Transporte y logística | Mantenimiento

Mantenimiento 4.0 en el sector de transporte marítimo

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Imagen del artículo Mantenimiento 4.0 en el sector de transporte marítimo

Alfonso Jurado Fuentes
Director de Innovación e I+D
TSI Técnicas y Servicios de Ingeniería S.L

Cristóbal García Pariente
Ingeniero de proyectos
TSI Técnicas y Servicios de Ingeniería S.L

Alexandre Demoulin
Director Comercial y de Desarrollo de Negocio Internacional
TSI Técnicas y Servicios de Ingeniería S.L

Publio Beltrán Palomo
Director General
TSI Técnicas y Servicios de Ingeniería S.L
www.tsisl.es

RESUMEN

El sector naval, al igual que otras industrias, se enfrenta al reto de digitalización, pero con una posición de partida mucho más complicada. Un buque es un activo que se mueve por cualquier parte del mundo y además, con una vida útil de 25- 30 años, durante la cual no suele someterse a una renovación profunda.

En buques de cierta edad, rara vez se moderniza la instrumentación y los sistemas de monitorización por regla general son escasos. En buques recientes paradójicamente se obtienen resultados parecidos, pero por otros motivos, entre los cuales destaca la obtención de una inmensa cantidad de datos no relacionados entre sí y sin un adecuado procesamiento e interpretación, lo que hace que carezcan del valor deseado. En los años en los que TSI lleva en el sector de monitorización y mantenimiento, se han observado dos situaciones típicas en cuanto a los datos: (i) que los datos son propiedad de los suministradores de grandes equipos (principalmente motores), los cuales no se comparten con los operadores; y, (ii) que se instalan innumerables sensores que generan infinidad de datos de poco valor, ya sea por desconocimiento de los parámetros clave a monitorizar, por la mala selección y colocación de los sensores, o por el desconocimiento de la idiosincrasia del interior de un buque por parte de los suministradores o fabricantes de equipos de monitorización.

Además, los astilleros no tienen un conocimiento profundo de las posibilidades tecnológicas que el mantenimiento 4.0 puede aportar a los armadores, y los armadores no suelen incluir requerimientos cualificados en las especificaciones técnicas por conservadurismo o por centrarse más en el CAPEX que en el OPEX. Aun así, el sector marítimo está despertando paulatinamente su interés por las tecnologías de monitorización y técnicas de mantenimiento avanzado. Sin embargo, el sector naval va varios pasos por detrás de otros sectores industriales en cuanto a mantenimiento se refiere, siendo el mantenimiento correctivo la principal manera de proceder.

En cualquier caso, los grandes armadores internacionales ya están empezando a implementar el mantenimiento basado en condición e incluso en el predictivo, lo cual demuestra la apuesta del sector por entrar en la nueva revolución industrial y en el mantenimiento 4.0.

Debido al carácter móvil de los buques, una de las claves del éxito del mantenimiento y la logística naval es la digitalización de sus procesos y la combinación de conocimiento técnico de buques; experiencia en medidas, monitorización e interpretación de datos; y estudios de averías de causa raíz junto a capacidad de programación, configuración de bases de datos e integración de distintos sistemas de información con pasarelas de datos.

TSI, gracias a su trayectoria en el mundo de la consultoría de ingeniería especializada en ruido y vibraciones en los últimos 40 años y su adaptación a nuevas tecnologías, ha logrado combinar todo ello y poner la Industria 4.0 y la obtención de datos para modelos de gemelo digital de buques a disposición del sector marítimo.

1. INTRODUCCIÓN Y GENERALIDADES DEL MANTENIMIENTO 4.0 EN EL TRANSPORTE MARÍTIMO

El concepto de mantenimiento 4.0 hace referencia a un conjunto de nuevas tecnologías derivadas de la adquisición y tratamiento de datos que se pueden aplicar para monitorizar la correcta operación de activos industriales y detectar fallos en los mismos.

Respecto a las potenciales ventajas de su aplicación en el sector de transporte marítimo, es importante destacar que la implementación de estas tecnologías puede revolucionar las operaciones de mantenimiento en la industria marítima. En general, se puede decir que dichas ventajas son las siguientes:

