El desarrollo de tecnologías específicas capaces de optimizar las tareas de mantenimiento in situ o en remoto, una de las áreas que más posibilidades de mejora ofrece, ayudará a mejorar la productividad de las plantas.
La sensorización de las máquinas y la analítica de datos, la conectividad entre técnicos y máquinas, el aprendizaje automático basado en la inteligencia artificial y el mantenimiento predictivo entran con fuerza para apoyar la generación y comercialización de energías renovables. Estas soluciones tecnológicas aplicadas a los servicios de mantenimiento in situ o en remoto permiten inspeccionar, rastrear y dar servicio a las instalaciones, redes y activos distribuyendo los recursos de manera más eficiente. Lo que permite reducir considerablemente los gastos en mantenimiento.
Mantener a los equipos de campo conectados y poner la tecnología en el centro de sus actividades cotidianas y de operaciones críticas prepara a las empresas ante variables que afectan a la producción energética (condiciones climáticas adversas, daños en las instalaciones, previsión de la demanda, cambios en la legislación, etc). Un estudio de Microsoft y Prodwate, multinacional experta en proyectos de consultoría e implantación de soluciones para la gestión de servicios de campo, muestra en qué medida la tecnología ayuda al cumplimiento de los indicadores claves de rendimiento (KPI) y a ahorrar en los servicios de mantenimiento.
El mantenimiento predictivo permite anticiparse a posibles fallos, minimizar los tiempos de reparación, alargar la vida útil de los aparatos y aumentar la disponibilidad de la planta garantizando el servicio y reduciendo las interrupciones involuntarias. Prevenir posibles incidencias y preparar la infraestructura ante posibles picos de consumo es indispensable para ofrecer un servicio seguro y fiable.
La aplicación del internet de las cosas (IoT) permite medir múltiples variables para obtener un gran volumen de datos sobre el rendimiento y el estado de la maquinaria. El uso de potentes herramientas de análisis encargadas de extraer e interpretar los datos proporciona una información de gran valor para los equipos, que puede abordar con antelación la incidencia antes de que se produzcan problemas de servicio, seguridad o cumplimiento.
Esto proporciona una visibilidad operativa mejorada que, a su vez, ayuda a identificar fallos potenciales antes de que se produzcan o agraven. Gracias a la sensorización de las instalaciones es posible conocer el nivel de desgaste o de lubricación de los engranajes de una turbina, la temperatura de cada máquina para detectar posibles incidencias o descubrir cambios en las vibraciones estándar del aparato para localizar piezas deterioradas.
Otra de las ventajas que proporciona la conectividad de las máquinas son los diagnósticos a distancia, que ya han comenzado a jugar un papel relevante en el mantenimiento de equipos a distancia. Aunque no todas las labores pueden realizarse sin la presencia física de un técnico, hay otras que pueden iniciarse de forma autónoma, como ajustes y calibraciones electrónicas o predicción de fallos inminentes.
Con el diagnóstico a distancia de problemas en máquinas o equipos se mejorará la productividad de los técnicos y se agilizará la resolución de incidencias. Por un lado, se reducirán los tiempos de respuesta, las visitas serán más rápidas y resolutivas y los técnicos serán capaces de atender más órdenes de servicio cada día. Por otro lado, los clientes se beneficiarán de menos tiempos de inactividad de los equipos y de una mejor atención y respuesta.