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Herramientas software de mantenimiento para el sector del ferrocarril

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1. Introducción

Se estima que los costes relacionados con el mantenimiento ferroviario en
Europa superan los 20,000 M€ cada año. La distribución de dichos costes varía
en función países y organizaciones, pero la mayor contribución a dichos costes
se concentra principalmente en unos pocos componentes12.
Los costes asociados al mantenimiento de la infraestructura suponen
típicamente un 20% del total de gastos anuales (Figura 1). La principal
distribución de los costes de mantenimiento se asocia a la vía (40% - 70%), de
los cuales un 30% están asociados al carril, y a la electrificación (8% - 20%), de
los cuales hasta un 50% están asociados a la catenaria.

Figura 1. Distribución de costes de mantenimiento en ferrocarril

1 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0967070X09000109

2 http://www.ferropedia.es/wiki/Costos_de_mantenimiento_de_infraestructura

Por otra parte, en lo concerniente al vehículo, la mayor parte de los costes se concentran en el wheelset (típicamente entre 30% y 50%) y el pantógrafo (hasta un 10% de los costes totales relacionados con el vehículo) Por lo tanto, los costes relacionados con los componentes anteriores suponen hasta un 40% de los costes totales relacionados con el mantenimiento, lo que puede suponer un total de hasta 8,000 M€ al año sólo en Europa. Una mejora en los procesos de mantenimiento de estos activos puede suponer una suma considerable, que justifique la inversión en nuevas herramientas que optimicen los procesos de gestión del mantenimiento ferroviario. Al contrario de lo que sucede en otras industrias, la vida útil de los activos suele ser relativamente grande: 31 años para un vehículo ligero e incluso 50 años para
un vagón de mercancías3. Por otra parte, la Figura 2 muestra la cantidad de Km de infraestructura y su antigüedad. Se hace evidentemente que la mayor parte de las infraestructuras europeas tienen una antigüedad entre 30 y 80 años, con lo que nuevas estrategias de mantenimiento pueden desembocar potencialmente en sustanciales ahorros.

Figura 2. Antigüedad de la infraestructura ferroviaria

Sin embargo, la gestión del mantenimiento de un sistema ferroviario presenta un
amplio margen de mejora.


Las decisiones de mantenimiento de los vehículos e infraestructura se toman por
separado, no existiendo (salvo en algunas ocasiones) cruce de información entre ambos sistemas. El impacto de una infraestructura degradada en un vehículo (y viceversa) puede ser muy significativo (en sentido negativo). Por lo tanto, estrategias de mantenimiento conjuntas pueden suponer importantes ahorros en el ciclo de vida de ambos sistemas.

3https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/FTA%20TAM%20ULB%20Cheat%20She et%202016-10-26.pdf

2. El mantenimiento en el sector ferroviario

El mantenimiento en el sector ferroviario tiene un carácter predominantemente preventivo. Las decisiones de mantenimiento se basan principalmente en inspecciones periódicas que determinan el estado de los componentes con respecto a unos valores umbrales. Cuando los umbrales de aviso son superados, y antes de llegar a rebasar el umbral de seguridad, se realizan las tareas de mantenimiento correspondientes4. En la siguiente figura se ilustra esquemáticamente el proceso de mantenimiento de la infraestructura.

Figura 3. Proceso de mantenimiento de la infraestructura ferroviaria

No obstante, la degradación de la infraestructura depende de las condiciones de operación de la flota de vehículos, del estado de los vehículos, y del propio estado de la infraestructura, y no suele presentar una evolución lineal como se considera en muchos casos56789. Por este motivo, asignar un tiempo fijo entre inspecciones (i.e. mantenimiento preventivo), supone aceptar posibles situaciones de riesgo (ruptura de componente y descarrilamiento) o gasto innecesario.

Esta situación se describe en la Figura 4, donde se representa la evolución de un KPI (Key Performance Indicator) de un componente cualquiera a lo largo del

4 Predictive Maintenance Sensor Rich but Uncertain Information Quality Environment Case Study in Railroad _IBM Research, Hongfei Li - 2012
5 Parameter Estimation for Rail Degradation Model International Journal of Performability Engineering .
Jan2009, Vol. 5 Issue 2, p119-130. 12p Chattopadhyay, G.; Kumar, S
6Failure modeling and maintenance optimization for a railway line Per Hokstad, SINTEF 2005
7Influence of rail flexibility in a wheel/rail wear prediction model, Javier F Aceituno Journal of Rail and
Rapid Transit 2015
8Evaluation of dynamic and impact wheel load factors and their application in design processes Brandon
J Van Dyk Aceituno Journal of Rail and Rapid Transit 2015
9 A full-scale physical model test apparatus for investigating the dynamic performance of the slab track
system of a high-speed railway Journal of Rail and Rapid Transit, Xuecheng Bian February 2016

tiempo (p.e. calidad de vía). Se pueden establecer ciertos umbrales que
delimitan las zonas que determinarán si se toman o no medidas correctoras:

  • TH1 establece el límite entre las zonas verde y amarilla
  • TH2 establece el límite entre las zonas amarilla y roja

Si el KPI se encuentra en la “zona verde”, no es necesario realizar ninguna acción de mantenimiento. Si está en la “zona amarilla”, es necesario planificar una acción en el corto plazo (p.e. 4 semanas). Si el KPI supera TH2 y entra en la “zona roja”, se requiere una acción inmediata (mantenimiento correctivo). Superar TH2 puede comprometer la seguridad y disponibilidad de las operaciones, con lo que puede resultar un escenario inadmisible.


Considerando un tiempo entre acciones de mantenimiento Dt (mantenimiento preventivo), se observa la típica forma de diente de sierra en la evolución del KPI. No obstante, el efecto que la acción de mantenimiento tiene sobre la nueva condición del activo es menor, y por lo tanto se da la tendencia definida por las dos líneas azules, y un escenario comprometido en 4t0, que podría haberse evitado en caso de haber utilizado otro tipo de técnicas, como las basadas en la monitorización de la condición de los activos (condition based maintenance) o las basadas en la predicción de la evolución temporal del estado de los mismos.

Figura 4. Evolución temporal de la condición de un activo con sus
correspondientes acciones de mantenimiento (preventivo)

De lo descrito anteriormente, se desprende que definir la estrategia de mantenimiento óptima no es una tarea sencilla. Como en cualquier proceso de mantenimiento, resulta vital mantener el balance entre distintas variables que afectan a:

a) La planificación del mantenimiento (doing the right things)

b) La ejecución del mantenimiento (doing things right)

Muchas veces, los esfuerzos se concentran en la fase de planificación, a modo inicial, para pasar a la fase de ejecución en el estado estacionario. No obstante, el día a día de la operativa lleva a los gestores de mantenimiento a ser reactivos frente al mantenimiento, resultando muy difícil reajustar la planificación del mantenimiento teniendo en cuenta las siguientes variables.

  • Safety. La seguridad es un parámetro clave, que lleva habitualmente a sobredimensionar las operaciones de mantenimiento mediante actividades preventivas.
  • Availability. La disponibilidad de los servicios es clave para mantener su calidad. Las operaciones de mantenimiento se han de realizar fuera de los horarios de operación, para no incurrir en penalizaciones debido a paradas en la línea, limitaciones de velocidad, etc.
  • Riding Comfort. La degradación de componentes (tanto en vehículos como en infraestructura) puede comprometer el confort de los usuarios, disminuyendo de este modo la calidad de servicio.
  • Environmental friendliness. Aspectos como la eficiencia energética, la propagación de vibraciones a edificios e instalaciones anejas y la emisión de ruidos son cuestiones relevantes, en las que el estado de los activos tiene un impacto importante.
  • Life Cycle Costs. Los costes asociados al ciclo de vida del sistema ferroviario pueden sufrir enormes variaciones en función del tipo de planificación que se realice. Este es un aspecto clave, que junto con los costes asociados a riesgos potenciales y los asociados a la indisponibilidad han de ser abordados conjuntamente.10

La Figura 5 muestra la relación entre el coste del mantenimiento y el tiempo en el que se realiza la acción. Por supuesto, una mayor frecuencia en el mantenimiento de componentes conlleva un coste muy elevado, pero muy bajo riesgo de fallos que comprometan la seguridad y disponibilidad. Cuando el tiempo entre acciones de mantenimiento aumenta, sucede el efecto contrario.

Existe por lo tanto un sweet-spot, que es el que hay que evaluar en la fase de planificación, sabiendo cuáles son los márgenes de seguridad que permiten mayor flexibilidad en la fase de ejecución.

10EN 60300-3. Gestión de la confiabilidad. Parte 3-3: Guía de aplicación. Cálculo del coste del
ciclo de vida.

Figura 5. Gestión del mantenimiento11

3. Dificultades en la gestión del mantenimiento ferroviario

El sistema ferroviario se enfrenta a importantes dificultades a la hora de gestionar eficiente el mantenimiento de los distintos activos. El principal motivo es, además una cuestión de cultura histórica y de “tradición” a la hora de considerar las operaciones, la inmensa cantidad de activos y componentes a gestionar, su amplia variedad y su dispersión geográfica.