  • Rápida detección de fallos: La identificación de fallos en las etapas iniciales es fundamental para evitar fallos a gran escala, así como evitar largas paradas de funcionamiento que tienen un coste significativo para los operadores. Los sistemas de mantenimiento 4.0 pueden detectar fallos más rápidamente que los sistemas convencionales.
  • Análisis de grandes cantidades de datos: Otra de las grandes ventajas de estas tecnologías es que pueden recopilar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos que nos aportan información directa sobre el estado de la maquinaria y equipos a bordo del buque. Esto puede agilizar las acciones de mantenimiento que se llevan a cabo de forma inmediata gracias al conjunto de medidas y resultados obtenidos en tiempo real.
  • Reducción del tiempo de inactividad: En la mayoría de los casos, los armadores tienen que contratar a técnicos especializados para recopilar datos sobre el estado de salud de las máquinas y equipos instalados a bordo de los buques. Una de las grandes ventajas de esta tecnología, es que se reducirían los tiempos de inactividad de los buques y además, no sería necesario ese coste de instalación de sensores, ya que una vez están instalados los sistemas de monitorización, tan solo sería necesario recoger datos para el análisis de fallos específicos.
  • Reducción de los costes: Se produciría una mitigación de costes de diferente tipo, tanto de mantenimiento por compra de componentes como otros de tipo financiero. Por ejemplo, en el caso de los seguros, las compañías aseguradoras podrían ofrecer seguros industriales a un precio más asequible, a navieras que implementan sistemas de mantenimiento en los buques, ya que estas tecnologías provocan una reducción significativa del número de fallos en operación y, por lo tanto, un menor riesgo para la compañía aseguradora, que podría revisar esos datos de forma transparente.
  • Mayor eficiencia en toma de decisiones: La implementación de la tecnología 4.0 en la industria naval, puede permitir que se tomen decisiones de manera más eficiente, en función de los datos recogidos y las predicciones realizadas.
  • Incremento de la vida útil de los buques: Un buque es un activo que tiene una vida útil de aproximadamente 25-30 años, durante la cual no suele someterse a una renovación profunda. La incorporación de sistemas de mantenimiento 4.0 en la sala de máquinas y puente del buque dará lugar a un incremento en la vida útil de la maquinaria, equipos y motores instalados en los buques.
  • Posibilidad de replicar digitalmente el comportamiento de los activos industriales: Cuando una empresa tiene capacidad de replicar digitalmente el comportamiento de sus activos industriales, puede predecir virtualmente todo lo que sucederá en el mundo físico. En este sentido, los gemelos digitales pueden ser de una gran utilidad para mejorar el diseño de los equipos, así como predecir comportamientos operacionales y lograr un mayor entendimiento del comportamiento típico de los equipos cuando se produce el fallo.

En definitiva, la incorporación de sistemas de mantenimiento 4.0 en la sala de máquinas y puente de un buque puede dar lugar a un incremento en la vida útil del buque y de sus componentes a bordo (maquinaria, equipos y motores instalados) e incluso, facilitará que en un futuro, el propio buque pueda tomar decisiones de manera autónoma, sin la necesidad de la intervención humana gracias a la aplicación de inteligencia artificial y sistemas de monitorización robustos.

Todas estas ventajas pueden ser aprovechadas por los operadores de buques, ya sean armadores o navieros, que implementen tecnologías asociadas a mantenimiento 4.0 tanto desde un punto de vista técnico como económico. Así, se identifican cinco grandes beneficios para estos usuarios finales, los cuales son los siguientes:

  1. Obtención de datos del activo: Las tecnologías de la industria 4.0 pueden facilitar el intercambio de información entre los operadores del buque y sus activos a bordo, dando lugar a una respuesta más rápida a los fallos del sistema. Además, estas tecnologías provocaran un mejor conocimiento de los fallos gracias a herramientas como gemelos digitales y algoritmos predictivos, con lo cual, será posible anticiparse a ellos y evitar paradas innecesarias.
  2. Evaluación de la condición de los activos en remoto: Las tecnologías de mantenimiento 4.0 proporcionan información de alto valor añadido a la cual se puede acceder fácilmente desde cualquier ordenador por medio de la tecnología de computación en la nube. Por este motivo, la implementación de estas tecnologías en buques inteligentes permitirá que los técnicos especialistas puedan acceder directamente a todos los datos de rendimiento de la operación de las máquinas para poder diagnosticar la avería desde su ordenador en cualquier parte del mundo, ya sea en su propia oficina o en un centro de diagnóstico.
  3. Ayuda a la toma de decisiones: Estas tecnologías pueden ayudar a la toma de decisiones respecto al mantenimiento, permitiendo el ahorro de importantes costes por una mala planificación del mantenimiento o por un fallo no detectado que pueda desembocar en una parada del activo para actividades correctivas. Esto, indudablemente, facilitaría el trabajo de los técnicos de mantenimiento a bordo, los cuales podrían tomar decisiones más eficientes, mejorando su trabajo diario y sus resultados.
  4. Ampliación de vida útil del activo: mediante estas tecnologías, es posible incrementar la vida útil de los buques debido a un mayor control de los activos y una acción más rápida a la hora de evaluar los posibles daños y la planificación de su corrección.
  5. Reducción de OPEX: todas estas ventajas, junto a la ampliación de vida útil, pueden hacer que se reduzcan los costes de operación, compensando de esta forma la inversión inicial necesaria.

El mantenimiento 4.0 es un gran desafío para el sector del transporte marítimo, que tiende a ser uno de los sectores más conservadores con respecto a la implementación de nuevas tecnologías. Los sistemas de mantenimiento están evolucionando desde la perspectiva de la prevención de fallos (mantenimiento preventivo) hacia sistemas de mantenimiento basados en la predicción de fallos (mantenimiento predictivo). El mantenimiento preventivo está basado en el principio de “más vale prevenir que curar”, ejecutando las operaciones de mantenimiento de un modo sistemático, y tanto la maquinaria como los equipos del buque son inspeccionadas, aunque no tengan ninguna señal de avería. Esto es eficaz, pero ineficiente.

