Las empresas de petróleo y gas no pueden permitirse tiempos de inactividad imprevistos. Los estudios han demostrado que las paradas no planificadas pueden costar decenas de millones de dólares al año en pérdidas de productividad y reparaciones, además de los riesgos físicos que conllevan los fallos de los equipos. Afortunadamente, el auge del Internet Industrial de las Cosas, o IIoT, permite a los operadores aumentar su capacidad para supervisar el rendimiento, la temperatura, el flujo y otras métricas a través de sensores de bajo coste, y tomar mejores decisiones de mantenimiento basadas en los datos recogidos.
¿Mantenimiento predictivo y sus beneficios?
El mantenimiento predictivo utiliza datos, como la temperatura, la vibración y el rendimiento, recogidos por los sensores, que luego se analizan para detectar cualquier señal de alarma o resultados anormales. Estos datos se utilizan luego para pronosticar cuándo debe completarse el mantenimiento para evitar la disminución de la eficiencia o el fallo del equipo.
Para las compañías de petróleo y gas de flujo medio, el control de costos es siempre un factor. Las empresas que pueden gestionar mejor los costes operativos durante una crisis son más ágiles y están mejor preparadas para hacer frente a las presiones de los márgenes. El mantenimiento predictivo puede ayudar a ahorrar costos, ya que requiere menos inspecciones de equipos y menos actualizaciones innecesarias.
Un programa de mantenimiento predictivo adecuado permitirá tomar mejores decisiones con los presupuestos de mantenimiento. Los operadores pueden controlar aún más los costos permitiendo que el costo de la eficiencia perdida en comparación con el costo de mantenimiento determine los programas de mantenimiento. Debido a la lejanía de los activos, los costos de mantenimiento para sitios particulares aumentan o disminuyen en función de la logística. Tener una visión definitiva de las disminuciones de la eficiencia de los trenes de tracción creará un entorno para una toma de decisiones verdaderamente informada con respecto a la planificación del mantenimiento.
Hoja de ruta para el mantenimiento predictivo
Hay varias medidas que las organizaciones deberían tomar para empezar a desarrollar un plan de mantenimiento predictivo:
- Evalúe sus capacidades actuales: ¿cuánto gasta ahora en mantenimiento y cuánto tiempo de inactividad experimenta?
- Identificar oportunidades... ¿dónde puede añadir sensores para recoger datos procesables? ¿Hay cuellos de botella o puntos calientes que causan problemas? Crear programas piloto con métricas bien definidas para probar si el mantenimiento predictivo está mejorando los resultados.
- Invierta en una solución automatizada de mantenimiento predictivo que sea escalable, diseñada desde edge, y que esté basada en una plataforma a prueba de paradas.
Soluciones de mantenimiento predictivo en petróleo y gas
El mantenimiento predictivo se ejecuta mejor desde Edge -en las áreas de proceso junto a la bomba, el compresor o el terminal- y no en un lugar alejado, en una sala de control o en cloud , donde podría haber problemas de transmisión, ancho de banda, latencia e integridad de los datos.
Stratus Technologies ofrece una plataforma de grado industrial con redundancia incorporada, que está diseñada especialmente para el edge. Es perfecta para cualquier solución de mantenimiento predictivo en la industria del petróleo y el gas que requiera una recogida de datos fiable en entornos de misión crítica.
Resumen
Para las empresas del sector del petróleo y el gas, el mantenimiento predictivo tiene muchas ventajas en comparación con el mantenimiento reactivo o planificado, como el aumento de la vida útil de los equipos, la optimización de su funcionamiento, la reducción del tiempo de inactividad de los equipos y la disminución de la pérdida de tiempo del personal. Para obtener más información sobre cómo Stratus Edge Computing puede ayudar a las empresas de petróleo y gas, visite este enlace o consulte con un Stratus edge computing experto.
