David Faro Ruiz Director General Preditec/IRM
El Cloud Monitoring en la industria. Integración de técnicas y tecnologías predictivas.
1.1 Resumen Este Est e ar artíc tículo ulo de descr scribe ibe tan tanto to los re retos tos tec tecno nológ lógico icos s co como mo de ren rentab tabili ilida dad d económica existentes para la inversión en tecnologías de Monitorización de la Condición en la Nube, el denominado Cloud Monitoring.
a in intteg egrraci ción ón de técni nica cas s y tec ecn nología ías s predi dict ctiiva vas s en!o !oc cadas a la monitorización de los modos de !allo se convierte en la clave del éxito para disponer de un cuadro de mando en tiempo real del estado de salud de los activos "ue nos permita una me#ora en la !iabilidad de los diagnósticos y una optimización de las actividades de ingeniería y mantenimiento "ue nos conduzca a una me#ora continua en la operación.
$e analizar%n los bene!icios "ue proporciona la implantación del mantenimiento predictivo en la nube en base al retorno de dos aspectos !undamentales, por una un a la lado do la me me#o #ora ra de la !i !iab abil ilid idad ad de pl plan anta ta y po porr ot otro ro la ge gest stió ión n de dell conocimiento.
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1.2 Introducción a realidad de las &IC '&ecnologías de la In!ormación y la Comunicación( est% ya muy patente y de!inida en nuestra vida personal, en la actualidad uno de nuest nuestro ros s ob#et ob#etivo ivos s en nues nuestro tro día a día día es la integ integra ració ción n de toda toda nuest nuestra ra in!ormación en los mínimos dispositivos móviles smartp)ones o tablets y si es posible, disponer de un *nico lugar del "ue obtener la lista de contactos, la agen agenda, da, el acces acceso o al corre correo o electr electrón ónico ico,, los docum documen entos tos impor importan tantes tes.. a re!lexió re!lexión n inicial inicial consiste consiste en pregun preguntarn tarnos os si esa misma tendenci tendencia a se est% llevando a cabo en el entorno industrial y m%s concretamente en el %mbito del mantenimiento. +&endría sentido conocer el estado de salud de los activos de la planta en tiempo real y desde cual"uier lugar simplemente consultando un dispositivo móvil +Cómo ayudan las &IC a me#orar la gestión del conocimiento dentro de las organizaciones
En la industria de las &ecnologías de la In!ormación y la Comunicación, Comunicación, el paradigma paradigma est% variando, variando, por un lado, de acuerdo acuerdo con el crecimiento constante del volumen de datos de !orma "ue ya est% planteando un desa!ío los gestores in!orm%ticos de las empresas medianas y grandes. -or otro lado, la necesidad de reducir los gastos de capital y de operaciones asociados con el e"uipo material, el )ardare, utilizado por las &ecnologías de la In!ormación '&I( )a determinado el dise/o de modelos de servicios utilizando la nube, el denominado Cloud Computing.
En este tipo de computación todo lo "ue puede o!recer un sistema in!orm%tico se o!rece como servicio servicio,, de modo "ue los usuario usuarios s puedan puedan acceder acceder a los servicios disponibles disponibles 0en la nube de internet0 sin conocimientos 'o, al menos sin ser expertos( en la gestión de los recursos "ue usan.
" Figura 11 Esquema básico de Cloud Computing
$eg*n la de!inición del NI$& 'Instituto 2mericano de Est%ndares y &ecnología( este modelo permite el acceso ba#o demanda a través de la red a un con#unto compartido de recursos de computación con!igurables 'como por e#emplo redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios( "ue pueden ser r%pidamente aprovisionados con el mínimo es!uerzo de gestión o interacción del proveedor del servicio. En de!initiva, la computación en la nube permite al usuario proveerse unilateralmente de los servicios "ue necesite, sin la interacción de los recursos )umanos del propio proveedor de servicios. 3n e#emplo claro lo podemos encontrar en la compra por internet en i&unes de aplicaciones para nuestros dispositivos móviles. El triun!o de los sistemas de computación en la nube est% !uera de toda duda ya "ue nos los encontramos )abitualmente con el uso de nuestra cuenta de correo 4mail, compartiendo documentos en 4oogle 5ocs, 5ropbox o iCloud, o a través del uso de C6M7s como $ales!orce.
5esde un punto de vista empresarial la nube o!rece nuevas oportunidades a las empresas. 5e manera resumida se pueden enumerar las siguientes1
8 a nube en internet permite a las pe"ue/as y medianas empresas reducir las inversiones en in!orm%tica manteniendo la competitividad.
8 as grandes empresas son reticentes a ceder la gestión de su principal activo, la in!ormación, de a)í "ue se pueda optar por la privatización de una parte de la nube donde se mantienen los datos y los procesos m%s sensibles.
8 a nube o!rece una mayor elasticidad ala organización para )acer crecer o disminuir los re"uerimientos de acuerdo con la demanda y simpli!icar el despliegue m%s r%pidamente de acuerdo con la evolución del mercado.