Sin embargo, el mantenimiento predictivo trata de anticiparse al instante exacto del fallo con mayor o menor probabilidad de ocurrencia, a través de análisis estadísticos de la evolución de parámetros de rendimiento recopilados a través de sensores y sistemas de adquisición de datos instalados a bordo de los buques. Esto permite gestionar de una mejor manera los repuestos, siendo necesaria el cambio de piezas y la inversión en nuevos repuestos en momentos específicos y siempre y cuando sea necesario.

El sector de transporte marítimo, pese a su conservadurismo, no es ajeno a las nuevas tecnologías siempre que puedan aportar una disminución de costes y un aprovechamiento de recursos, por lo que se podría decir que estas tecnologías, gracias a su continua consolidación en otros sectores, está creando un amplio interés en el sector marino que espera ser correspondido con las infinitas funcionalidades y posibilidades que la industria 4.0 ofrece.

El primer objetivo de esta publicación es proporcionar una visión global de cómo los operadores de buques se pueden aprovechar de las tecnologías de mantenimiento 4.0 en el futuro para potenciar sus resultados mediante la disminución de costes de operación y ampliación de ciclo de vida de los buques. Además de todo esto, se presentará de forma resumida la metodología que aplica TSI a través de una serie de etapas para implementar sistemas de mantenimiento 4.0 en activos industriales como buques, así como tres casos prácticos como ejemplo desarrollados por TSI en los que se han aplicado las diferentes etapas en mayor o menor medida.

En las siguientes secciones del artículo, se proporcionará una idea general sobre las tecnologías clave de mantenimiento 4.0 que se pueden aplicar en el sector de transporte marítimo (Sección 2), se presentará una estrategia para implementar de manera eficiente sistemas de mantenimiento 4.0 en los activos usados en el sector naval (Sección 3) junto a los tres casos prácticos mencionados anteriormente en los que se evaluó la condición de diferentes partes de un buque: motores, hélice y estructura (Sección 4). Por último, se definirán una serie de conclusiones en la última sección.

2. TECNOLOGÍAS CLAVE DE MANTENIMIENTO 4.0 APLICADAS EN EL TRANSPORTE MARÍTIMO

En esta sección, se explican una serie de tecnologías claves que son capaces de optimizar el rendimiento de los sistemas de mantenimiento de los buques, resolviendo las averías de manera rápida y eficiente. El concepto de mantenimiento 4.0 hace referencia a un conjunto de nuevas tecnologías derivadas de la adquisición y tratamiento de datos que se pueden aplicar para monitorizar la correcta operación de activos industriales y detectar fallos en los mismos. Así, en la Figura 1 se representa de manera esquemática los seis pilares principales que sustentan el mantenimiento 4.0 en la industria marítima: Big Data (BD), Inteligencia Artificial (AI), Internet de las Cosas (IoT), Computación en la Nube (CC), Ciber-Seguridad (CS) y Fabricación Aditiva (CS).

Figura 1: Tecnologías de la industria 4.0 que pueden ser clave en la monitorización de buques y su mantenimiento.

De esta forma, es posible conseguir una serie de beneficios tanto económicos como operativos, gracias a la digitalización y la aplicación de estas tecnologías. A continuación, se describen brevemente estas tecnologías y se definen sus posibles implicaciones en el mantenimiento avanzado de buques.

2.1. Big Data

Big Data es una expresión en inglés que se refiere al almacenamiento procesamiento, y tratamiento de un gran volumen de datos. El aumento exponencial de datos de todo tipo ha hecho que se desarrolle esta tecnología debido a la obsolescencia de las bases de datos tradicionales. El mantenimiento

4.0 necesita de grandes bases de datos para almacenar y tratar todos estos datos necesarios para optimizar la toma de decisiones en las operaciones de mantenimiento. Así, es necesario un gran número de parámetros de diferentes variables físicas (indicadores de presión, temperatura, vibraciones, corrosión, etc.) para llevar a cabo una evaluación de la condición de los distintos componentes que integran los buques.

Sin embargo, cabe destacar que no es solo el volumen de datos lo que importa en los sistemas de mantenimiento 4.0, sino también la calidad de estos datos para llegar a conclusiones válidas en la evaluación de los activos. En los 40 años que TSI lleva en el sector de monitorización y mantenimiento, se han observado dos situaciones típicas en cuanto al tratamiento de los datos: (i) los activos se monitorizan a tiempo real y por ello, se generan un gran número datos que necesitan ser analizados muy rápidamente por los técnicos de mantenimiento, provocando situaciones de incapacidad de análisis de todo lo que está sucediendo; y, (ii) se adquieren una gran cantidad de datos de poco valor que no aportan información significativa sobre el estado de los componentes, debido a una mala decisión a la hora de seleccionar sensores y optar por instalarlos en zonas sin influencia específica.