La siguiente figura muestra, de una forma simplificada, los principales bloques que componen un sistema de gestión del mantenimiento ideal. Dicho sistema se alimenta de una serie de datos de entrada; dichos datos son reconciliados y almacenados, para ser analizados y transformados en información útil. Finalmente, la información se visualiza de una manera adecuada para su posterior interpretación y así favorecer la toma de decisiones que optimicen las operaciones.

11http://orr.gov.uk/__data/assets/pdf_file/0006/501/railkonsult-asset-management-mar-13.pdf

Figura 6. Sistema genérico de mantenimiento

No obstante, la arquitectura de a figura anterior suele distar bastante de los sistemas de mantenimiento utilizados por muchos operadores de infraestructura, operadores integrales (e.g. metro, tranvía, etc.) y gestores de mantenimiento.


Por una parte, la manera actual de administrar los datos de entrada dista de ser la óptima para una correcta gestión del mantenimiento, debido a la cantidad de fuentes de datos, su heterogeneidad, y la ausencia de directrices o “best practices” que permitan la estandarización de interfaces:

  • Auscultaciones. Normalmente son datos en múltiples formatos digitales que contienen diversos KPIs sobre algunos activos (p.e. parámetros de calidad de vía provenientes de dispositivos auscultadores de geometría de vía, etc.). El formato de dichos datos es variable en función del fabricante del equipo que los suministra, y generalmente suelen ser traducidos a ficheros Excel para su tratamiento posterior.
  • Sensores. Existen multitud de sensores distintos que permiten conocer distintos parámetros, en tiempo real, de múltiples activos (p.e. temperatura de los rodamientos en caja de grasa, dispositivos de visión para evaluar el estado del contacto pantógrafo-catenaria, etc.). Cada sensor puede utilizarse para monitorizar un parámetro concreto de un componente determinado, pero no existen soluciones completas que permitan implementar sistemas de adquisición de datos de una forma sencilla, poco intrusiva y de bajo coste.
  • Inspecciones visuales. Actualmente se determina la condición de una ingente cantidad de activos en base a inspecciones visuales (p.e. aparición de grietas en carril, estado de apoyos en traviesas, drenajes en túneles, etc.). Hay que considerar que la mayor parte de estas inspecciones (al menos las referentes a infraestructura) se realizan por operarios de mantenimiento durante la noche. Además, no existen criterios formales que favorezcan la clasificación de posibles daños en los componentes, con lo que los resultados son relativamente subjetivos.
  • Informes de tareas de mantenimiento. Además de las inspecciones visuales, el resultado de otras tareas de mantenimiento puede considerarse como dato de entrada para un sistema de gestión de mantenimiento. Normalmente, estos informen no obedecen a ninguna estructura estándar ni procedimiento formal, y suelen ser documentos (en formato digital o incluso papel) que no pueden tratarse de una forma eficiente.

De lo anterior se desprende que un sistema de gestión de mantenimiento se alimenta de datos de una manera que dista enormemente de ser la óptima: su naturaleza es muy diferente, no existen procedimientos formales ni interfaces que permitan la consolidación de los mismos, y tampoco soluciones completas que permitan sistemas cost-effective.

En cualquier caso, los gestores de mantenimiento utilizan datos de entrada. No obstante, la manera de procesarlos dista mucho de la arquitectura de la Figura
6:

  • Al no existir unicidad en los interfaces de las distintas fuentes de datos, su almacenamiento suele ser ecléctico: multitud de ficheros electrónicos de auscultación en distintos formatos, información proveniente de multitud de sensores, e información de inspecciones y tareas de mantenimiento en formato electrónico y papel. Todo ello almacenado en distintos servidores y PCs (alojados en distintas redes) y en cajoneras y sobre mesas de multitud de despachos en diversas localizaciones geográficas.
  • El análisis de los datos es realizado por expertos en mantenimiento, pero no viene determinado por ningún mecanismo formal, y por supuesto tampoco con el objeto de optimizar las variables descritas anteriormente (sección 2).
  • La visualización de los datos y la información no suele favorecer la toma de decisiones, ya que no existen mecanismos que analicen todos los datos de entrada y extraigan los KPIs relevantes para optimizar la toma de decisiones.

4. Tendencias tecnológicas

Los avances en las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (IoT, Big Data, sistemas embebidos, etc.) y la reducción en el coste de sistemas han abierto un campo prometedor para la gestión de los procesos de mantenimiento.