8 a presión por innovar de las empresas re"uiere disponer de servicios con la rapidez y cantidad necesarios para su uso ba#o demanda.
8 os sistemas tradicionales re"uieren de inversiones periódicas y la contratación de personal especializado en su gestión. os sistemas basados en la nube son m%s sencillos dado "ue se puede acceder a ellos a través de un simple navegador o un dispositivo móvil.
8 a implantación de modelos en la nube delegan al proveedor las tareas de mantenimiento y me#ora de los sistemas. -or tanto, se reducen las inversiones iniciales y se recortan los costes de mantenimiento. En de!initiva y para concluir este capítulo podemos a!irmar "ue1 Nuestro ordenador ya no es un PC sino que ahora nuestro o rd en a do r e s l a nu b e de internet.
El ob#etivo del mantenimiento predictivo y su aliado el monitorizado de condición 'Condition Monitoring( no es otro m%s "ue seguir el estado de salud y anticiparse a cual"uier modo de !allo "ue el activo pueda presentar a !in de evitar el !allo total. -or tanto, debemos conocer los di!erentes modos de !allo de cada activo y a partir de ese conocimiento aplicar las técnicas predictivas "ue nos permitan detectar con mayor anticipación y !iabilidad la presencia de un signo del !allo y seguir su evolución en el tiempo.
2 partir del avance tecnológico "ue est%n experimentando los dispositivos "ue permiten la ad"uisición, procesado y almacenamiento de datos y el desarrollo de los modelos en la nube sin duda llega el momento de aplicar estos dos
nuevos conceptos al entorno del mantenimiento, para ello se introduce el concepto denominado Cloud Monitoring o lo "ue es lo mismo Monitorización en la Nube. $e trata de con#ugar el monitorizado de condición con la computación en la nube y así obtener un nuevo modelo de monitorizado basado en la condición.
En líneas generales se trata simplemente de disponer de una tecnología "ue aprovec)e los *ltimos avances en electrónica de dispositivos móviles para conseguir una calidad en el procesado de se/al, conectividad y capacidad de integración "ue los e"uipos de monitorización actual. Evidentemente para obtener un acceso sencillo, !iable y e!iciente a la in!ormación, la plata!orma debe estar basada en las nuevas &IC y por tanto en Internet.
1.3 Retos de implantación del modelo Cloud Monitoring 3na vez analizado el entorno actual cabe de!inir los retos principales a los "ue nos en!rentamos en la de!inición del modelo de monitorización en la nube1
I. 3so de las nuevas tecnologías de la in!ormación y la comunicación. El primer reto se basa en la utilización de las &IC en el modelo de implantación, gestión y explotación del mantenimiento predictivo '-dM(, de a)í "ue cual"uier tecnología y9o modelo de servicio tiene sin duda estar basado en el uso de internet como principal vía de comunicación.
II. :acilidad de acceso a la in!ormación. 3no de las principales razones para el !racaso en la implantación del -dM es su explotación de !orma asilada, a todos nos viene a la cabeza ordenadores en el departamento de mantenimiento no conectados a la red de planta en la cual se encuentran instalados los programas de predictivo de vibraciones. Este modelo basado en licencias tipo monopuesto y no compartido lleva a "ue el -dM no sea su!icientemente conocido dentro de las organizaciones y por tanto no se valoren sus logros. -or tanto, el reto es !acilitar el acceso a la in!ormación de !orma sencilla a través de un navegador eb y desde cual"uier dispositivo móvil y por tanto desde cual"uier ubicación. En de!initiva, se )abilita el acceso a la in!ormación desde cual"uier parte del mundo por cual"uiera "ue tenga permisos de acceso, analistas externos incluidos, sin la necesidad de disponer de una in!raestructura propia. 5
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III. $implicidad en la ar"uitectura y !iabilidad de los sistemas de monitorización. 5esde la instalación de los primeros sistemas de monitorizado en continuo nos )emos encontrado b%sicamente con dos problemas b%sicos "ue en numerosas ocasiones )an provocado la di!icultad para la extensión de los sistemas on line. -or un lado los altos costes de instalación y por otro su nivel de !iabilidad y la generación de !alsas alarmas. -or tanto cual"uier solución de monitorización actual "ue "uiera tener éxito debe minimizar los costes de instalación, aumentar al m%ximo su !iabilidad y obviamente todo esto debe realizarse al mínimo coste.
I;. Integración de técnicas predictivas. a ! iabilidad en la detección, diagnóstico y la posterior eliminación de los di!erentes modos de !allo se basa en la selección de la técnica de predictivo m%s adecuada para cada modo de !allo. -or consiguiente, la integración y sinergia de las di!erentes técnicas de predictivo como vibración, captación de ultrasonidos, termogra!ías, an%lisis de aceites, an%lisis del circuito del motor 'MC2( e inspección visual entre otras garantiza el éxito en la !iabilidad en el detección de los signos incipientes de averías en la curva -<:.
