha sido pionera en la digitalización de las redes
de distribución eléctrica”.
Alberto Avecilla, responsable de Control y Seguimiento de Activos de Sacyr, explica que desde el
punto de vista de la maquinaria el objetivo es centrarse en el mantenimiento preventivo de la misma
y en el incremento de su vida útil, además de la importancia para mantener la producción y la eje-
cución en tiempo del proyecto.
Con el foco actual puesto en reducir gastos operacionales, es hora de evaluar los procesos actuales,
reconsiderar el sistema de gestión de activos vigente y cambiar a un proceso más estratégico que
incorpore prácticas predictivas.
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GESTIONAR EL ECOSISTEMA DE ACTIVOS
TECNOLOGÍAS DE FUTURO
Los activos no se encuentran aislados, sino que cada uno de ellos consta de un complejo sistema de
otros componentes, probablemente interrelacionados con otros activos de toda la planta de pro-
ducción. Esta configuración jerárquica requiere la capacidad de monitorizar, hacer un seguimiento,
notificar y ejecutar actividades basándose en una comprensión de cómo un movimiento afectará a
otro, a menudo con implicaciones potencialmente de largo alcance.
Para gestionar este ecosistema es necesario comprender cómo funciona cada activo en relación
con los demás, identificar los indicadores para determinar dónde se produce un fallo y actuar para
corregir el problema.
Sobre cuáles serán las tecnologías imprescindibles en el futuro de las Utilities, los expertos consul-
tados creen que los datos cada vez jugarán un papel más importante. Para Víctor Montaño, “por un
lado el big data toma mucha importancia cuando se pueden mezclar datos operativos con variables
propias de la condición de los activos. Así se pueden analizar tendencias, correlacionar eventos con
condiciones de contorno, o para ver situaciones anómalas o patrones anómalos”.
Él opina que los modelos predictivos son una capa adicional al big data en algunos casos, ya que
tratan de modelizar el funcionamiento de un activo a partir de todos esos datos. Gracias a la compu-
tación en la nube todo esto posible, además de dotar de más flexibilidad y abstraerse de los sistemas
de control.
Para Mariano Gaudó, “en el sector eléctrico, el empleo de tecnologías IoT, gemelos digitales, inteli-
gencia artificial y técnicas de analítica avanzada están suponiendo una mejor gestión del manteni-
miento gracias a la posibilidad de predecir de manera anticipada los posibles fallos e incidencias en
la red. Además, la utilización de drones equipados con tecnología LIDAR y las imágenes satelitales
están recogiendo información de la red eléctrica que nos permite minimizar las afecciones a las
líneas eléctricas por presencia cercana de vegetación, carreteras. Todo esto se traduce en un sumi-
nistro eléctrico, seguro y sostenible”.
Alberto Avecilla por su parte hace hincapié en que los proyectos en los que se trabaja actualmente
están en todo el mundo lo que hace que, como el entorno ha cambiado y las herramientas tecnoló-
gicas están muy maduras, hay que usar: desde plataformas de gestión de flotas que recojan datos
en tiempo real, hasta big data para el manejo de los datos, blockchain para certificación de los datos,
mantenimiento predictivo para aumentar la vida útil y aumentar la productividad de los proyectos
pudiendo planificar su mantenimiento, etc.
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LOS RETOS DE LAS UTILITIES
Preguntados por los retos a los que se enfrentan las organizaciones de utilities en nuestro país,
Victor Montaño identifica los siguientes:
Por su parte Mariano Gaudó opina que “si nos abstraemos del impredecible contexto socioeconómi-
co que resultará tras la pandemia de COVID-19, los retos de una utility distribuidora de electricidad
están indefectiblemente ligados a los objetivos de la transición ecológica. Esta transición pone el
foco en la electrificación de la economía para alcanzar la descarbonización, o lo que es lo mismo,
pone el foco en las redes de electricidad. Estas redes han de ser capaces de tecnificarse para dotar al
sistema de la flexibilidad necesaria para gestionar flujos de energía cada vez más dinámicos y maxi-
mizar la integración de los distintos agentes que entran en juego, por otro lado deben digitalizarse
para convertirse en una plataforma en la que interaccionen los agentes entre sí y con el distribuidor,
y lo que es más importante, deben obtener las condiciones regulatorias que les permitan acometer
las inversiones necesarias para materializar todo lo anterior”.
Adaptarse de manera razonable al entorno digital, aplicando tecnología con sentido común
allí donde resuelve un problema de manera rentable.
Gestionar en base a datos, generando la información mínima necesaria para la toma de de-
cisiones, involucrando a toda la cadena y facilitando el proceso.
Aumentar la eficiencia, manteniendo o aumentando la disponibilidad y fiabilidad con el mí-
nimo coste para aumentar el retorno de los activos.