En el sector ferroviario, las tendencias tecnológicas que están permitiendo una mejora en los procesos de planificación y ejecución de las actividades relacionadas con el mantenimiento (tanto de infraestructura como de vehículos) se resumen en los siguientes puntos.

4.1 Digital railways

Como sucede en otros sectores, la tendencia en el ferrocarril pasa por su digitalización. Cada vez son más populares términos como el tren digital (i.e.
digital railways) o el Internet of Trains.


La democratización de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (en cuanto a la disminución de las barreras de desarrollo y precio) está permitiendo “digitalizar” cuestiones que antes eran impensables: sensorización de componentes para la monitorización de su estado de cara a su mantenimiento, o para otras características de operación, posicionamiento y trazabilidad que permiten nuevas aplicaciones en logística, etc.

Esto está llevando a la aparición de nuevos modelos negocio y nuevos stakeholders que pueden prestar a los operadores nuevos servicios de calidad. Además, la digitalización podría conllevar a una integración total de sistemas, lo que podría suponer, por una parte, una importante mejora de cara a los prestadores de servicios, y por otra parte, una mejor experiencia para los usuarios de los servicios.

4.2 Herramientas Software para la gestión del mantenimiento.

La herramienta SW utilizada para la gestión del mantenimiento suele ser, en una gran mayoría de casos, un conjunto de ficheros Excel que cuentan con Macros dedicadas para el análisis y toma de decisiones, lo que dista bastante de suponer un mecanismo óptimo de gestión.


Por otra parte, en el siguiente nivel de sofisticación, la mayoría de las herramientas SW que dan soporte a los procesos de mantenimiento empleadas por los responsables de infraestructura y los operadores de vehículos son generalmente de propósito general (tipo ERP1213).


En el mayor nivel de sofisticación, existen herramientas SW específicamente enfocadas al mantenimiento ferroviario, aunque presentan ciertas limitaciones: sólo cubren la infraestructura o el vehículo, sin haber cruce de información entre ambos14151617. Aun contando con dichas limitaciones, utilizando este tipo de herramientas pueden suponer ahorros de hasta el 25% en los costes asociados
al mantenimiento18.

4.3 Big Data

Las posibilidades que brinda la computación de alta capacidad y la analítica de grandes cantidades de datos hacen que las tecnologías de Big Data sean muy

12https://www-01.ibm.com/software/info/ilog/
13http://w3.siemens.com/mcms/plant-engineering-software/en/comos-platform/pages/default.aspx
14www.nemsolutions.com/es/aura
15https://www.thalesgroup.com/en/train-management-solutions
16http://www.mermecgroup.com/inspect/ramsys/1058/ramsys-at-a-glance.php
17http://www.struktonrail.com/systems/poss-online-monitoring/
18http://orr.gov.uk/__data/assets/pdf_file/0006/501/railkonsult-asset-management-mar-13.pdf

valiosas para la conversión de los datos en información relevante para la toma
de decisiones.

El Big Data es la tecnología que permite abordar la gestión del mantenimiento teniendo en cuenta el estado de los distintos activos. Es lo que se conoce como CBM, o Condition-Based Maintenance. De esta forma, cantidades ingentes de datos provenientes de diversas fuentes y de distintos activos son procesados y convertidos en información relevante para la toma de decisiones.


Además, surge la posibilidad de realizar predicciones sobre el estado futuro de los activos, analizando los datos históricos y realizando ajustes mediante sencillas regresiones. Cuando el envejecimiento y degradación de los activos presentan evoluciones lineales (o incluso polinómicas), las regresiones pueden generar, en teoría, resultados relativamente buenos. No obstante, los fenómenos físicos que determinan los mecanismos de propagación de daño en activos no son tan evidentes. Además, la poca frecuencia y la calidad de los datos (sobre todo en el caso de la infraestructura) hacen que este tipo de técnicas no proporcionen predicciones con un grado de confiabilidad adecuado.


Una manera de solucionar esta cuestión pasa por la modelización de dichos mecanismos a nivel físico. De esta manera, y ajustando los modelos con los (escasos) datos temporales, se pueden obtener predicciones bastante más precisas.