;. Integración de tecnologías predictivas. :inalmente nos encontramos ante el reto tecnológico de poder integrar la ad"uisición, explotación y gestión de di!erentes tecnologías predictivas en una *nica plata!orma con el ob#etivo principal de integrar el mantenimiento basado en la condición como una t%ctica de mantenimiento !undamental en la organización.
1.4 Innovación en la implantación del PdM y Monitoriación en la nu!e
En base a los retos planteados en el capítulo anterior desde -reditec9I6M se )an especi!icado, desarrollado e implementado plata!ormas tecnológicas 'i;ib=, M>M=( y modelos de servicio '-reconcerto=, i-dM=( en la nube "ue permiten explotar y gestionar con total garantía el modelo Cloud Monitoring.
1.4.1 Preconcerto"M Predictive Maintenance Manager
-reconcerto &M
.preconcerto.com es un servicio de alto valor a/adido
o!recido como modelo $aa$ '$o!tare as a $ervice( "ue permite gestionar la in!ormación generada por las técnicas predictivas para aplicar la estrategia predictiva en el mantenimiento de la !orma m%s r%pida y e!iciente. En esencia convertimos datos existentes en di!erentes !ormatos y procedentes de m*ltiples tecnologías en in!ormación valiosa para el gestor de mantenimiento.
Este nuevo modelo de servicio se implantó a inicios de ?@AA en todos los contratos de -dM existentes )asta la !ec)a con el claro ob#etivo de llevar la gestión del -dM a la nube. En la actualidad la plata!orma -reconcerto &M est% gestionando alrededor de B@ plantas en todos los sectores industriales con un n*mero de m%"uinas en seguimiento cercano a .@@@, lo "ue supone una emisión de AD.@@@ an%lisis9diagnósticos anuales. a centralización de la in!ormación en una *nica plata!orma así como la utilización de la multitecnología en la implantación del -dM obtiene un ratio de !iabilidad en los diagnósticos muy cercano al A@@.
2 través de la nube y mediante cual"uier dispositivo móvil y9o navegador de internet se obtiene en tiempo real el estado de la Matriz de $alud de 2ctivos en base a la condición de cada una de las técnicas de predictivo aplicadas para cada activo. El modelo de servicio est% en!ocado a la conversión de los datos en in!ormación reduciendo los costes de gestión y me#orando el retorno de la inversión, todo sin necesidad de inversiones elevadas en )ardare ni so!tare y con la !iloso!ía de pago por uso.
El dise/o de la plata!orma con las *ltimas tecnologías de computación en la nube permite garantizar la evolución !utura de la misma así como !acilitar la integración con otros sistemas de in!ormación.
Figura 2# Preconcerto™: Gestión multitecnología en la nube
El in!orme es primordial en la estrategia predictiva, no obstante estos in!ormes no son m%s "ue documentos -5: creados a partir de procesadores de textos, o lo "ue es lo mismo, el in!orme en papel puesto en un arc)ivo in!orm%tico. o interesante de las )erramientas in!orm%ticas es aprovec)ar la potencia de explotación de la in!ormación "ue permiten las bases de datos. 5esde el mismo momento en el "ue el analista redacta los in!ormes, la in!ormación se clasi!ica en campos y registros, lo cual permite a posteriori clasi!icar, !iltrar y arc)ivar la in!ormación o incluso aplicar )erramientas estadísticas a los datos para obtener in!ormación adicional, seguimientos de indicadores y elaboración de cuadros de mando.
El concepto -reconcerto &M surge en el departamento de servicios de nuestra compa/ía y )an sido nuestros me#ores ingenieros "uienes )an dado !orma a esta plata!orma, a partir de su experiencia como analistas predictivos. Esto )a permitido desarrollar !unciones "ue permiten interactuar de !orma e!iciente entre el analista y el usuario del servicio.
El portal -reconcerto&M permite el acceso a la in!ormación del programa predictivo a partir de1
8
3na aplicación de acceso eb con la in!ormación de los diagnósticos predictivos en modo base de datos, para !acilitar su acceso, consultas y explotación de la in!ormación generada.
8
Cuadro de mando con la in!ormación resumida y ordenada de las m%"uinas del plan predictivo para !acilitar el acceso intuitivo e inmediato a la in!ormación del estado de las m%"uinas. El !ormato de tabla
din%mica coloreada permite al usuario identi!icar las m%"uinas con problemas detectados y acceder inmediatamente a la in!ormación resumida y a la !ic)a detallada de diagnóstico mediante un solo clic.
8
Comentarios agregados por el cliente sobre los diagnósticos realizados. Esto genera una interlocución entre coordinador de mantenimiento y analista "ue redunda en una mayor precisión en los diagnósticos.
8
In!ormación relevante a/adida para el analista sobre intervenciones de mantenimiento en las m%"uinas del plan predictivo. Este punto es !undamental para "ue el analista entienda los cambios producidos en las tendencias de los par%metros de seguimiento.
8
Módulo de estadísticas de !allos diagnosticados. El an%lisis minucioso de los datos de estadísticas de !allos puede llegar a revelar problemas de otro orden, como por e#emplo, errores en monta#es, lubricación de!iciente, operación incorrecta..