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Otros retos a los que se enfrentan las Utilities hoy son:
Medir la eficiencia energética para predecir fallos
La eficiencia energética es un punto que suele pasarse por alto dentro de las prácticas de ges-
tión de activos de una empresa. Sin embargo, la medición de la eficiencia energética es uno
de los secretos mejor guardados de la predicción de fallos. En realidad, el consumo energético
puede indicar que se está creando un problema mucho antes de que ocurra un fallo.
Infraestructura anticuada
Desde líneas de alcantarillado a conductos de agua y subestaciones eléctricas, los componen-
tes de servicios públicos instalados hace décadas o, incluso, hace un siglo necesitan cada vez
más ser reparados o reemplazados.
Plantilla en transición
Una gran parte de la plantilla está llegando a la edad de jubilación; esto implica una pérdida
potencial de know-how y una necesidad de desarrollo de empleados nuevos especializados.
Preocupaciones de cumplimiento
A medida que las regulaciones para límites de descarga y emisiones de aire más estrictos
evolucionen, las empresas de servicios públicos deben estar preparadas para hacerles frente
y, a su vez, cumplir con las obligaciones de notificación relacionadas.
Estándares de fIabilidad
La necesidad de niveles de servicio fiables y consistentes hace más urgente la adopción de
estándares como PAS-55, ISO 55000, e ISO 50001, que proporcionan directrices para estable-
cer programas de gestión de activos y energía precisos, puntuales, económicos y que puedan
repetirse.
Sistemas y modelos de negocio anticuados
Los procesos y sistemas existentes impiden a las empresas identificar claramente qué es ne-
cesario hacer y cuándo, dónde y con qué prioridad se debe actuar.
Experiencia del cliente
Los servicios públicos deben ser capaces de satisfacer la demanda de los clientes actuales
para obtener niveles sin precedentes de transparencia, velocidad de respuesta y calidad del
servicio.
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ELABORAR UN PROGRAMA DE MANTENIMIENTO SEGÚN MEJORES PRÁCTICAS
Las empresas pueden confiar en estas cinco mejores prácticas para lograr el objetivo de un programa
de mantenimiento predictivo estratégico.
En la actualidad, la gestión de activos requiere más que el simple equilibrio entre el rendimiento de
activos y su longevidad. Las empresas de servicios públicos deben emplear técnicas de manteni-
miento predictivo en sus activos más estratégicos. Además, deben considerar la eficiencia energé-
tica para desarrollar una estrategia completa que elimine el tiempo de inactividad no planificado y
reduzca los costes operativos.
1. Evaluar la estrategia de mantenimiento actual
La empresa debe comprender primero el pasado y establecer una base de referencia para la actua-
ción. La empresa también debería determinar su aptitud a la hora de recopilar y analizar los datos
de los activos. La cantidad de datos que puede recopilar y analizar sentará las bases para todo el
programa. Con los datos adecuados, la empresa puede entender mejor cómo funciona su cartera de
activos y decidir dónde invertir presupuesto adicional para garantizar que los activos sean coheren-
tes con los objetivos estratégicos.
2. Identificar activos estratégicos
El mantenimiento predictivo no es necesario para todos los activos, pero se recomienda identificar
los activos estratégicos, es decir, aquellos que tienen un impacto directo sobre los ingresos. Además,
el rendimiento de producción ha de ser un factor a la hora de determinar la magnitud del fallo de un
equipo que reduce los ingresos.
3. Determinar los mejores indicadores del fallo
Los fallos se producen por diferentes razones y varían según el equipo, el entorno y los requisitos
operativos. Si se examina el historial de rendimiento de un activo, junto con estudios de fallos y casos
de referencia y, además, conocimientos y experiencias institucionales, es posible descubrir tenden-
cias y patrones.
4. Automatizar el análisis
Actuar en el momento indicado a partir de datos operativos en tiempo real es fundamental para que
un programa de mantenimiento predictivo sea efectivo. El antiguo método de hacer que el personal
analice los datos es ineficiente y puede derivar en análisis obsoletos debido al retraso temporal. Au-
tomatizar el proceso permite a la empresa tomar medidas sobre la base de un análisis en tiempo real.
CONTENIDO PATROCINADO POR INFOR
“Infor CloudSuite EAM es especialmente adecuado para abordar las ne-cesidades actuales y futuras de las utilities. Con la integración del siste-ma de gestión de activos con los sistemas GIS, y para aplicar modelos lineales de activos, los modelos 3D BIM proporcionan la funcionalidad y la capacidad para planificar de manera eficiente el trabajo de manteni-miento. Infor OS, el componente técnico de CloudSuite EAM sentará las bases para aplicar conceptos avanzados como IOT, Machine Learning e Inteligencia Artificial. El resultado es una plataforma para la innovación, que preparará las utilities para el futuro”.Bas Beemsterboer, Director Infor CloudSuite EAM
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