El mantenimiento basado en el estado de los equipos es imprescindible para la infraestructura de distribución eléctrica

La infraestructura de distribución eléctrica es la base a través de la cual se suministra energía de manera segura a los procesos industriales en todo el mundo.

La importancia del mantenimiento para evitar tiempos de parada no planificados 

Esta importante infraestructura de distribución de energía funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y en algunos casos, durante años, sin interrupción. Entre bastidores, los gerentes de planta han utilizado estrategias de mantenimiento probadas para evitar tiempos de parada no planificados.

Sin embargo, hoy en día, las tecnologías conectadas y el Industrial Internet of Things (IIoT) ofrecen nuevos e innovadores servicios de supervisión que controlan continuamente el estado de los equipos y, con el apoyo de una Oficina de Servicios con personal experto, generan unas notificaciones avanzadas en caso que detecten un comportamiento anormal en algún equipo.

Los posibles problemas se abordan mucho antes de que se produzca un riesgo para la seguridad o un impacto costoso en el funcionamiento de la planta.

El alcance de los equipos críticos de distribución eléctrica que ahora se pueden supervisar continuamente incluye transformadores de tipo seco y transformadores en aceite, conmutadores de media tensión y conmutadores de baja tensión, y unidades de protección de motores, por nombrar algunos.

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A continuación se muestra un ejemplo sobre cómo estas nuevas técnicas de mantenimiento basadas en el estado de los equipos y los datos, empleadas por una Oficina de Servicios con personal experto, evitaron un costoso fallo de suministro a un gran hospital en EE. UU.

Un gran transformador de potencia, un equipo de distribución eléctrica común y crítico, se equipó con sensores térmicos para supervisar continuamente la temperatura de los devanados. La Oficina de Servicios detectó una temperatura anormalmente alta en uno de los devanados del transformador.

Se informó al cliente y se analizó con él la supuesta causa de este suceso: un posible deterioro del aislamiento en el devanado del transformador.

Sobre la base de esta indicación principal y el diagnóstico avanzado, se programó la sustitución del transformador. A fin de minimizar cualquier otro deterioro adicional, se implementó una desconexión de cargas o reducción de potencia para reducir la carga eléctrica en los devanados del transformador.

El equipo fue supervisado exhaustivamente hasta que se instaló la unidad de sustitución.

En este caso, las técnicas del IIoT y los sensores de temperatura conectados agregaron datos de rendimiento de los equipos a la nube, que la Oficina de Servicios interpretó como un indicador anticipado de un posible fallo en un equipo crítico que hubiera sido muy costoso.

El cliente validó el valor de esta notificación avanzada al señalar que, en esta misma instalación, un transformador similar falló hace unos años. Se estimó que las pérdidas causadas por la parada superaron el millón de dólares en trabajos de limpieza, reparación y reducción de los ingresos, además del impacto no controlado en la reputación.

¿Qué buscan las las empresas industriales actualmente?

Actualmente, las empresas industriales buscan aprovechar diversas tecnologías digitales y análisis avanzados para implementar estrategias de mantenimiento predictivo basado en la condición.

Este tipo de modernización de la infraestructura eléctrica se extiende más allá de los dispositivos individuales e incluye la red de datos que agrega esta información crítica sobre el estado de los equipos de manera eficiente en una plataforma basada en la nube, equipada con potentes funciones de análisis y gestionada por un equipo de expertos en distribución eléctrica.

Esta avanzada estrategia de mantenimiento basado en el estado se está implementando ahora en una amplia gama de sectores que logran nuevos niveles de seguridad, productividad y rentabilidad. Para obtener más información, consulta Aumentar el rendimiento de las instalaciones con la gestión del rendimiento de los equipos.

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