8
Clasi!icación de m%"uinas seg*n los siguientes los estados de peligro, alerta, en seguimiento, en buenas condiciones a part ir de un determinado código de colores.
8
2cceso intuitivo a la in!ormación a los responsables de mantenimiento se incentiva el buen traba#o de los veri!icadores y de los analistas.
8
Me#ora el acceso a la in!ormación sobre el estado de los activos monitorizados, puesto "ue se pueden generar in!ormes por varios criterios, como *ltima medición, m%"uina concreta, grupos de m%"uinas, e"uipos en alarma, )istórico de diagnósticos de una m%"uina y la aplicación de !iltros seg*n los criterios del usuario.
8
-ublicación de los diagnósticos y recomendaciones correspondientes a los e"uipos "ue )ayan visto actualizadas sus medidas en el *ltimo plazo acordado. Esto incluye a los e"uipos incluidos en las rutas programadas y a"uellos "ue aun estando !uera de las rutas programadas )ayan sido medidos por encontrarse en estado de observación, al )aberse encontrado anomalías en las medidas anteriores. El in!orme predictivo incluye1
#ista de m%"uinas medidas. #ista de m%"uinas en excepción con sus códigos de prioridad. #:ic)a de diagnóstico para cada m%"uina en excepción1
<5atos utilizados en el diagnóstico1 Espectros, ondas, tendencias, !ase, amplitudes anómalasF
#6ecomendaciones. 8
4eneración de una !ic)a de diagnóstico, con comentarios detallados, sobre las m%"uinas "ue )an superado los valores de alerta o alarma, aun"ue también se incluyen a"uellos activos "ue )an sido reparados para veri!icar su buen !uncionamiento.
8
Envío de noti!icaciones mediante correo electrónico al personal de mantenimiento tan pronto sea publicado el estado de la m%"uina -reconcerto &M.
1.4.2 i$i!"M % &dvanced Manc'inery (upervisor
a implantación de sistemas de monitorizado en continuo no se )a generalizado como en un principio cabía esperar y de todos es conocido "ue dic)a monitorización se )ace e!ectiva principalmente en los e"uipos críticos de la plantas industriales. Con toda probabilidad el coste económico de los sistemas de monitorizado a nivel de unidades de procesado local y plata!ormas so!tare )aya sido uno de los principales causantes, pero cabe recordar "ue en este tipo de proyectos los costes de instalación se llevan un alto porcenta#e de la inversión. 5e a)í "ue, las soluciones a corto y medio plazo deben ir directamente en!ocadas a una disminución de los costes de instalación y por supuesto a la m%xima reducción de la inversión inicial.
En este sentido desde -reditec9I6M y en base a la experiencia acumulada de m%s de G a/os se )a especi!icado una plata!orma de monitorización integral de activos y sus modos de !allo en base a la norma I$H ABG1?@AA. Esta plata!orma
de
monitorizado
en
continuo
denominada
i;ib=
.ivib.com destaca por la inteligencia con la cual se )a desarrollado todo el sistema. Esta solución, desarrollada íntegramente por ingenieros espa/oles, se coloca ya
desde el principio a la cabeza de los sistemas de monitorización de ma"uinaria rotativa en cuanto a simplicidad, e!iciencia y relación costo9bene!icio.
El sistema de monitorización i;ib= proporciona las )erramientas de protección supervisión y diagnóstico para conseguir su ob#etivo de conocer el desarrollo de los modos de !allo de su ma"uinaria con la antelación su!iciente, de una manera sencilla, pr%ctica y e!icaz en base a tres especi!icaciones cualitativas1
A. :iabilidad1 8
Jue se detecten la aparición de averías desde su etapa inicial.
8
Jue un !allo no llegue a ser importante sin )aber sido detectado.
8
Jue no genere !alsas alarmas.
?. $encillez1 8
Jue su implantación sea !%cil.
8
Jue su operación sea inmediata.
8
Jue se simpli!i"ue al m%ximo la instalación.
G. E!iciencia1 8
Jue se pueda instalar al mayor a n*mero de activos posible.
8
Jue integre di!erentes técnicas y tecnologías predictivas
8
Jue realice todo lo anterior a un coste razonable.
Figura 3# ntegración de tipos de monitori!ación
a plata!orma i;ib &M aprovec)a los *ltimos avances en electrónica de dispositivos móviles para conseguir una calidad en el procesado de la se/al
superior a los e"uipos de an%lisis de uso industrial convencionales. 2dem%s, la elevada velocidad de proceso le permite un gran n*mero de operaciones, sin calentamiento de su C-3 y con un consumo ín!imo 'm%x. G >(. En de!initiva las nuevas tecnologías aportan a i;ib &M1
$implicidad en la ar"uitectura del sistema y reducción de costes de instalación debido a su pe"ue/o tama/o 'A?@xD@x?Bmm(.
:lexibilidad en las comunicaciones, conectividad >i:i, G4, red local y alimentación -oE '-oer over Et)ernet(.
:lexibilidad de con!iguración1 -rotección, $upervisión y 5iagnóstico 'G en A( en !ormatos de ?, K y D canales.
