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El gemelo digital como base de la fiabilidad
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Jose Javier Leandro Gómez
CEng MEI
Bureau Veritas
1. INTRODUCCIÓN
1.1. General
En el mundo industrial y de procesos es habitual que una máquina, equipo o sistema sufra algún tipo de problema y provoque una indisponibilidad o parada no programada. ¿Cuál es el coste de esta parada no programada? A la reparación o sustitución del equipo, se sumará los costes del personal de mantenimiento, el personal de producción sin poder realizar el trabajo, coste de en perdida de producción, en muchos casos disminución de la calidad de los productos fabricados… en muchos casos estas paradas pueden costar a las empresas miles de euros.
Para evitar estas costosas paradas, todo el esfuerzo se ha centrado en distintos mantenimientos, normalmente preventivos y/o predictivos, que nunca han sido capaces de evitar la indisponibilidad de los equipos y las paradas.
Imaginemos que llegamos a nuestra planta y una de nuestras máquinas nos dice que le duele(tensiones) esta parte, que cree que tiene fiebre (calentamiento) en esta otra sección y por qué su tensión arterial es elevada (sobrepresión de algún fluido).
Los tiempos de indisponibilidad serían reducidos y únicamente se realizarían los mantenimientos en aquellas partes donde realmente sea necesario. Este es el principal objetivo de crear un gemelo digital y poder modelarle para que nos indique dónde nuestro equipo tiene “dolores”.
1.2. Definición
Tomando como referencia parte de la definición que se indica en Wikipedia, un gemelo digital es una réplica digital de una entidad física viva o noviva. El gemelo digital se refiere a una réplica digital de activos físicos potenciales y reales (gemelo físico)procesos, personas, lugares, sistemas y dispositivos que se pueden utilizar para diversos fines. La representación digital proporciona tanto los elementos como la dinámica de cómo un dispositivo de Internet de las cosas (IoT) funciona y vive a lo largo de su ciclo de vida.
Los gemelos digitales integran IoT, inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de software con gráficos de redes espaciales para crear modelos de simulación digital vivos que se actualizan y cambian a medida que cambian sus contrapartes físicas. Un gemelo digital aprende y se actualiza continuamente de múltiples fuentes para representar su estado, condición de trabajo o posición casi en tiempo real. Este sistema de aprendizaje aprende de sí mismo, utilizando datos de sensores que transmiten varios aspectos de su condición de funcionamiento; de expertos humanos, como ingenieros con un conocimiento profundo y relevante del dominio de la industria; de otras máquinas similares; de otras flotas de máquinas similares; y de los sistemas y entornos más amplios de los que puede formar parte. Un gemelo digital también integra datos históricos del uso pasado de la máquina para incluirlos en su modelo digital.
1.3. Información del Gemelo digital
La información que puede contener un gemelo digital incluyedatos que podemos agrupar en las siguientes categorías:
- Modelo físico del sistema: representación gráfica (longitud, peso, capacidad... etc).
- Datos históricos operativos del modelo: presión, temperatura, tensiones… etc.
- Datos maestros
- Modelos visuales
- Cálculos
Por tanto, podemos dividir al gemelo digital en dos grandes áreas:
DATOS
- Diseño: especificaciones técnicas.
- Operación: datos históricos, instantáneos (sensorización).
- Mantenimiento: Datos reales existentes, nuevas actualizaciones o reparaciones.
- Otros datos: financieros, reglamentación, aplicable... etc.
APLICACIONES
- Modelos visuales.
- Modelos predictivos.
- Modelo de diagnosis.
1.4. Tecnologóas complementarias
El gemelo digital necesita de otras tecnologías para poder ser operativo, las principales serían:
- Simulación operativa.
- Machine learning.
- Inteligencia artificial.
- Realidad aumentada.
2. GEMELO DIGITAL EN EL CICLO DE VIDA DE UN ACTIVO
El gemelo digital es un grupo organizado de sistemas conectados que proporcionan una representación virtual de un activo, sistema o proceso físico, a lo largo del ciclo de vida.
