Las compañías de energía están pasando por alto formas viables de generar más valor a partir de sus plantas de gas y carbón. ¿Cómo pueden reducir los costos y reducir el tiempo de inactividad no planificado sin aumentar el riesgo?
Las compañías de energía de hoy enfrentan la difícil tarea de reducir sus costos de operación y mantenimiento sin arriesgar ninguna pérdida en su producción de energía. Lograr la cantidad justa de mantenimiento de activos, es decir, sin gastar de más y sin caer en costosas interrupciones no planificadas, es tanto un desafío significativo como un acto de equilibrio constante.
Pero con las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial industrial y la optimización, las compañías de energía ahora tienen una forma efectiva y escalable de crear estrategias de mantenimiento optimizadas que disminuyen su gasto de operación y mantenimiento y mantienen o reducen la probabilidad de riesgo.
¿Por qué es esto un problema en las plantas de gas y carbón?
La tasa de cambio en el sector de energía se está acelerando. Está siendo impulsado por algunos factores clave:
- Descarbonización: los activos de gas y carbón se están retirando y reemplazando con renovables intermitentes.
- Descentralización: como las grandes unidades de gas y carbón se retiran, las unidades con las que están siendo reemplazadas no son tan grandes. La generación es cada vez más distribuida.
- Digitalización: más máquinas se están conectando, el sector está cada vez más conectado y los consumidores tienen más opciones y control que nunca.
Los factores anteriores están intensificando los desafíos de la industria que también están en aumento, entre ellos: la disminución de los márgenes, el aumento de la generación flexible, el aumento de los costos del tiempo de inactividad no planificado y el envejecimiento de la fuerza laboral.
Entonces, a pesar de que el costo de operar y mantener las plantas de gas y carbón está aumentando, y los presupuestos están disminuyendo, ¿cómo pueden las compañías de energía obtener el mayor valor posible?
Las tres formas principales en que la inteligencia artificial mejora las plantas de gas y carbón son:
Aprovechar la inteligencia artificial para limpiar datos de operaciones.
Los datos industriales en las plantas de gas y carbón son confusos, inconsistentes y propensos a errores. AI resuelve el problema mediante la automatización de la corrección, la estandarización y la precisión de sus datos, para que luego puedan transformarse en información procesable que conduzca a los resultados financieros.
Por ejemplo, los datos de las órdenes de trabajo son registrados manualmente por los operadores y varían en calidad. Para obtener información de estos datos, la inteligencia artificial usa el procesamiento en lenguaje natural y otras técnicas para identificar entradas erróneas y campos incompletos, y sugiere automáticamente correcciones para mejorar la precisión y la calidad de esa información.
La inteligencia artificial entiende al fabricante y el modelo de la máquina, la clase de activos, las partes específicas que se utilizaron para el trabajo y las descripciones escritas y los comentarios de los técnicos. En base a todo eso, luego determina qué campos deben corregirse.
Con todos los datos correctos implementados, este motor de inteligencia artificial puede ir aún más lejos al examinar los códigos de fallos de los activos y correlacionar las órdenes de trabajo subyacentes para revelar qué activos están contribuyendo al mayor costo de mantenimiento.
Optimizar las estrategias de mantenimiento.
Con una visibilidad detallada de los datos de las órdenes de trabajo, ahora podrá responder preguntas como: «¿Mis estrategias de mantenimiento son efectivas de la manera que esperaba?» Y «¿Existe una oportunidad para reducir mis costos de mantenimiento sin incurrir en un riesgo adicional?»
La inteligencia artificial comprender claramente lo que sucede con sus activos, puede medir con precisión la efectividad de las tareas de mantenimiento que está realizando, lo que lo ayuda a responder preguntas de mantenimiento clave:
- Medir la disponibilidad: «¿Qué está causando el tiempo de inactividad en mis activos?»
- Calibrar el impacto financiero: «¿Cuál de mis activos tiene los costos de mantenimiento más altos?»
- Mantener basado en condiciones reales: «¿Qué puedo aprender sobre las condiciones actuales de mis activos?»
- Aprender y ejecutar continuamente: «¿Cómo puedo medir el impacto de los cambios de mi estrategia de mantenimiento?»
Una vez que comprenda qué activos son problemáticos, el software de optimización se puede aplicar para crear las estrategias más responsables financieramente, personalizadas para sus objetivos comerciales.
Capturar el potencial de energía sin explotar
La inteligencia artificial ayuda a recuperar la energía que se encontraba en la “sombra”, el potencial de energía sin explotar de la planta, detectando comportamientos extraños en sus activos más críticos y prediciendo y previniendo fallos de la máquina antes de que tengan la oportunidad de ocurrir.
Primero, un Motor de Detección de Anomalías de Aprendizaje Automático utiliza un modelado basado en similitud, una forma de reconocimiento de patrones, para notificarle cuando los activos no funcionan como se espera. Utiliza datos de sensores y variables ambientales como la temperatura, la vibración, los caudales y otros factores para crear un patrón multidimensional a partir del cual puede reconocer desviaciones. Al comprender las condiciones y circunstancias de operación, el motor sabe si la superación de un umbral es aceptable o no, o si se debe activar una alerta.
En segundo lugar, los motores de predicción de fallos pueden pronosticar la probabilidad de ocurrencias futuras de las que desea obtener un aviso previo, como por ejemplo averías de la máquina. Al conocer la probabilidad de que ocurre, un fallo dentro de un período de tiempo específico puede hacer proactivamente reparaciones más pequeñas y menos costosas a corto plazo, y evitar que ocurran cortes no planificados más costosos y críticos en el futuro.
La inteligencia artificial le informa cuando se requieren reparaciones inmediatas. Combine esto con estrategias de mantenimiento optimizadas basadas en datos de órdenes de trabajo reales, y el valor incremental se maximiza para las plantas de gas o carbón.