Monitorización adaptativa, inteligente y !iable.
Modelo de explotación en servidor p*blico o privado.
:acilidad de acceso remoto a la in!ormación mediante un navegador eb y desde cual"uier dispositivo móvil.
$upervisión autom%tica de los modos de !allo y la matriz de salud de activos.
Comunicación en tiempo real de los modos de !allo y su criticidad mediante correo electrónico.
Capacidad de integración con1 8
-lata!ormas en la nube1 -reconcerto
8
In!ormación de -lanta mediante Modbus '&C-9I-(, -I, H5LC.
8 Htras técnicas predictivas, termogra!ía, ultrasonidos, inspección visual. 8
$istemas de -dM instalados en planta de cual"uier !abricante.
8
$istemas de monitorizado existente en planta.
Me#or relación Coste9Lene!icio 12
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Figura 4# "rquitectura básica sistema de monitori!ación i#ib$%
En los proyectos de monitorización en continuo las partidas relativas a la instalación y a su posterior mantenimiento 'especialmente las relativas a los programas de aplicación( son siempre las m%s cuestionadas y pueden llevar en un momento dado a la paralización de la inversión y por tanto del proyecto. En este sentido la plata!orma i;ib &M se centra en dos ob#etivos b%sicos para la reducción de costes, por un lado la reducción durante la !ase de instalación y por otro la optimización de costes en la explotación del sistema.
a reducción de costes en la !ase de instalación se consigue !undamentalmente por1
I. Menor tama/o y adaptabilidad en el n*mero de canales1 El tama/o reducido de la unidad de monitorización permite "ue se pueda instalar a pie de m%"uina por lo "ue se evita la compra de las costosas mangueras de pares )asta las unidades de ad"uisición y su coste de instalación asociado.
II. Comunicación >i:i1 En el caso "ue la planta lo permita la comunicación >i:i reducir% de manera espectacular la partida correspondiente a la instalación.
En consecuencia el menor coste de instalación permite una expansión del sistema de monitorización "ue permita aumentar el n*mero de m%"uinas a monitorizar o bien aumentar el n*mero de puntos por m%"uina. En base esto es !inalmente posible plantearse la posibilidad de sustituir la toma de datos mediante e"uipos port%tiles en m%"uinas "ue se )an considerado como críticas
'ya sea por su impacto en la !iabilidad de la planta o bien por razones de seguridad( por la plata!orma de monitorización i;ib &M.
3no de los principales bene!icios de i;ib &M es la integración de las di!erentes técnicas predictivas ba#o una misma plata!orma de monitorización. Esta plata!orma adem%s de ser un sistema de monitorización multiparamétrico tal y como muestra dispone de !unciones para realizar la monitorización en continuo de1 8
;ibraciones
8
3ltrasonidos
8
-ar%metros eléctricos
8
Condición de aceite
8
$ibraci%n <rasonido
)onido
Corriente
Tensi%n 'i(i
Inspección visual <
Imagen y vídeo
<
Imagen térmica
<
2uscultación
Comunicaci%n Tac%metro Par+metros Proceso
Temperatura
8
Presi%n
-ar%metros calculados
Imag*n IR Condici%n ,ceite
y $isual
Rel*s
Figura )# ntegración de t&cnicas predicti'as
a implantación de sistemas i;ib &M
est% basada en la parametrización
especí!ica de modos de !allo seg*n la norma I$H ABG1?@AA para cada tipo de m%"uina. El ob#eto de la monitorización orientada al modo de !allo determina los modos de !allo m%s comunes para cada tipo de m%"uina 'motores, bombas, ventiladores, ca#as de engrana#es, etc( y la técnica de predictivo m%s adecuada para la detección, diagnóstico y an%lisis del modo de !allo. En de!initiva, el en!o"ue al modo de !allo #unto a la monitorización multitecnología redunda en los siguientes bene!icios1
8
Me#ora en la !iabilidad del diagnóstico.
8
Con!iguración de alarmas en base a la curva -<:.
8
3tilización de la técnica de -dM m%s sensible al modo de !allo.
8
Estandarización de las técnicas y tecnologías en base a la norma I$H ABG1?@AA.
En este sentido se plantea una nueva !orma de orientar el monitorizado de condición, en lugar de implantar un sistema de monitorizado de vibraciones, o
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un sistema de monitorización de par%metros eléctricos o descargas parciales el ob#etivo es estudiar los modos de !allos para cada tipo de m%"uina y especi!icar el sistema de monitorización "ue cubra esos modos de !allo con las técnicas de -dM m%s adecuadas integradas en una *nica plata!orma de monitorización.
En de!initiva, se parametrizar% i;ib &M para convertirlo en un sistema especí!ico de monitorización para motores iMotor &M, para bombas i-ump &M, ventiladores, i:an&M, ca#as de engrana#es i4ear &M, etc.
