Desarrollo de un enfoque basado en datos para las tareas de reparación y mantenimiento en el sector energético

by Sandeep Bhargava, Managing Director, APJ

Energy worker inside plant wearing a hard hat and typing on a laptop

La transformación digital en todo el sector energético se está produciendo a un ritmo rápido. Y repercute en casi todos los aspectos de la forma en que las empresas llevan a cabo su actividad comercial, en especial, cuando se trata de reparar y mantener sus máquinas.

La Internet de las cosas (IoT) es una palabra de moda en la industria. Pero comprender lo que significa y qué desafíos puede ayudar a que el sector energético resuelva no suele quedar claro. Sin embargo, si agregamos un descriptor como “implementación de dispositivos inteligentes que se comunican a través de Internet”, el concepto de IoT adquiere mucho más sentido.

¿Por qué conectar dispositivos a través de Internet? Hay tres razones principales: recopilar datos de forma remota, reducir los ciclos de feedback y ser proactivo con respecto a los riesgos del mantenimiento.

  1. La recopilación de datos de forma remota les permite a las empresas de energía controlar servicios remotos de manera más efectiva para, por ejemplo, mejorar la eficiencia o la seguridad.
  2. La conexión de dispositivos ayuda a reducir los ciclos de feedback. Por ejemplo, los datos pueden brindar información en tiempo real sobre cómo los clientes usan los productos o servicios. Esta información ofrece una oportunidad para optimizarlos durante las etapas de ingeniería y diseño.
  3. Cuando las empresas son proactivas en las tareas de mantenimiento de las máquinas, pueden detectar riesgos potenciales antes de que se conviertan en problemas que impliquen un costo alto.

 

Generar ahorros sustanciales

Históricamente, las empresas dependen de adoptar un enfoque preventivo para las tareas de mantenimiento de las máquinas. Sin embargo, el tiempo de inactividad es demasiado costoso en una industria donde se espera que el producto (energía) se suministre de forma confiable y consistente. Prevenir el tiempo de inactividad depende de reemplazar las piezas de manera sistemática, en lugar de esperar a que haya un problema real.

Una de las formas en que el sector energético puede beneficiarse de una modernización y transformación digital es mediante el uso de tecnologías inteligentes y conectadas que funcionan detrás de escena y que recopilan y analizan datos las 24 horas del día. Esta información permite que las empresas de energía generen ahorros sustanciales y brinden mejores servicios.

Según el Foro Económico Mundial, el análisis de big data representa la segunda tecnología con más probabilidades de ser adoptada por las empresas antes de 2025, justo detrás del cómputo en la nube (consulte el gráfico a continuación). El análisis de big data se adopta rápido porque la información basada en datos es valiosa para las empresas. En el caso de la IoT, big data es lo que los dispositivos inteligentes comunican a través de Internet.

Implementar dispositivos conectados inteligentes para recopilar y analizar datos en toda la cadena de suministro de su empresa de energía lo ayudará a mantener sus costos bajos y a estar a la altura de sus competidores. 

 

Reemplazar el antiguo mantenimiento preventivo

Si bien es más rentable que el tiempo de inactividad, el enfoque histórico del mantenimiento preventivo aún no es económico. Por ejemplo, a menudo implica la sustitución del equipo en funcionamiento antes de su fecha de caducidad, lo que representa un gasto considerable.

En la actualidad, en lugar de los antiguos métodos, puede utilizar información basada en datos y en IoT para llevar a cabo el mantenimiento preventivo. Esto ofrece la posibilidad de prolongar la vida útil de su maquinaria y aumentar significativamente el ahorro de costos.  

El secreto es obtener acceso a nuevos flujos de datos relacionados con el mantenimiento y la reparación de máquinas. Por ejemplo, supongamos que es una empresa de energía con turbinas eólicas. Desafortunadamente, supervisar el estado de su infraestructura de máquinas remotas de manera eficiente suele generar altos costos porque debe confiar en la interacción humana y en las suposiciones.

Pero con las capacidades de acceso remoto que la recopilación de datos basada en IoT y el análisis de inteligencia artificial (AI) ofrecen, puede observar lo que sucede en tiempo real. Sabrá, por ejemplo, en qué momento las máquinas necesitan atención en función de la información sobre vibraciones, niveles de sonido, temperatura y mucho más.

Con esta información, su equipo de ingeniería puede diagnosticar el rendimiento de la maquinaria a distancia y hallar problemas antes de que ocurra una falla. Esto lleva al objetivo del mantenimiento justo a tiempo al siguiente nivel, en comparación con el antiguo método de reparar y reemplazar piezas y máquinas de forma prematura. Este enfoque moderno reduce los costos de mano de obra y evita el costo que implican los reemplazos de piezas innecesarios o demasiado anticipados.

Además, dado que los sistemas basados en IoT recopilan datos de forma constante, sus procesos se vuelven más inteligentes con el tiempo. A medida que evalúa el flujo de datos de sus máquinas y ejecuta reparaciones basadas en datos, el sistema aprenderá a través de la AI para hacer predicciones aún más precisas.

 

Solving Together

La modernización, la automatización y la gestión de datos están transformando el sector energético actual. Con un flujo constante de datos de sus máquinas, usted puede lograr resultados comerciales basados en información estratégica, lo que empodera a su organización para ahorrar en costos de mano de obra y evitar gastos asociados con el reemplazo prematuro de maquinaria.

Los equipos de modernización de datos de Rackspace Technology® emplean una profunda experiencia técnica y de procesos comerciales a escala para diseñar y desarrollar arquitecturas de datos, a fin de que pueda impulsar la innovación y materializar más rápido el valor.

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