2.2. Inteligencia artificial (IA)

Tal y como explica Rouhiainen Lasse en el libro Inteligencia artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro (Ed. Planeta, 2018), este concepto se puede definir de una manera simplificada como “la habilidad de los ordenadores para realizar actividades que normalmente requieren inteligencia humana”. En los últimos años, el uso de sistemas de inteligencia artificial ha crecido de manera exponencial, ya que estos sistemas son capaces de realizar tareas que antes solo podían ser realizadas por seres humanos.

Los sistemas de mantenimiento 4.0 basados en inteligencia artificial y aplicados al entorno buque pueden analizar grandes volúmenes de datos a la vez en muy poco tiempo. A diferencia de los humanos, estos sistemas no necesitan descansar y suelen cometer un menor número de errores a la hora de analizar los datos derivados de las operaciones de mantenimiento. Además de eso, los sistemas de inteligencia artificial tienen la capacidad de aprender de los datos y tomar decisiones de manera razonada tal y como lo haría un ser humano gracias a diferentes algoritmos de predicción desarrollados en las últimas décadas. Por ello, se puede concluir que los sistemas de inteligencia artificial (AI) pueden procesar de una manera más eficiente los parámetros de rendimiento (KPI) de las máquinas a bordo, y por ello optimizar la toma de decisiones en las operaciones de mantenimiento de un buque, dando lugar a reducciones de costes de operación.

2.3. Internet de las cosas (IoT)

El acrónimo IoT “Internet of Things” apareció a principios de los 90, y se puede definir como la interconexión de objetos físicos a través de una red de internet, donde estos objetos pueden interactuar libre con todos los objetos conectados en la misma red. Un ejemplo práctico de la aplicación de esta tecnología consiste en evaluar la condición de las máquinas a bordo en tiempo real mediante una red de sensores (por ejemplo, resistivos, capacitivos, inductivos, ópticos, etc.) que sean capaces de proporcionar datos sobre el comportamiento de estos activos con un servidor a través de una conexión de internet.

Una de las ventajas del internet de las cosas es que permite automatizar ciertas tareas de mantenimiento, gracias al envío de información sobre la monitorización de un activo en remoto, sin necesidad de la intervención continua de un humano. Obviamente, en el caso de un buque, la aplicación de IoT es todo un reto por los problemas de conectividad tanto desde el punto de vista de una red local a bordo (la mayoría de veces, los espacios actúan como jaulas de Faraday evitando la comunicación de datos) como desde el punto de vista de envío de datos a un sistema central en la nube por la falta de conectividad en alta mar.

Hoy en día, la tecnología IoT es usada en muchas plantas de producción on shore donde una red de sensores conectados a la red (local o global) proporciona datos sobre el comportamiento de la planta en continuo, así como envían señales de alarma a los operadores de la planta para que tomen las medidas de mantenimiento que consideren necesarias. Algunas de estas plantas cuentan con sistemas de seguridad que permiten iniciar de manera automática protocolos de actuación para resolver estas situaciones de riesgo. En el caso del transporte marítimo, se han de establecer estrategias diferentes a las de un activo industrial onshore por la problemática de la conectividad y transmisión de datos.

Con respecto a este tema, es importante mencionar una tecnología muy interesante para la identificación de defectos en maquinaria: los gemelos digitales. Esta tecnología consiste en hacer una réplica digital del comportamiento de los activos industriales del buque en distintas situaciones (en buen estado y con fallos), y para ello, es necesario monitorizar el activo que se quiere llevar al gemelo digital para poder alimentarlo con datos que permitan llevar a cabo esa réplica. Para llevar a cabo esto, el IoT es fundamental.

2.4. Computación en la nube

El término computación en la nube (Cloud Computing) se puede definir como una tecnología que permite el acceso remoto a diferentes tipos de software así como almacenamiento y procesamiento de datos sin necesidad de conectarse a un ordenador personal o servidor local. De esta forma, a través de una conectividad a gran escala, es posible disponer de infinidad de recursos de cualquier tipo, ya sean programas o bases de datos, desde cualquier localización, mediante el uso de nubes públicas, privadas o híbridas, según necesidades. Esta tecnología, que la usamos casi sin darnos cuenta a través de plataformas como Netflix, Spotify o Google Drive en nuestra vida diaria, es la clave para gestionar datos de las redes de sensores instaladas en activos y está íntimamente relacionada con el IoT, ya que permite operar sin necesidad de descargar, instalar y acceder programas y datos en un ordenador personal o estación de trabajo física.