En la !igura ad#unta se detalla un e#emplo para la monitorización de motores eléctricos a partir de sensores de vibración, corriente y tensión. 2dicionalmente podemos encontrar aplicaciones en la ampliación del diagnóstico en sistema de protección de turboma"uinaria y monitorización temporal de m%"uinas.
Figura *# E(emplo de monitori!ación de motores el&ctricos i%otor $%
a plata!orma i;ib= !acilita a los supervisores de mantenimiento in!ormación sobre la evolución del estado de las m%"uinas, así como sus modos de !allo y alertas sobre el desarrollo de averías típicas de la ma"uinaria rotativa. &ambién dota a los expertos de )erramientas avanzadas de diagnóstico para analizar las m%"uinas sin necesidad de desplazarse a la planta a partir de los dispositivos móviles tipo tablet y i-ad. -or tanto, la capacidad de an%lisis no sólo puede llevarse a cabo por personal de planta sino también por empresas especializadas en diagnóstico y averías en tiempo real a través de la nube. 15
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3na me#ora continua en la operación.
Figura +# E(emplo inter)a! grá)ico i#ib $%
1.4.3 M,M"M % Mac'inery ,e! Monitor a integración de tecnologías predictivas es )oy en día una asignatura pendiente y "ue re"uiere un an%lisis detallado si se desea "ue la estrategia predictiva !orme parte de los ob#etivos !undamentales de las compa/ías. Con el paso del tiempo y los avances tecnológicos es una realidad "ue existe la convivencias de di!erentes tecnologías predictivas dentro de una misma organización. En la pr%ctica nos podemos encontrar en la situación de disponer de e"uipos port%tiles de medida de vibración de varios !abricantes, e"uipos de captación de ultrasonidos, sistemas de monitorizado en continuo de protección incompatible con sistemas de diagnóstico.
Esta situación "ue inicialmente sería la óptima para la implantación con éxito de la estrategia predictiva ya "ue se convierte en un inconveniente basado en los siguientes aspectos1
8
La#a o nula sinergia en el diagnóstico integral de los modos de !allo.
8
-oca optimización del tiempo dedicado al diagnóstico.
8
Inexistencia de una LL55 com*n de modos de !allo.
8
Coste elevado de !ormación, implica conocimiento de muc)as tecnologías independientes entre ellas.
8
2ltos costes de mantenimiento de las di!erentes plata!ormas de monitorización.
-reditec9I6M tras la realización de un estudio de mareting en sus clientes durante !inales de ?@AA y mediados de ?@A? )a llevado a cabo un proyecto de integración de técnicas y tecnologías predictivas denominado Mac)inery >eb Monitor < M>M=. Esta nueva plata!orma de monitorización en la nube nace con los siguientes ob#etivos1
8
-lata!orma *nica para integración de tecnologías predictivas.
8
Capacidad para albergar, gestionar y explotar datos de di!erentes tecnologías de monitorización online y sistemas predictivos port%tiles.
8
Integración de los !abricantes actuales de tecnologías predictivas a través del dise/o de conectores.
8
$ervidor local o remoto '2N, >2N o modelo $aa$(.
8
Conversión autom%tica de licencias monopuesto existentes en planta a entorno eb.
Figura -# Esquema básico %*%™
5esde el punto de vista conceptual el M>M= se engloba dentro de un proyecto de integración de técnicas y tecnologías predictivas "ue se adapta para cada cliente en !unción de un estudio y an%lisis inicial de la viabilidad de integración de las di!erentes técnicas y tecnologías existentes en planta y las nuevas "ue deseen incorporarse.
-reditec9I6M dispone de un e"uipo )umano "ue permite a!rontar con garantía de éxito este tipo de proyectos y poner en valor la solución dise/ada. a solvencia técnica se basa en los siguientes puntos1
8
Estudio, evaluación y e#ecución de proyectos de monitorización.
8
-royectos llave en mano.
8
2sistencia remota. -redielp.
8
E"uipo de pro!esionales altamente cuali!icados.
8
M%s de A@ re!erencias en sistemas online.
8
4estión de la documentación del proyecto en aplicación eb '5ocupred(.
8
-rogramas de !ormación a instrumentistas y a analistas
1.4.4 iPM/ % (ervicio de iagnóstico Predictivo 0n ine -reditec9I6M )a dise/ado la modalidad de servicio i-dM= basada en el sistema de monitorizado de ma"uinaria i;ib= con el ob#eto de obtener la predicción de las averías de la ma"uinaria crítica rotativa con semanas, incluso meses de antelación mediante la supervisión de técnicas predictivas como la vibración, ultrasonidos, par%mteros eléctricos, etc y su proceso de una manera autom%tica y autónoma. Como ya es sabido la recolección de los datos de vibración autom%tica produce bene!icios en el mantenimiento de la ma"uinaria en la cual se aplica por tres razones !undamentales1
8
Menor coste de explotación. 2l automatizarse la recolección, se eliminan los costes de mano de obra por tomar los datos de la vibración de la m%"uina.
8
M%s calidad en los datos tomados. a repetibilidad de los datos guardados es mayor, puesto "ue siempre se mide en el mismo punto de la m%"uina y con el mismo sensor y en unas condiciones estables de la m%"uina.