Proporciona registros históricos, integra datos de rendimiento en tiempo real y predice la condición o estado futuro.
Los 3 escenarios existentes para la creación de un gemelo digital son:
- Nuevos activos (greenfield project).
- Actualización de Activos existentes.
- Optimización de activos existentes.
2.1. Nuevos activos
Obviamente es la opción más favorable, donde se realizaría todo partiendo de cero en la fase de diseño.
Habría que empezar por conocer las estrategias tanto de la información que vamos a requerir como aquellos sistemas que vamos a monitorizar. Como segundo paso se incluiría el diseño (ingeniería), construcción y puesta en marcha, operación y mantenimiento y finalmente la gestión de la información generada.
2.2. Actualización de activos existentes
En ocasiones se plantea una graninversión de uno de nuestros activos, por ejemplo por incrementar la producción del mismo. Ahora no partimos de 0, y debemos conocer que información de la que disponemos nos es útil y podemos utilizarla paranuestro desarrollo del gemelo digital.
El primer paso y paso crucial sería realizar “un gap análisis” para poder conocer nuestras carencias para la futura implementación tanto de las estrategias de información y de sistemas.
Una vez conocido este primer paso, lo siguiente sería plantear una estrategiade digitalización de nuestro activo: escáner documentación, modelización 3D el activo(drones, topografía… etc).
Para finalmente terminar como en el anterior caso con el diseño (ingeniería), construcción y puesta en marcha, operación y mantenimiento y finalmente la gestión de la información generada.
2.3. Optimización de activos existentes
Este último caso es cada vez más utilizado, cuando el gemelo digital es utilizado como una herramienta de optimización. En mercados maduros donde los márgenes empiezan a ser algo inferiores a los deseados, actualmente un claro ejemplo es el mercado del Oil&Gas, el gemelo digital es una pieza fundamental para la optimización operacional del activo.
Los pasos a seguir son muy similares al anterior caso, sin embargo, será fundamental conocer la operación del activo y ver dónde el cliente quiere optimizar.
- Debemos conocer el proceso.
- Definir qué proceso/parámetros vamos a digitalizar.
- Implementar el modelo.
- Testear el modelo.
- Desarrollar la arquitectura de datos.
3. CONSTRUYENDO EL GEMELO DIGITAL CASOS PRÁCTICOS
A continuación mostraremos tres ejemplos de proyectos de digitalización de activos creando un gemelo digital. Son tres ejemplos en los sectores del Oil&Gas yeléctrico. Como veremos, los motivos para realizar estos proyectos han sido muy distintos, desde problemas con la integridad del activo hasta una Due Diligence.
3.1. Proyecto Planta industrial
Con motivo de la adquisiciónde una nueva planta industrial, dentro del proceso de Due Diligence, nuestro clienterequirió realizar una digitalización de la planta.
Al ser una planta con una cierta antigüedad, no se disponía de toda la documentación original y la existente se encontraba en papel. La creación del gemelo digital, se ideó inicialmente con el objetivo de disponer del activo en formato digital para poder realizar un inventario de equipos y etiquetado de equipos, creación de nueva documentación,… etc.
Las siguientes fotografías muestran el proceso de digitalización de la planta.
Por el momento, el cliente decidió terminar el proyecto con la digitalización y dejar este gemelo digital sin atributos.
3.2. Proyecto Smart tank
Este segundo ejemplo representa la digitalización de un campo de tanques de almacenamiento de productos petrolíferos. Los principales motivos de nuestro cliente para iniciar el proceso de digitalización eran:
- Problemas de integridad de los tanques (redondez y verticalidad de uno de los tanques).
- Conocer con exactitud la capacidad de los tanques.
- Simulación en caso de derrame.
Para finalizar se recogieron todos los datos que estaban siendo monitorizados inicialmente y se amplió con otros datos que se consideraron oportunos para poder asegurar la integridad de los activos.
Actualmente se están monitorizando más de 50 puntos en la instalación, donde principalmente son valores de: temperatura, presión, flujo, niveles de llenado, aceites de bombas, valores de protección catódica… etc.
