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Lorena Galisteo, Business & Utilities Manager, nos habla de los beneficios del mantenimiento predictivo en el sector energético.
Los casos de uso de mantenimiento predictivo, van más allá del mantenimiento reactivo, preventivo o proactivo. Tecnologías como el machine learning y el IoT nos permiten recopilar información a través de las redes de sensores ubicados en las instalaciones, con el fin de anticipar averías y fallos en tiempo real y localizar el momento idóneo para la sustitución de esas piezas.
Esta monitorización en tiempo real te permite tomar mejores decisiones, minimizar los riesgos y los tiempos de inactividad y por lo tanto rentabilizar tus activos.
Eficiencia por bandera
Las energéticas cada vez están sacando más partido a todo lo que puede aportar la Inteligencia Artificial, sobre todo a la hora de mejorar la eficiencia, la seguridad o la resiliencia de los sistemas y redes eléctricas.
Las nuevas tecnologías de refrigeración están aportando la mayor eficiencia a corto plazo. Pero no cabe duda de que los principales players del sector se están posicionando en torno a la analítica energética smart dado que la medición y supervisión son cruciales en este tipo de empresas.
Si tuviera que mencionar algunos de los muchos beneficios del mantenimiento predictivo en el mundo energético podríamos hablar de:
Aumentar la vida útil de los equipos y ser mucho más eficientes, puesto que se anticipan posibles averías en tiempo real y se reducen drásticamente los traslados de los encargados de mantenimiento a las instalaciones.
Contar con sistemas de tecnología punta con capacidad para detectar problemas, evaluar riesgos y abordarlos en tiempo real.
Reducir el coste de mantenimiento de sus instalaciones
Dotar a los técnicos de las instalaciones, de herramientas de Smart BI con las que acceder a la información de sus activos en tiempo real de cara a llevar a cabo mantenimientos más seguros y eficientes.
El mantenimiento predictivo es uno de los casos de uso más importantes del sector energético. Sin embargo, no es el único que está acelerando el uso de los datos para la toma de decisiones. La explosión del Data Analytics en el sector energético requiere de sistemas e infraestructuras que no sean solo capaces entender y darle un sentido a la situación actual, sino que también puedan ayudar a superar los desafíos más más críticos de esta industria.
Para crear el valor adecuado a través de este tipo de tecnologías, las energéticas deben jugar un papel fundamental en la sociedad para superar desafíos como el cambio climático, el consumo energético o la disponibilidad de recursos.
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