Big Data, pero ¿qué datos? En un entorno de servicios de operación y mantenimiento los diferentes actores se enfrentan a la necesidad de gestionar proyectos de mantenimiento con una alta diversidad en sus flotas. Sin embargo, a pesar de que a priori se pueda pensar que existe cierta armonización cuando se compara la misma tecnología renovable (eólica, fotovoltaica, biomasa, etc), esto dista mucho de la realidad. Como ejemplo en el caso de la energía eólica donde cada gestor de activos tiene su flota compuesta por diferentes fabricantes de aerogeneradores, diferentes plataformas tecnológicas, e incluso, en el caso de contar con los mismos aerogeneradores, los sistemas y subsistemas pueden ser diferentes en base a diferencias en los fabricantes, a las tecnologías (sistemas pitch eléctricos o hidráulicos), etc. En este escenario con alta diversidad, para una gestión eficaz debemos dotarnos de herramientas que ayuden a una toma de decisiones alejada de subjetividades y basada en datos que, por un lado, soporten las decisiones, y por otro, ayuden en la mejora de conocimiento de las instalaciones. Estas herramientas están alimentadas por diferentes tipologías de datos que servirán como fuente de información: • SCADA. Fuente original de información. Los fabricantes facilitan a los clientes herramientas que permiten conocer los eventos, alarmas y estados registrados en los activos durante un periodo determinado de tiempo. • GMAO. Herramientas de Gestión de Mantenimiento Asistido por Ordenador. Estas herramientas permiten registrar la información de los trabajos de mantenimiento realizados en las instalaciones, relacionando estas tareas con los técnicos que hacen el trabajo, añadiendo los repuestos empleados en cada tarea, los tiempos asociados, subcontrataciones, etc. A pesar de ser herramientas cada vez más habituales, aún no están implantadas como fuente de información de modo tan general como el SCADA. • Logística. Una correcta trazabilidad de los consumibles, repuestos, y grandes componentes es una fuente de información de gran valor. Los históricos de consumo ayudan a entender lo sucedido, y sobre todo facilitan la predicción de una parte importante del OPEX (costes operativos) de cara al futuro. • Mantenimiento predictivo. Además, en las diferentes instalaciones se genera durante la actividad una gran cantidad de información asociada a los trabajos de mantenimiento predictivo: monitorización de vibraciones, análisis de aceites de Big Data, but which data? In an O&M services environment, different agents must address the need to manage highly diverse maintenance projects in their fleets. However, although it is reasonable to think that a certain level of harmonisation exists when comparing the same renewable technology (wind, PV, biomass, etc.), this is a far cry from reality. One example is the case of wind power, where each asset manager has a fleet comprising different wind turbine manufacturers, different technological platforms, and where even, despite the turbines being the same, their systems and subsystems can vary due to differences between manufacturers and the technologies used (electric or hydraulic pitch systems). In this highly diversified context, efficient management tools are required that help take decisions that are far removed from subjectivities but which are based on data that, on one hand, supports those decisions, and on the other, helps improve the knowledge of the installations. These tools are supplied by different types of data that serve as information sources: • SCADA. Original source of information. Manufacturers provide clients with tools that inform them about events or alarms and the recorded status of the assets during a specific period of time. DEL BIG DATA AL SMART DATA IoT (Internet of Things, el internet de las cosas), Big Data, Data Mining, etc. son conceptos que invaden nuestro día a día, tanto en el entorno profesional como en el doméstico. ¿Cómo puede una empresa de servicios de operación y mantenimiento aprovechar el potencial de las nuevas tecnologías para mejorar su posicionamiento, agregando valor a los clientes? Con el objetivo de dar respuesta a esta problemática cada vez más habitual en el sector energético, Ingeteam Service ha presentado una nueva versión de Ingeboards, su herramienta de análisis de datos con la que pretende dar un paso en la monitorización inteligente de la información. FROM BIG DATA TO SMART DATA IoT (the Internet of Things), Big Data, Big Mining, etc. are concepts that invade our daily lives in both professional and domestic environments. So how can an operation and maintenance company take advantage of the potential of new technologies to improve their positioning and add value to their clients? In order to respond to this increasingly commonplace problem in the energy sector, Ingeteam Service has presented a new version of its data analysis tool Ingeboards, through which it aims to take a step forward in smart information monitoring. Eólica | Wind Power FuturEnergy | Junio June 2018 www.futurenergyweb.es 35
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