Fuente: El Periódico de la Energía
El mantenimiento predictivo se está convirtiendo en parte integral del sector eléctrico a medida que extiende la vida operativa de los equipos de campo y la infraestructura para mejorar la rentabilidad de la organización, al tiempo que mejora la seguridad y la productividad. Por lo tanto, varias compañías eléctricas han comenzado a implementar las herramientas en toda la cadena de valor operativa, incluidas las áreas de operaciones y mantenimiento (O&M), generación de energía y transmisión y distribución (T&D), para monitorear infraestructura y equipos críticos.
El informe, «Investigación temática: mantenimiento predictivo en energía«, explora qué compañías eléctricas han comenzado a incorporar herramientas de mantenimiento predictivo. Por ejemplo, Duke Energy, una de las principales compañías eléctricas de EEUU, se ocupó de los costos excesivos que suponen las turbinas eólicas y otros equipos utilizando la previsibilidad junto con la optimización de activos. Además, E.ON creó una tecnología que utiliza inteligencia artificial (IA) para notificar posibles fallos energéticos antes de que se produzcan.
Sneha Susan Elias, analista senior de energía de GlobalData, comenta: “Duke utilizó el enfoque Lean Digital de Genpact para reevaluar sus procesos de operación y mantenimiento, poniendo en práctica el marco de análisis de datos a la acción de Genpact que incluía inteligencia en operaciones, modelos estadísticos predictivos y resolvió con éxito sus necesidades y desafíos comerciales. La tecnología de E.ON ahora está implementada por las redes de media tensión de Schleswig-Holstein Netz, y ha aumentado las posibilidades de detectar cualquier fallo en sus redes de energía antes de que ocurran «.
Una serie de asociaciones cruciales también han evolucionado como resultado del mantenimiento predictivo, como Framatome e IBM, y Enel Green Power North America y NarrativeWave. Framatome, una empresa dedicada al diseño y construcción de centrales nucleares (NPP) y reactores de investigación, en asociación con la plataforma IoT de IBM Watson, para proporcionar una solución de análisis de datos para el sector de la energía nuclear.
Susan Elias añade: «Juntos, la plataforma aporta mejoras operativas cruciales para las centrales nucleares, ayudando a disminuir las fallas de activos y las interrupciones inesperadas, priorizar los gastos de operación y mantenimiento, y mejorar la confiabilidad y reducir el costoso tiempo de inactividad».
Vestas lidera cuando se trata de ofrecer soluciones de mantenimiento predictivo. La compañía reforzó sus ofertas de mantenimiento predictivo de turbinas eólicas a través de su asociación con InspecTools, una importante compañía de inspección de activos. Vestas empleará WindAMS de InspecTools en todas sus unidades de negocio de servicios globales.
Elias explica: “WindAMS permitirá mejorar el mantenimiento predictivo y ayudará a aliviar problemas serios como la erosión de vanguardia (LEE) que puede disminuir la producción anual de energía en aproximadamente un 5%. Además, el sistema de inspección de activos solares SolarAMS de InspecTools también ha sido seleccionado por SMA Solar Technology, una importante compañía de energía solar, para analizar sus datos de estado del módulo solar «.
La incorporación de herramientas de mantenimiento predictivo ha brindado a las empresas de servicios de energía formas más efectivas de monitorear y evaluar sus activos y realizar algunas de las tareas de mantenimiento regulares de manera automatizada. Algunas de las tecnologías que tienen el potencial de mejorar el O&M de las compañías eléctricas incluyen el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo y los drones robóticos.