Una de las grandes ventajas de implementar esta tecnología de computación en la nube en buques, es la posibilidad de acceder a los parámetros de rendimiento de los activos desde cualquier dispositivo que disponga de una conexión a internet, pudiendo analizar sus datos desde un Edge local privada mientras se está navegando lejos de zonas con conectividad y poder enviar los resultados y conclusiones a cualquier parte del mundo una vez se ha llegado a puerto, accediendo a todo ello sin necesidad de tener que estar presente en la sala de máquinas o puente del buque. Una vez se ha volcado esta información generada durante la navegación, estas plataformas de almacenamiento y procesamiento permiten a los usuarios finales acceder a los datos de monitorización y mantenimiento de los activos de forma muy sencilla desde cualquier tipo de dispositivo (ordenador o incluso dispositivos móviles como smartphones y tablets). Así, de forma resumida, se puede concluir que las ventajas de esta tecnología vienen dadas por una reducción de costes de infraestructura, economía de espacio, centralización de información, modulación de recursos y almacenamiento según necesidades, y la posibilidad de trabajar en remoto gracias a una conexión a Internet.

Sin embargo, esta conectividad y accesibilidad, puede resultar en ciertos riesgos, que se han de tener en cuenta a la hora de trabajar con esta tecnología. Por razones obvias, los dos principales riesgos identificados son la privacidad y la disponibilidad de datos. Con respecto a la privacidad, los términos y condiciones de estas plataformas pueden incluir cláusulas ambiguas que no especifiquen de manera clara de quien son propiedad los datos almacenados en la nube. Es importante saber cómo se gestionan los datos y sobre todo, cómo afectan a datos industriales, los cuales son de altísimo valor para las empresas que los generan. Con respecto a la disponibilidad de los datos, las plataformas de computación en la nube tienen que parar de manera periódica para realizar ciertas actividades de mantenimiento o pueden interrumpir su funcionamiento debido a errores en las plataformas. Estas paradas pueden detener las operaciones de mantenimiento poniendo en riesgo a todos los activos de los buques, por lo que se han de preparar planes de contingencia al respecto.

2.5. Ciber seguridad

En los últimos años, la sociedad está cada vez más concienciada sobre la importancia de proteger toda la información que compartimos tanto de manera pública como privada en la red. En relación con este tema, uno de los principales retos de los sistemas de mantenimiento 4.0 es crear sistemas seguros que eviten que los datos que se cuelgan en la red puedan ser robados por terceras partes. Con el fin de proteger la privacidad de los datos almacenados en estas plataformas, se están desarrollando diferentes firewalls destinados a evitar el acceso de los datos por terceras personas, y aportar un mayor nivel de seguridad con respecto a la protección de los datos.

2.6. Fabricación aditiva

La fabricación aditiva es el nombre que se da a un conjunto de tecnologías que permiten la fabricación de componentes o repuestos a partir de modelos tridimensionales digitales, sin la necesidad de usar moldes de ningún tipo. Algunas de estas tecnologías son la sinterización de metal por láser directo, litografía o la impresión 3D, las cuales permiten la fabricación de piezas de la maquinaria del buque.

En el futuro, se espera que estas tecnologías maduren lo suficiente como para que permitan fabricar piezas de repuesto de maquinaria crítica a bordo de los buques, que se puedan usar para reparar los componentes dañados en cualquier momento. De este modo, los buques inteligentes no tendrían que volver a tierra para adquirir estos repuestos de los sistemas y equipos. Todas estas tecnologías provocarán un aumento de la eficiencia de los sistemas de mantenimiento a bordo del buque, resultando en un mayor rendimiento económico para las navieras y armadores que operan los buques.

3. METODOLOGÍA DEL MANTENIMIENTO 4.0 EN EL TRANSPORTE MARÍTIMO

En esta sección, se presenta la estrategia para implementar de manera eficiente sistemas de mantenimiento 4.0 en activos industriales que aplica TSI en sus proyectos de monitorización y mantenimiento. La metodología, aplicada a buques dentro del sector de transporte marítimo, se divide en ocho etapas que se definen en la descripción esquemática que se muestra en Figura 2. En función del alcance y tipo de proyecto, se aplican unas u otras, siendo la aplicación de las ocho etapas para proyectos de ciclo completo.

Figura 2: Metodología aplicada por TSI para la implementación de sistemas de monitorización y mantenimiento 4.0.

Cada una de esas etapas de la figura anterior respecto a la metodología aplicada por TSI en proyectos de Monitorización y Mantenimiento 4.0 se describen a continuación:

  1. Identificación de activos a inspeccionar: En esta primera etapa se analizan los activos que pueden ser de interés para el correcto funcionamiento del buque y se identifican los fallos más frecuentes de los mismos a bordo, con el fin de determinar cuáles deben ser monitorizados. Para ello, es necesario tener un conocimiento importante del buque y los activos en cuestión que serán objeto de la monitorización. El conocimiento de la máquina permitirá saber de primeras que es lo que falla más por experiencia, ampliando causas de fallo según se obtienen datos de la misma.
  2. Selección de parámetros de rendimiento (KPI): Una de las situaciones más típicas en los sistemas de monitorización es que se almacenan una gran cantidad de datos de poco valor que no aportan información significativa sobre el estado del componente. Para evitar este problema, es necesario llevar a cabo una selección de los indicadores de alto valor añadido (parámetros de rendimiento o KPI por sus siglas en inglés) más adecuados para evaluar la condición de los distintos componentes de los buques. Para poder realizar esta tarea, es necesario tener un amplio conocimiento del activo que se va a monitorizar.
  3. Selección de sensores y su correcta instalación: El tercer paso, consiste en la selección de los sensores más adecuados en función de la máquina y los KPIs definidos, para evaluar el rendimiento y el estado de los distintos activos que integran un buque. Para llevar a cabo esta selección, la conectividad del sensor es un parámetro clave, ya que cada sensor tiene que ser capaz de conectarse fácilmente a un sistema de monitorización comercial o a una plataforma IoT seleccionada (ya sea en Edge o Cloud), con la idea de enviar en tiempo real los datos obtenidos por los sensores y adquirirlos de forma correcta. De la misma forma, la correcta instalación de los sensores y su localización, es también esencial, ya que de no hacer esto correctamente, se pueden estar obteniendo datos de bajo nivel de calidad y no representativos que falseen todos los procesamientos posteriores y, por tanto, las conclusiones para cada acción de mantenimiento.
  4. Adquisición de datos en bruto: Una vez instalada la red de sensores, se adquieren todos los datos para su posterior tratamiento. Estos datos pueden ser diversos en función de las máquinas a monitorizar. Como ejemplo, podemos resaltar vibraciones, temperaturas, niveles de presión, niveles de caudal, etc. En función del tipo de sensor seleccionado, esta acción de adquisición puede estar incluida en el mismo o tanto en un sistema propio de adquisición como en un servidor local. Esto depende de la arquitectura seleccionada.
  5. Tratamiento de datos y su comunicación: de forma paralela al paso anterior, se ejecuta la preparación y filtrado de datos, para tener en cuenta sólo aquellos que nos pueden aportar información valiosa del estado del componente y evitar la saturación del sistema al enviarlos, posibles delays o pérdidas de datos. Estos datos se deben preparar en función de los KPIs y para que el flujo de información y las conclusiones finales sean las adecuadas. Para ello, se pueden desarrollar sistemas propios o usar modelos existentes para gestionar la preparación del dato recogido por los sensores.
  6. Almacenamiento y tratamiento de datos en Edge o Cloud: Los datos, en forma de KPIs, se guardarán en bases de datos del Edge o nube (todo ello, en función de la estrategia seguida para la plataforma IoT). En el caso de un buque, al navegar en zonas sin conexión a internet (y tan solo con conexión satelital, la cual no es la adecuada para este tipo de tratamiento de datos), lo recomendable es enviarlo primero a un Edge local que tenga el barco en el que se analicen los datos, para que posteriormente, al llegar a una zona con conexión cerca de puerto o en los litorales, se pueda enviar la información a la nube para su almacenado en el siguiente nivel. Esto permite que puedan ser analizados por los algoritmos incluidos y a su vez, por los especialistas de mantenimiento. Realmente, esta parte es muy importante, y dependerá de la disponibilidad o preferencia de aplicar algoritmos en el Edge o en la Cloud. Todo este almacenamiento y tratamiento de datos es de gran importancia para entrenar posibles algoritmos predictivos o gemelos digitales. Como ejemplo de este tipo de tecnologías, destacan las plataformas y data stores de MS Azure, AWS o Google Cloud Platform.
  7. Análisis de datos: Los datos seleccionados y almacenados en etapas anteriores se analizan, procesan e interpretan con el fin de detectar posibles fallos en los distintos activos del buque. Cabe destacar que la conexión de los sensores a la red permite el análisis de los datos del activo en continuo, así como el envío de informes y señales de alarma a los usuarios finales de los equipos para que tomen las medidas correctoras necesarias.
  8. Aplicación de medidas en los activos: Una vez se tienen los datos analizados y tratados, es posible llevar a cabo la toma de decisiones por parte del personal de mantenimiento o responsables del buque. De esta forma, en caso de alarma por la detección de un problema que puede derivar en fallo, el sistema debería recomendar posibles acciones o al menos señalar lo que está pasando para que se ejecuten las acciones correctivas correspondientes por parte de los técnicos de O&M del buque.

Esta metodología se va aplicando y mejorando con la ejecución de proyectos de mayor o menor alcance, tratando de afinarla para poder dar el mejor servicio posible a los clientes que cuentan con TSI para el despliegue de sistemas de monitorización y de mantenimiento 4.0.

4. CASOS PRÁCTICOS

Una de los grandes retos de la industria marítima es desarrollar buques inteligentes que sean capaces de optimizar tanto la operación como el mantenimiento de los buques. La aplicación e implementación futura de tecnologías de industria 4.0 en dicho sector, dotará de “inteligencia” a los sistemas de operación y mantenimiento de los buques, así como facilitará la resolución de problemas y el intercambio de información sobre la condición de los activos. Mientras ese momento llega, todas las empresas interesadas en este tipo de servicios se están preparando para ejecutar estos proyectos de la mejor manera posible. En el caso de TSI, a pesar de sentirse tener bastantes referencias en activos en tierra firme, se están realizando cada vez más trabajos de monitorización y mantenimiento en proyectos comerciales y de innovación, tanto en el sector del transporte marítimo como en el militar naval.