5. Conclusión: ¿Cómo sería la herramienta ideal?

Con todo lo visto anteriormente, este apartado describe las principales características con las que podría contar la herramienta SW ideal para la gestión del mantenimiento en el ferrocarril19:

  1. Visualización del estado de la infraestructura. La monitorización de estado de los activos (en tiempo real mediante el uso de sensores o mediante medidas offline, i.e. auscultaciones, inspecciones visuales, etc.) necesita de la reconciliación y procesamiento de datos de distintas fuentes de entrada para convertirlos en KPIs que describan el estado de los activos (p.e. conicidad equivalente, desgaste lateral de carril, sobre ancho en la geometría de vía, etc.). Por otra parte, tener mecanismos que permitan visualizar, de una manera global, el estado general de la infraestructura es de vital importancia para tener en todo momento controlado su estado, al menos de una forma cualitativa.
  2. Inventario de activos. Para una gestión óptima del mantenimiento de los activos ferroviarios, es necesario inventariarlos digitalmente. De nada sirve tener la herramienta más sofisticada posible, si los componentes sobre los que se sustenta no están perfectamente organizados digitalmente. Sería conveniente que dicho inventario contemplara:

19http://www.hermes-railway.com/

  • Identificación de cada componente/activo mediante un código único para permitir su trazabilidad.
  • Localización geográfica en entorno GIS de todos los activos.
  • Edad del activo (i.e. fecha de compra e instalación), datos de proveedor y del instalador.
  • Histórico de estado. Esta cuestión es vital importancia. Es necesario contar con un archivo histórico del estado de los activos, donde se refleje la evolución temporal de los KPIs más relevantes.
  • Histórico de mantenimiento. En relación con lo anterior, también es importante que cada activo lleve asociado un histórico de las acciones de mantenimiento realizadas sobre él, para poder analizar el impacto que dichas acciones han tenido, a lo largo de la historia, en la evolución de sus correspondientes KPIs.
  • Capacidad de almacenar y gestionar otra documentación relevante asociada al activo (p.e. planos de fabricación, datasheets, detalles constructivos, etc.)

3. Formalización de los procesos de mantenimiento. Para optimizar la toma de decisiones en relación con las operaciones de mantenimiento, se hace necesario realizar los procesos relacionados con las mismas. Por ejemplo, tendría que existir un procedimiento formal y universal para relacionar el tamaño y posición de una grieta
en una soldadura de carril con la acción de mantenimiento correspondiente.

4. Análisis KPIs. En relación con el estado de los componentes, sería necesario que la herramienta tradujera los datos de entrada en información relevante, mediante los KPIs asociados a cada activo. Además, sería necesario analizar dichos KPIs frente a valores umbrales, así como observar su evolución histórica (y previsión futura).

5. Predicción de la vida de los activos. Mediante la utilización de modelos físicos de degradación de componentes, la predicción de la vida de los activos permitiría tomar decisiones sobre las correspondientes acciones de mantenimiento con un menor nivel de incertidumbre. Además, este análisis permitiría evaluar la vida remanente de los componentes, y así poder determinar cuándo es más conveniente seguir realizando acciones de mantenimiento o sustituirlo directamente por estar cerca del fin de su vida útil.

6. Optimización y planificación estratégica. Una herramienta SW para la gestión del mantenimiento tendría que facilitar la planificación estratégica de las operaciones en el medio-largo plazo (entre 6 meses y 5 años), pero también optimizar el calendario de actividades en el corto plazo (i.e. con carácter semanal). Dicha optimización podría
tener distintas funciones objetivo, pero trataría en todo caso de balancear recursos (componentes, repuestos, herramientas, maquinaria, mano de obra, etc.), operaciones de los vehículos por la infraestructura y tiempo de ejecución.

7. Gestión del riesgo. No todas las acciones de mantenimiento tienen el mismo nivel de criticidad. Además, no todos los posibles fallos de componentes presentan la misma evolución temporal y potenciales consecuencias. Por lo tanto, a la hora de tomar decisiones relacionadas con el mantenimiento se debería tener en cuenta la probabilidad de que existan fallos potencialmente peligrosos en la infraestructura como consecuencia del estado de degradación de los componentes y las correspondientes inacciones para su solución.

8. Integrable con otros sistemas IT. Una herramienta de estas características tendría que permitir su integración, a nivel de interfaces, con otros sistemas IT de los potenciales usuarios, tales como ERPs, equipos de auscultación, etc.

9. Visualización. Otro aspecto importantísimo de cara a facilitar la toma de decisiones en las operaciones de mantenimiento está relacionado con la visualización de la información. Las pantallas de la herramienta han de mostrar la información relevante de una manera sencilla e intuitiva, además de permitir las customizaciones necesarias para satisfacer las necesidades de los usuarios de las mismas.

10. Gestión de informes y trazabilidad. Para que exista una trazabilidad completa de todo el ciclo de vida de los activos, es necesario que se den mecanismos de generación automática de informes, que recojan la información descrita en los puntos anteriores.

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