Mantenimiento predictivo industrial en México: IoT, termografía, vibraciones y monitoreo inteligente de infraestructura crítica

El mantenimiento predictivo industrial está transformando la manera en que plantas industriales, subestaciones eléctricas, centros de datos, sistemas BESS, instalaciones de generación y otras infraestructuras críticas supervisan sus activos.

Durante décadas, el mantenimiento de transformadores eléctricos, subestaciones, motores, bombas, tableros eléctricos, switchgear y maquinaria rotativa se ha basado principalmente en inspecciones periódicas. Técnicos e ingenieros realizan termografías, análisis de vibraciones, mediciones eléctricas, análisis de aceite y pruebas para conocer la condición encontrada durante una visita.

Estas actividades continúan siendo fundamentales.

Sin embargo, la aparición de sensores IoT industriales, sensores ópticos, termografía IoT, monitoreo continuo de vibraciones, analizadores de calidad de energía, comunicaciones industriales, Edge Computing y sistemas SCADA permite complementar las inspecciones periódicas con algo mucho más poderoso:

conocer cómo cambia la condición del activo a través del tiempo.

El objetivo no consiste simplemente en instalar más sensores.

Consiste en evolucionar:

INSPECCIONAR → VER → SENTIR → MEDIR → CONECTAR → ENTENDER → PREDECIR → PROTEGER → ACTUAR.

En iTepeyac® integramos tecnologías para desarrollar arquitecturas de monitoreo de condición, mantenimiento predictivo e infraestructura crítica inteligente, combinando instrumentación, sensores IoT, medición eléctrica, sensores ópticos MICATU, termografía inteligente Systems With Intelligence, monitoreo de vibraciones, DryKeep®, telecomunicaciones industriales, SCADA, protección y equipos eléctricos.

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¿Qué es el mantenimiento predictivo industrial?

El mantenimiento predictivo industrial es una estrategia que utiliza información sobre la condición y comportamiento de los activos para detectar cambios, anomalías o tendencias que permitan evaluar una intervención antes de que una falla provoque un paro inesperado.

A diferencia de una estrategia basada exclusivamente en intervalos de tiempo, el mantenimiento predictivo intenta responder una pregunta diferente:

¿Cuál es la condición real del activo?

Para hacerlo pueden utilizarse tecnologías como:

• análisis y monitoreo de vibraciones;
• termografía infrarroja;
• termografía IoT;
• monitoreo continuo de temperatura;
• sensores ópticos;
• medición de voltaje y corriente;
• análisis de calidad de energía;
• análisis de aceite;
• análisis de gases disueltos o DGA;
• monitoreo de humedad en transformadores;
• sensores IoT industriales;
• monitoreo visual;
• SCADA;
• Edge Computing;
• históricos y tendencias;
• detección de anomalías;
• analítica de datos.

El mantenimiento predictivo no significa eliminar automáticamente el mantenimiento preventivo.

Significa incorporar información sobre la condición real del activo para tomar mejores decisiones.

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Mantenimiento correctivo, preventivo, basado en condición y predictivo

Mantenimiento correctivo

Es el modelo más sencillo:

FALLA → DIAGNÓSTICO → REPARACIÓN → REGRESO A OPERACIÓN.

Puede resultar económicamente razonable para determinados activos económicos, fácilmente reemplazables o redundantes.

En infraestructura crítica, una falla inesperada puede significar pérdida de producción, daño secundario, riesgo para el personal y largos tiempos de recuperación.

El mantenimiento preventivo

La intervención se realiza de acuerdo con tiempo, ciclos de operación o recomendaciones:

CALENDARIO → INSPECCIÓN → MANTENIMIENTO → REGISTRO.

Continúa siendo indispensable.

Pero presenta una limitación:

el calendario conoce la edad del equipo; no necesariamente conoce su condición.

CBM o Mantenimiento basado en condición

El Condition-Based Maintenance cambia la lógica:

ACTIVO → SENSOR → DATO → TENDENCIA → ANOMALÍA → DIAGNÓSTICO → INTERVENCIÓN.