A continuación, se detallan tres casos prácticos como referencia de TSI que se centran en el mantenimiento de un turbocompresor de un motor diésel de 12MW, la monitorización de cavitación en hélices, y la salud estructural de un buque portacontenedores de 260 metros de eslora.

4.1. Motorización de turbocompresor de motor Diesel de 12 MW

Este caso de monitorización para toma de decisiones por parte del personal de mantenimiento se centró principalmente en la selección de sensor más adecuado y búsqueda del punto óptimo de colocación de dicho tipo de sensor para el mantenimiento de un turbocompresor de un motor diésel del fabricante Wärtislä de 12MW.

Figura 3: Monitorización de turbocompresor de motor diésel Wartsila de 12 MW.

Una vez analizada la máquina rotativa en cuestión, se seleccionó un tipo específico de sensor para medir el desequilibrio del activo y el estado de los rodamientos, siendo en este caso un acelerómetro de alta temperatura. Los KPIs se definieron con el usuario final junto a los parámetros de toma de decisiones y se instalaron dos unidades en dos puntos concretos del turbocompresor. Para la adquisición, comunicación y análisis de datos, se usó un sistema de monitorización en continuo local comercial que permitió realizar el procesamiento de señales que mejor encajaba con las necesidades del cliente y se desarrolló una interfaz para que se viesen los KPIs y los avisos correspondientes de acuerdo a una estrategia de mantenimiento basado en condición.

4.2. Monitorización de cavitación en hélices

La cavitación es un fenómeno producido por implosiones del agua por la existencia de bajas presiones en la cercanía de una hélice cuando está girando. Representa la principal fuente de erosión de la hélice y timón de los buques, así como una de las principales fuentes de ruido radiado al agua, vibraciones, y ruido a bordo de los buques. Además, la cavitación puede afectar negativamente al rendimiento del buque en términos de eficiencia energética.

Teniendo en cuenta esto, TSI desarrolló en el marco de un proyecto de innovación europeo, un sistema para monitorizar e identificar la aparición de este fenómeno. El sistema NI-CDS, Non Intrusive Cavitation Detection System, es un sistema de monitorización que detecta de forma autónoma la existencia de cavitación a través del análisis de las vibraciones transmitidas al casco por la hélice. En la Figura 4 se muestra el equipo en sí mismo, con el hardware introducido en un rack. La sencilla instalación de varios acelerómetros en el codaste del buque permite monitorizar la señal transmitida al casco y de esta forma, la existencia de cavitación puede detectarse, no solo en términos cualitativos sino también en intensidad.

Figura 4: Sistema de detección de cavitación de hélices de buques (Ni-CDS) patentado por TSI.

El detector de cavitación (Ni-CDS) avisa al personal de a bordo cuando se pro- duce cavitación, permitiendo acciones correctivas de operación relacionadas con el control de la velocidad de rotación de la hélice y/o el ángulo de paso de las palas para evitar la cavitación. Las tres principales ventajas del sistema Ni-CDS desarrollado por TSI se resumen a continuación:

  • Avisar a la tripulación del buque cuando el fenómeno de cavitación ocurre, para que puedan actuar en tiempo real modificando el ángulo de paso de la pala y la velocidad de la hélice durante la navegación, evitando así daños en la hélice.
  • Controlar la firma acústica de buques en los que las emisiones de ruido puedan ser perjudiciales para su operación. Por ejemplo, los buques de investigación oceanográfica o buques de pesca que se ven severamente afectados por los niveles de ruido radiado al agua emitidos por los buques durante la realización de sus actividades. Otro ejemplo, sería la imposibilidad de atravesar zonas medioambientalmente protegidas, tal y como está pasando en la zona de Vancouver en Canadá.
  • Controlar los fenómenos de cavitación de la hélice durante la explotación del buque con el objetivo de optimizar el rendimiento propulsivo y controlar posibles daños de la hélice e incrementando su ciclo de vida.

El sistema NI-CDS, además, monitoriza otros parámetros relativos a la condición de operación del buque, de forma que puede indicar al usuario las condiciones más adversas en términos de cavitación. Además, se desarrolló a su vez un software con una interfaz que puede ser usado por usuarios iniciales como por usuarios avanzados, tal y como se muestra en la siguiente figura:

Figura 5: Interfaz de SW de NI-CDS para control de cavitación (arriba, datos para usuarios avanzados; abajo, datos para usuarios iniciales). Buque de dos ejes.

En definitiva, con la información proporcionada por el sistema NI-CDS, el capitán es capaz de evitar estas condiciones, contribuyendo a una mejora del consumo de combustible, de las emisiones y del ruido radiado al agua, junto a un aumento de la vida útil de sistemas como la hélice o los timones, lo cual desemboca en una explotación optimizada del buque.

Este sistema se ha usado en diferentes buques tanto civiles como militares para la verificación de condiciones de operación en las que se produce cavitación.

