El modelado predictivo de Schneider Electric proporciona una alerta temprana de riesgos críticos, lo que ayuda a las empresas a gestionar sus activos eléctricos de manera más eficiente.
Detrás de las marcas con las que nos encontramos todos los días hay una infraestructura masiva (fábricas, oficinas, almacenes y redes de transporte) que hace posible proporcionar sus productos y servicios. Aún más lejos están los sistemas energéticos que alimentan esta infraestructura, que dependen cada vez más de la electricidad. Sin embargo, estar fuera de la vista no significa que no sea importante, y las recientes medidas correctivas que han sido posibles gracias a los análisis impulsados por IA de Schneider Electric muestran cuánto está en juego.
Uno de nuestros clientes, un fabricante global de food and beverage, dirige una gran fábrica en América Latina. La instalación funciona las 24 horas del día, los siete días de la semana, emplea a 4.000 trabajadores y produce productos por valor de más de un millón de dólares al día. Cualquier fallo en la fuente de alimentación tiene un gran impacto. Esto se puso de manifiesto en 2019, cuando un cubículo de media tensión explotó y provocó el cierre de la fábrica. El cierre de solo un día y medio para reemplazar el componente significó que la empresa sufriera un golpe significativo en su facturación.
Analítica impulsada por IA
Para esta empresa, mantener niveles de producción estables es crucial. Por lo tanto, poco después del incendio, decidió comenzar a monitorear sus sistemas eléctricos de manera más efectiva utilizando nuestros planes de servicio habilitados digitalmente. Esto implicó la instalación de sensores térmicos, tanto en los componentes del sistema de energía como en el entorno circundante. Los sensores conectados a IoT miden la temperatura en ubicaciones clave para proporcionar lecturas continuas, accesibles desde un panel de control basado en la nube. A continuación, se pueden comparar con los niveles que se observan normalmente para conexiones y cargas eléctricas similares para poner de manifiesto posibles problemas.
Esto no siempre es un tema sencillo porque las temperaturas pueden variar mucho con el tiempo. Para permitir una mayor precisión, los análisis también incorporan una segunda dimensión, impulsada por IA. Se utiliza un modelo de aprendizaje automático para comparar patrones en las temperaturas esperadas y reales, lo que ayuda a identificar cualquier riesgo en una etapa muy temprana.
Tan pronto como se estableció la monitorización en ese centro, quedó muy claro que había un problema en un transformador, donde los sensores daban lecturas muy altas. La temperatura alcanzaba más de 125 °C (más de 257 °F), cuando debería haber estado alrededor de 70 °C (158 °F) y el límite seguro, en teoría, era de 90 °C (194 °F). Los ingenieros de la empresa inspeccionaron el componente lo antes posible, supervisados de forma remota por nuestros expertos. Descubrieron que un tornillo en una conexión se había apretado incorrectamente, con el resultado de que un cable importante estaba demasiado flojo. Esto dificultaba el paso de la corriente, lo que a su vez hacía que aumentara la temperatura en la conexión.
Detección de sobrecalentamiento en un transformador seco
Asesoramiento experto
Esto creó una situación peligrosa. Cuando las piezas eléctricas de cobre se calientan, puede dificultar aún más que la corriente fluya a través de ellas, lo que puede conducir a temperaturas aún más altas, en una espiral cada vez mayor. En este caso, el cable ya estaba tan caliente que el aislamiento que lo rodeaba se estaba derritiendo, y eso fue con el transformador solo cargado al 50 por ciento de su capacidad. Cualquier aumento en la carga eléctrica podría haber causado un paro NO programado y un problema en el equipo.
Además, se produjo otro hallazgo no deseado. Mientras se investigaba el fallo, se identificó otro problema grave y separado en el mismo transformador. Mientras asesoraba al cliente de forma remota por teléfono, un experto de Schneider Electric identificó en el software signos de descarga parcial. Este problema surge cuando los cables se colocan demasiado cerca unos de otros. El intercambio de carga eléctrica entre los cables erosiona gradualmente el aislamiento y puede, de nuevo, provocar una gran explosión. Afortunadamente, con el problema detectado a tiempo, el cliente pudo cambiar los cables y volver a instalarlos a una distancia segura.
Un sistema de alerta temprana
Así que la inversión de la empresa dio sus frutos de inmediato. La advertencia ofrecida por el análisis predictivo de Schneider Electric, junto con nuestra guía experta, fue crucial para ayudar a evitar no uno, sino dos costosos cierres adicionales. Y aunque parte de la actividad en el sitio podría haberse reanudado en un día más o menos, reemplazar un transformador roto probablemente habría significado muchos meses de funcionamiento del sistema a niveles de riesgo peligrosamente altos. Viendo los beneficios, el cliente ahora está en proceso de ampliar su monitorización, instalando sensores adicionales para proporcionar datos enriquecidos.
Sistema de alerta temprana de análisis predictivo de Schneider Electric
En la forma en que funcionan, nuestros planes de servicio habilitados digitalmente, como EcoStruxure Service Plan*, se pueden comparar con un dispositivo de fitness portátil, como un reloj inteligente. Al realizar un seguimiento de las entradas, incluida la frecuencia cardíaca y el movimiento, estos dispositivos generan modelos precisos sobre cosas como qué deporte está practicando alguien, si está despierto o dormido, y su frecuencia respiratoria. Esta información también se puede analizar más a fondo para proporcionar una serie de índices y recomendaciones, como sugerir si la actividad o el descanso serían los mejores en un día determinado. De esta manera, los rastreadores portátiles pueden actuar como un sistema de alerta temprana para ayudarnos a gestionar y reducir los riesgos. Pueden indicar dónde los cambios en el estilo de vida o la dieta podrían contribuir a mantener una buena salud, por ejemplo, reduciendo la necesidad de intervención médica en el futuro o enfocándola donde más se necesita.
Lo que los monitores de actividad física hacen por el cuerpo humano; Los análisis impulsados por IA de Schneider Electric proporcionan sistemas de energía en todo el mundo. Puede ser difícil examinar físicamente el equipo eléctrico sin apagar grandes partes del sistema. Pero nuestros datos en tiempo real y modelos precisos brindan a los ingenieros la información que necesitan para que todo funcione sin problemas, realizando ajustes oportunos para mantener el rendimiento y evitar emergencias disruptivas. Si un componente de esta fábrica comienza a sobrecalentarse en el futuro, por ejemplo, los ingenieros lo sabrán mucho antes.
Por supuesto, la aportación humana sigue siendo esencial, como podemos ver en este caso, donde las contribuciones de nuestro equipo de soporte remoto fueron cruciales para ayudar a la empresa a detectar, confirmar y resolver los problemas que surgieron. Pero igualmente, su orientación fue posible gracias a los conocimientos de los análisis. De esta manera, los pasos dados para apuntalar el suministro de energía de la fábrica encapsulan nuestro enfoque más amplio: expertos y tecnología trabajando juntos para respaldar servicios mejores y más confiables.
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