En lugar de intervenir únicamente porque transcurrió determinado tiempo, incorporamos la condición del activo para determinar prioridades.

Mantenimiento predictivo

Cuando acumulamos suficiente información podemos analizar tendencias y patrones:

DATOS + HISTÓRICO + CONTEXTO → CAMBIO DE CONDICIÓN → ANTICIPACIÓN → INTERVENCIÓN PLANIFICADA.

Mantenimiento prescriptivo

El siguiente nivel consiste en utilizar los datos no solamente para detectar una condición anormal, sino para apoyar la determinación de qué acción debería evaluarse y con qué prioridad.

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Del mantenimiento periódico al monitoreo continuo

Una inspección tradicional puede proporcionar información extremadamente valiosa.

Pero representa el activo durante un momento determinado.

Una cámara termográfica proporciona una fotografía térmica.

Un análisis de aceite proporciona información sobre una muestra.

Una ruta de vibraciones registra el comportamiento mecánico durante una visita.

Un analizador eléctrico registra el comportamiento del sistema durante determinado periodo.

Cada uno proporciona una fotografía.

El monitoreo continuo de condición permite comenzar a transformar esas fotografías en una película.

Entonces podemos preguntar:

¿La temperatura está aumentando?

¿Desde cuándo?

¿Cambió simultáneamente la corriente?

¿Existe desbalance entre fases?

¿Aumentó la vibración?

¿Aparecieron armónicos?

¿Cambió la humedad del aislamiento?

¿Existió algún evento eléctrico?

¿La temperatura ambiente permaneció estable?

¿La anomalía comenzó después de una modificación de la planta?

El verdadero valor aparece cuando dejamos de analizar cada dato de manera aislada y comenzamos a correlacionarlos.

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¿Qué es el monitoreo de condición?

El monitoreo de condición o Condition Monitoring consiste en observar variables relacionadas con el comportamiento o salud de un activo para identificar cambios que puedan requerir análisis.

Dependiendo del activo pueden monitorearse:

temperatura;

vibración;

voltaje;

corriente;

potencia;

armónicos;

humedad;

gases;

presión;

nivel;

variables ambientales;

estado de componentes.

El objetivo no es generar cientos de alarmas.

Es determinar:

qué variable debemos observar para detectar un modo de falla relevante.

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La arquitectura del mantenimiento predictivo industrial

Una arquitectura moderna puede representarse así:

ACTIVO CRÍTICO

↓

SENSORES E INSTRUMENTACIÓN

↓

MEDICIÓN

↓

COMUNICACIONES INDUSTRIALES

↓

RTU / GATEWAY / EDGE

↓

SCADA / IoT / HISTORIAN

↓

ALARMAS + TENDENCIAS + ANALÍTICA

↓

DIAGNÓSTICO

↓

PRIORIZACIÓN

↓

ORDEN DE TRABAJO

↓

MANTENIMIENTO

↓

VERIFICACIÓN

↓

NUEVO HISTÓRICO DEL ACTIVO

La diferencia entre instalar sensores y construir una verdadera arquitectura de mantenimiento predictivo se encuentra precisamente en convertir el dato en una decisión.

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Termografía IoT para mantenimiento predictivo eléctrico

La termografía industrial es una de las herramientas más utilizadas para inspeccionar instalaciones eléctricas.

Determinados problemas pueden manifestarse mediante cambios térmicos en:

• transformadores;
• bushings;
• conexiones;
• barras;
• interruptores;
• switchgear;
• tableros eléctricos;
• cables;
• terminales;
• bancos de capacitores;
• motores;
• sistemas BESS.

La metodología tradicional consiste en:

TÉCNICO → CÁMARA → INSPECCIÓN → REPORTE.