8
6educción dr%stica de gastos imprevistos. a utilización de la tecnología utilizada normalmente para monitorización en continuo permite evitar gastos imprevistos y acotar inicialmente de una manera muc)o m%s exacta el montante total de la misma.
El bene!icio de este modelo de servicio se traduce en la inmediata detección e identi!icación de averías para preparar un calendario de las intervenciones de manera precisa, reduciéndose así considerablemente los costes producidos por paradas imprevistas o por un exceso de mantenimiento preventivo y optimizando de este modo la vida de los rodamientos, engrana#es y otros elementos mec%nicos y en general de todos los activos de la planta.
El éxito de la implantación de este modelo de servicio i-dM se basa en tres pilares !undamentales1
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Nuevas tecnologías1 2 partir del avance tecnológico "ue est%n experimentando los dispositivos "ue permiten la ad"uisición, procesado y almacenamiento de datos y el desarrollo de los modelos en la nube se puede de!inir un nuevo modelo de monitorizado de la condición en la Nube Cloud Monitoring "ue permite realización de servicios de predictivo a partir de la expansión de los sistemas de monitorizado en continuo en las plantas industriales con una inversión coste e!ectiva.
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2ccesibilidad1 Conocimiento en tiempo real del estado de salud de los activos de planta con los )istóricos de los distintos modos de !allo mediante el acceso a la in!ormación mediante un navegador eb y desde cual"uier dispositivo móvil.
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:iabilidad en el diagnóstico1 a utilización de plata!orma eb en!ocadas a la gestión de técnicas y tecnologías predictivas aumenta la !iabilidad en el diagnóstico, no sólo por el uso bases de datos de conocimiento de modos de !allos !ormadas por miles de e"uipos sino también por el soporte y asistencia de analistas de predictivo con certi!icación nivel III seg*n I$H ADKGO
El contrato de servicios i-dM cuenta con dos )erramientas b%sicas para cubrir los tres puntos anteriores, por un lado el sistema de monitorización en continuo i;ib= y la plata!orma eb de gestión predictiva -reconcerto=. Estas
)erramientas estar%n A@@ disponibles para el usuario durante la duración de la campa/a i-dM.
Figura # Estructura básica sistema iPd%™
a implementación del modelo i-dM= est% basa en los siguientes puntos1
A. 5e!inición del sistema i;ib= especí!ico para el tipo de m%"uina incluida en el contrato de servicios.
?. Instalación en planta de los sensores y el sistema de monitorización i;ib=
G. 2cceso a los par%metros monitorizados y a las gr%!icas de diagnóstico por parte de -reditec9I6M y del cliente.
K. In!ormes predictivos vía -reconcerto=.
. 5iagnósticos puntuales cuando aparece una alerta y su publicación en -reconcerto=.
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Mantenimiento orientado a la fabilidad de activos
En de!initiva mediante i-dM=
se obtienen todos los bene!icios de la
monitorización en continuo sin inversión inicial en tecnología puesto "ue los sensores y los dispositivos de monitorización est%n incluidos en el coste anual del servicio de modo "ue este modelo de servicio opera al A@@ de su rendimiento desde el momento de su implantación.
1.) eneicios "angi!les de la E5plotación del Modelo Cloud Monitoring 3na vez expuestas en los capítulos anteriores tanto las tecnologías como los modelos de servicio resultantes a partir de la monitorización en la nube es conveniente conocer los bene!icios directos y tangibles "ue aporta el Cloud Monitoring en la implantación, explotación y obtención de resultados del mantenimiento predictivo '-dM(1
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Conocer en tiempo real del estado de salud de los activos de planta con los )istóricos de los distintos modos de !allo.
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2umentar la visibilidad de las operaciones del negocio y de los impactos de dic)o servicio en toda la cadena de valor de la organización.
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$upervisión y control en tiempo real de cuadros de mando '5as)boards( basados en los indicadores y P-I7s claves para la gestión del mantenimiento.
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3tilizar las aplicaciones comerciales de LI 'Lusiness Intelligence( personalizadas para cada compa/ía "ue permitan extraer y explotar de !orma sencilla la in!ormación clave tanto técnica como económica de la implantación del -dM.
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6educir al m%ximo el uso de las )o#as excel EpE= como LL55 evitando la manipulación de los datos y generando una cultura de universalización de la in!ormación.
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Me#orar la capacidad de diagnóstico a partir de la sinergia de las di!erentes técnicas predictivas.
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Implementar la explotación y gestión de la técnica predictiva de !orma corporativa.
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:acilitar la implementación de estrategias de benc)maring "ue permitan disponer de in!ormación en tiempo real de los indicadores clave para la gestión multiplanta.
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Me#orar la gestión del conocimiento a partir de una plata!orma *nica de !uente de in!ormación "ue permita la correlación de datos y aumente la calidad de los mismos.
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Controlar de !orma e!iciente la e#ecución de la calidad de las actividades y de los recursos asociados tanto internos cómo los prestados por contratistas.