El proyecto continua en marcha y por ahora su principal misión ha sido la optimización operacionaldel campo y se confía que el modelo predictivo pueda empezar a “hablar” en los próximos años.
3.3. Proyecto Subestación eléctrica
El último proyecto fuela digitalización de una subestación eléctrica y es el proyecto con mayor recorrido actualmente. Como se puede ver en las siguientes fotografías, se iniciócreando el gemelo digital del activo y se ordenaron todos los elementos por grupos funcionales.
A cada uno de los elementos se le incluyó todos sus valores técnico, parámetros de funcionamiento, sus valores erróneos de funcionamiento… etc, para posteriormente tomar estos datos para alimentar el algoritmo.
El gemelo digital dispone de una base de datos donde se ha incluido documentación de cada uno de los elementos del activo: dibujos técnicos, hojas de características del fabricante, informes de mantenimiento e inspecciones, reparaciones… etc.
También se ha incluido un sistema de comunicación con el programa de la gestión del mantenimiento para poder asignar tareas a los empleados y mediante la aplicación de la filosofía de la inspección basada en riesgo, todas las actuaciones en la subestación son priorizadas en base al riesgo de cada uno de los componentes.
Ahora que tenemos un gemelo digital de nuestros activos, posteriormente se creó un algoritmo o modelo predictivo con el objetivo de agregar la ventana de operación de los parámetros y el comportamiento de los componentes defectuosos al modelo.
Existen varios software en el mercado para poder agregar comportamiento de fallos. Ayudándonos de los menús desplegables podemos ir indicando los valores correctos de operación o fallos típicos como parada, cortocircuitos… etc.
Actualmente se monitorizan en tiempo real más de 150 elementos de la subestación y todos los datos son estudiados y comparados automáticamente con el modelo.
En proyecto está en marcha por algo más de 2 años y se han conseguido unos resultados excepcionales:
- Reducción del coste de operación y mantenimiento: 30%
- Productividad de la subestación: 15%
- Extensión de la vida útil estimada: 20%
4. BENEFICIOS
Los principales beneficios del gemelo digital son:
- Moverse del papel y la búsqueda intensiva de información a la digitalización de procesos.
- Promover una cultura de toma de decisiones basadas en datos.
- Apoyar el proceso de toma de decisiones en el análisis de posibles escenarios.
- Ver, navegar e interrogar el activo digital de manera simple y práctica.
- Reducir riesgos de HSE, tiempos muertos y re-procesos.
- Aumentar la capacidad de producción reduciendo la necesidad de invertir en CAPEX.
- Utilización en nuevos proyectos (greenfield) como en activos existentes y/o modificaciones (brownfield).
- Aislar subsistemas para ser analizados y simular procesos y mejoras al mismo, sin los costes asociados de hacerlo en la realidad.
- Contribuye a hacer más práctica la trazabilidad de información y el manejo del cambio.
5. RESUMEN
El gemelo digital nos permitirá realizar un modelo de mantenimiento predictivo que nos posibilitará a su vez aumentar la fiabilidad de nuestro activo. Esta herramienta permitirá a los ingenieros de mantenimiento determinar exactamente cuándo nuestro activo necesita alguna intervención.
Nos brinda la oportunidad de anticiparnos al fallo, es decir, evitar las costosas paradas no programadas y reducir los tiempos de inactividad del activo.
Mediante la sensorización y obtención de datos de nuestros activos en tiempo real, nos permitirá obtener los datos necesarios para alimentar el gemelo digital. La creación de un algoritmo de mantenimiento predictivo en ocasiones es complejo y se requiere de un gran conocimiento de la operación y el mantenimiento de dicho activo. En este puntola colaboración del cliente/operadores fundamental para la consecución final de los objetivos.
El gemelo digital alimentado por los datos y con un correcto algoritmo, nos permitirá “escuchar” a nuestro activo.
En este sentido, el desafío de Bureau Veritas es maximizar la eficiencia operativa de nuestro clientes reduciendo de este modo los riesgos y costes operacionales en la industria química y petroquímica