La termografía IoT permite agregar otro modelo:

SENSOR TÉRMICO PERMANENTE → DATOS → TENDENCIA → ANOMALÍA → ALARMA → HISTÓRICO.

iTepeyac trabaja con Systems With Intelligence, fabricante especializado en monitoreo remoto térmico, visual y de condición para infraestructura crítica.

Sus soluciones permiten realizar supervisión continua de activos y pueden integrarse con sistemas SCADA y plataformas de gestión de activos.

Consulta nuestras soluciones de cámara termográfica IoT para monitoreo eléctrico.

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Systems With Intelligence: monitoreo continuo de activos críticos

Systems With Intelligence desarrolla tecnologías orientadas a proporcionar visibilidad remota sobre activos que anteriormente dependían principalmente de inspecciones presenciales.

Su ecosistema incluye:

monitoreo térmico;

monitoreo visual;

detección de anomalías térmicas;

monitoreo remoto de infraestructura;

monitoreo de maquinaria rotativa;

integración con sistemas de operación y mantenimiento.

La idea fundamental es sencilla:

el sensor permanece observando cuando el técnico no está presente.

Esto no elimina al especialista.

Le proporciona información adicional para determinar cuándo vale la pena intervenir.

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De una termografía periódica a una tendencia térmica

Supongamos que durante una inspección encontramos:

temperatura de conexión: 78 °C.

Es información útil.

Pero agreguemos ahora:

Fase A: 61 °C

Fase B: 78 °C

Fase C: 63 °C

Carga: estable

Temperatura ambiente: estable

Armónicos: estables

La pregunta cambia.

Ya no preguntamos simplemente:

¿está caliente?

Preguntamos:

¿está más caliente de lo que debería estar considerando las condiciones actuales de operación?

Ésa es una diferencia fundamental entre una lectura aislada y Condition Monitoring.

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Monitoreo de vibraciones para maquinaria rotativa

El monitoreo de vibraciones constituye otra tecnología fundamental para el mantenimiento predictivo industrial.

Puede aplicarse a:

motores;

bombas;

ventiladores;

compresores;

generadores;

otra maquinaria rotativa.

Systems With Intelligence incorpora monitoreo de maquinaria rotativa dentro de su arquitectura de Condition Monitoring.

El objetivo consiste en detectar cambios en el comportamiento del activo antes de que se transformen en un problema operacional mayor.

Pero nuevamente aparece el valor de la integración.

Podemos observar:

VIBRACIÓN ↑

o podemos observar:

VIBRACIÓN ↑ + TEMPERATURA ↑ + CORRIENTE ↑.

El segundo escenario proporciona mucho más contexto.

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Mantenimiento predictivo de motores eléctricos

Los motores representan una aplicación particularmente interesante porque convergen variables eléctricas y mecánicas.

Dependiendo de la criticidad pueden analizarse:

• vibración;
• temperatura;
• corriente;
• voltaje;
• potencia;
• factor de potencia;
• armónicos;
• horas de operación;
• variables del proceso.

Una estrategia avanzada puede intentar relacionar:

CONDICIÓN MECÁNICA + CONDICIÓN TÉRMICA + CONDICIÓN ELÉCTRICA.

Aquí comienza a aparecer una segunda tecnología particularmente interesante para iTepeyac.

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MICATU: sensores ópticos para mantenimiento predictivo y Condition Monitoring

La digitalización de una instalación eléctrica requiere datos.

Pero obtener información de diferentes puntos de una red de media tensión puede implicar instrumentación compleja.

MICATU desarrolló una plataforma de sensores ópticos plug-and-play orientada a medición avanzada y Condition Monitoring.

A diferencia de tecnologías tradicionales que requieren transportar una señal eléctrica desde el punto de medición, los sensores MICATU utilizan principios ópticos para obtener información del campo eléctrico y magnético.

Los sensores se comunican mediante fibra óptica con sus procesadores de señal.

Esto permite construir una plataforma modular de sensado distribuido.

Más información técnica puede consultarse directamente en la plataforma de sensores ópticos MICATU.

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¿Qué pueden medir los sensores ópticos MICATU?