4.3. Monitorización de salud estructural de buque portacontenedores

En el marco de otro proyecto europeo, TSI se encargó de desarrollar un sistema de monitorización para evaluar la salud estructural de un buque portacontenedores de 260 m de eslora en una ruta marítima atravesado el océano Atlántico, partiendo de aguas mediterráneas desde Valencia (España) hasta Halifax (Canadá). Dicho buque fue el Zim Luanda de la compañía naviera griega Danaos.

Figura 6: Disposición de sensores y equipos de adquisición de datos en el buque portacontenedores Zim Luanda.

Tal y como se aprecia en Figura 6, a lo largo de la eslora del buque portacontenedores se distribuyeron un conjunto de sensores y dispositivos de adquisición de datos que se instalaron en distintas zonas del buque para poder llevar a cabo la monitorización estructural.

  • El estado de la mar en cada instante de la navegación se midió por medio de un dispositivo instalado en lo alto del puente del buque, proporcionando información sobre la posición geográfica del buque y las condiciones meteoceánicas (altura y periodo de ola, velocidad del viento, etc.) durante el tiempo de navegación, al igual que los grados de libertad del buque (principalmente, arfada, balance y cabeceo). Dicho equipo fue facilitado por CoreMarine, empresa de consultoría de hidrodinámica española.
  • Como medida de verificación, se instaló una IMU (unidad de medida inercial) para medir las aceleraciones y velocidades en los 6 grados de libertad del sólido rígido, obteniendo mediante integraciones los movimientos y comparándolos con las medidas del sistema mencionado anteriormente.
  • Mediante el uso de una red de inclinómetros distribuidos a lo largo de la eslora del buque, se obtuvieron datos sobre las rotaciones del buque-viga respecto a los ejes X e Y durante el proceso de navegación. Estos datos se utilizaron para analizar según el oleaje incidente, las deformaciones de la estructura (obteniendo entre otras cosas, los movimientos de arrufo y quebranto) y los momentos de flexión y torsión experimentados por el buque a largo de la ruta marítima.
  • Las deformaciones a tracción y compresión de las cuadernas del buque por el oleaje durante la ruta se midieron a través de un conjunto de galgas extensiométricas y sensores de desplazamiento relativo. Esto sirvió para determinar la magnitud de las solicitaciones sometidas en las cuadernas centrales del buque.

Esta estrategia definida por TSI de monitorización de salud estructural, tiene infinitas posibilidades, ya que permite evaluar el comportamiento estructural del buque en función del oleaje en cada instante de la ruta de navegación, y además, proporciona los movimientos correspondientes al buque como sólido rígido. Esto da lugar a las siguientes funcionalidades para potenciales usuarios finales:

  • Desde el punto de vista estructural:
    • Analizar las deformaciones de arrufo, quebranto, flexión y torsionales durante la ruta de navegación, para después, poder predecirlas.
    • Analizar fatiga estructural debido a los movimientos cíclicos generados por el oleaje.
    • Analizar el estado tensional de las cuadernas del buque.
    • Calcular los momentos de torsión y flexión sufridos por el casco durante los diferentes escenarios de navegación.
  • Por otro lado, desde el punto de vista del comportamiento en la mar, este sistema permite estudiar los movimientos asociados a cada estado de mar durante la navegación.

En definitiva, permite una evaluación de la estructura del buque en función de las condiciones meteoceánicas usando datos de una red de sensores definida a bordo. Este sistema se puede usar para diversos fines, como por ejemplo:

  • La recopilación de datos para alimentar modelos de gemelos digitales de buques, con lo que sería posible definir modelos predictivos para saber qué tipo de esfuerzos va a sufrir la estructura a lo largo de los años de su ciclo de vida si hace ciertas rutas, permitiendo optimizar las tareas de mantenimiento de la estructura y las acciones correctivas durante las varadas.
  • La validación y verificación de modelos de comportamiento hidro- estructural, gracias a los datos obtenidos de medidas experimentales a escala real en operación comercial.
  • Obtener lecciones aprendidas y mejorar operación durante navegación, siendo una herramienta más a disposición del personal del puente de navegación para el control del comportamiento estructural del buque en función de ciertos estados de mar.

5. CONCLUSIONES GENERALES

La cuarta revolución industrial está provocando una revolución tecnológica en los sistemas de mantenimiento de los buques que producirá a corto-medio plazo: una mejora significativa del rendimiento de los equipos y la vida útil de los activos, una optimización de toma de decisiones, así como una provisión de soluciones más rápidas y económicas a posibles averías que se presenten a lo largo de la vida del buque.

A pesar de la inversión inicial necesaria, se espera que en un futuro próximo las tecnologías de industria 4.0 faciliten el trabajo de los técnicos de O&M que podrán realizar las acciones de mantenimiento de una manera mucho más eficiente tanto del punto de vista técnico como económico. En este sentido, TSI aboga por su aplicación para optimizar la explotación del buque y poder reducir los costes de operación (OPEX) de armadores y navieras.

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