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Me#orar la utilización y optimización de recursos tanto técnicos como )umanos y el conocimiento de los costes en las distintas actividades y %reas de mantenimiento.
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Evaluar la me#ora de dise/os en procesos o ma"uinaria por el estudio de las averías ligadas a dic)os procesos ma"uinaria1 an%lisis de la causa raíz.
Como bien es sabido en la implantación de la estrategia predictiva el conocimiento es uno de los pilares !undamentales. os modelos en la nube est%n orientados a generar las me#ores din%micas en las personas, empresas y organizaciones en todo lo relativo al conocimiento.
-odemos por tanto resumir "ue la implantación del -dM en la nube contribuye a una me#ora en la gestión del conocimiento en base a1
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Compartir la in!ormación en todos los niveles #er%r"uicos de la compa/ía9 departamento.
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Me#orar la accesibilidad a la in!ormación mediante el uso de internet.
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Crear de bases de datos de conocimiento a partir de entradas de todo el personal implicado en el proyecto.
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5i!undir el conocimiento dentro de la compa/ía evitando el concepto QlibreticaR.
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2umentar del tiempo dedicado al an%lisis de la in!ormación a partir de una reducción del tiempo dedicado a la b*s"ueda de la misma.
En de!initiva, es posible compartir in!ormación y por tanto extender y divulgar el conocimiento dentro de la compa/ía.
1.* Rele5iones Finales a monitorización en la nube es un concepto "ue se basa en modelos de servicios remotos y "ue se con!ía en Internet para satis!acer las necesidades de los usuarios de !orma "ue para su acceso sólo )ar% !alta un navegador de internet o un dispositivo móvil. En la actualidad nuestro ordenador ya no es un -C sino "ue a)ora nuestro ordenador es la nube de internet, en ese sentido cabe se/alar "ue el !uturo m%s inmediato se encuentra en los dispositivos móviles.
a implantación de la monitorización nube tiene un doble impacto positivo en la organización de mantenimiento 2 nivel micro, proporciona al personal de mantenimiento una acceso a las !uentes de in!ormación de las diversas técnicas predictivas de !orma integrada y en tiempo real "ue permiten una me#ora en el proceso de an%lisis y una mayor !iabilidad en el diagnóstico. 2 nivel macro apoya la plani!icación de la gestión de mantenimiento, la de!inición de indicadores y la evaluación de los mismos mediante cuadros de mando me#orando la e!iciencia de los activos adem%s del control operativo y por tanto optimizando la gestión de mantenimiento.
2 partir del avance tecnológico "ue est%n experimentando los dispositivos "ue permiten la ad"uisición, procesado y almacenamiento de datos y el desarrollo de los modelos en la nube se puede de!inir un nuevo modelo de monitorizado de la condición en la nube, Cloud Monitoring, "ue permita la expansión de los sistemas de monitorizado en continuo en las plantas industriales con una inversión coste e!ectiva.
El uso de plata!ormas de implantación de predictivo en la nube #unto a cambios de car%cter organizativo nos permiten "ue se )aga posible sostener y me#orar el conocimiento y el aprendiza#e y en de!initiva tener una visión global del estado de la planta pr%cticamente en tiempo real. El intercambio de
conocimientos !acilita la de!inición y consecución de las me#ores pr%cticas en las actividades técnicas de mantenimiento.
1.+ i!liogra6a
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Savier &orres, Empresas en la Nube, ibros de cabecera, ?@AA.
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2rtículos y notas técnicas de -dM y :iabilidad, .preditecnico.com
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$ervicios de gestión del conocimiento utilizando la Nube, Entre Ciencia e Ingeniería. 2/o , nT .
E5periencia
%adrid + ,- de %ayo de /-, 0a'id 1aro 2ui!
[email protected] Preditec32%
5irector 4eneral de -reditec9I6M Ingeniero &écnico de &elecomunicaciones, M%ster en 5irección Comercial y 4estión d e ;e nt as , M %s te r e n M an te nim ie nt o I nd us tr ia l, E xp ert o 3 ni ve rs it ari o e n Mantenimiento de Medios e Instalaciones Industriales, Experto 3niversitario en Mantenimiento -redictivo y 5iagnóstico de :allos, 2nalista de ;ibración Categoría III I$H ADKGO.?.
5esde su inicio en el a/o A@ )a estado vinculado por completo a la implantación de técnicas y tecnologías de mantenimiento predictivo y en el dise/o y puesta en marc)a de sistemas de monitorización basados en la condición. $e unió a -reditec a mediados de AB como Ingeniero de ;entas, en ?@@ pasa a 5irector Comercial y desde ?@AG su responsabilidad se amplía a la 5irección de la Compa/ía. a experiencia obtenida en los sectores industriales m%s signi!icativos le permite desarrollar una de sus grandes pasiones1 la !ormación. En este aspecto participa como !ormador en los cursos de -reditec9I6M así como pro!esor en Maestrías y -osgrados de Mantenimiento Industrial. a publicado artículos en revistas especializadas y presentado ponencias en seminarios y congresos nacionales e internacionales.
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