Dependiendo del sensor, procesador y aplicación, la plataforma MICATU puede proporcionar información relacionada con:

voltaje;

corriente;

temperatura;

potencia y variables derivadas;

armónicos;

condición de la red.

Los sensores ópticos pueden instalarse en diferentes configuraciones de infraestructura eléctrica y conectarse mediante fibra al procesador correspondiente.

MICATU ha diseñado su plataforma para retrofit en infraestructura existente, incluyendo aplicaciones en subestaciones, redes aéreas y sistemas subterráneos.

Esto resulta especialmente interesante para proyectos de modernización:

no siempre necesitamos reemplazar toda la infraestructura para comenzar a digitalizarla.

Consulta también nuestra sección de sensores IoT para Smart Grid e infraestructura industrial.

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¿Por qué MICATU es relevante para mantenimiento predictivo?

Porque el mantenimiento predictivo necesita contexto.

Supongamos que un sistema térmico detecta:

TEMPERATURA ↑

La siguiente pregunta puede ser:

¿qué estaba ocurriendo eléctricamente?

Si simultáneamente conocemos:

voltaje;

corriente;

armónicos;

potencia;

temperatura;

podemos comenzar a construir una explicación mucho más completa.

Por ello MICATU no debe entenderse solamente como tecnología de medición.

El propio fabricante dispone de una arquitectura específica de Condition Monitoring con sensores ópticos, capaz de combinar sensores de vibración, voltaje y corriente dentro de sistemas configurables.

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MICATU + Systems With Intelligence: ver y medir simultáneamente

Aquí aparece una combinación particularmente interesante.

Systems With Intelligence puede observar:

¿qué está ocurriendo térmica o visualmente?

Mientras MICATU puede aportar información para responder:

¿qué estaba ocurriendo eléctricamente?

Ejemplo:

SWI

detecta:

temperatura de conexión ↑

Mientras:

MICATU

registra:

corriente = estable

voltaje = estable

armónicos = estables.

La condición merece una interpretación.

Ahora consideremos:

temperatura ↑

simultáneamente con:

corriente ↑ 35 %.

La interpretación puede ser diferente.

La inteligencia no está únicamente en cada sensor.

Está en la correlación entre ellos.

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MICATU + vibraciones: correlacionar comportamiento mecánico y eléctrico

El mismo principio puede aplicarse a motores y maquinaria rotativa.

Podemos observar:

VIBRACIÓN

junto con:

VOLTAJE

CORRIENTE

POTENCIA

ARMÓNICOS

TEMPERATURA

y variables del proceso.

Entonces podemos comenzar a construir una imagen multidimensional del activo.

Esto es especialmente importante porque un fenómeno mecánico puede tener consecuencias eléctricas y una condición eléctrica puede manifestarse térmica o mecánicamente.

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De medir la acometida a conocer qué ocurre dentro de la planta

Muchas instalaciones cuentan con excelente medición en el punto principal.

Pero internamente pueden existir:

Transformador A

↓

Transformador B

↓

Centro de carga C

↓

Proceso D

↓

Motores críticos

↓

Generación solar

↓

BESS

↓

Nueva ampliación.

Si solamente conocemos el comportamiento agregado podemos saber que existe una anomalía.

Pero quizá no sabemos dónde comenzó.

La medición distribuida abre otra posibilidad:

observar diferentes puntos de la infraestructura.

Podemos preguntar:

¿Dónde apareció el armónico?

¿En qué alimentador aumentó la corriente?

¿Existe desbalance?

¿Qué ocurrió antes de la alarma térmica?

¿El fenómeno está aguas arriba o aguas abajo?

¿Apareció después de incorporar un variador?

¿Coincidió con la entrada de un BESS?

Esta capacidad de localizar fenómenos convierte la medición distribuida en una poderosa herramienta para diagnóstico eléctrico y mantenimiento predictivo.

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Edge Computing: procesar información cerca del activo

Los sensores generan información.

Pero transmitir absolutamente todos los datos sin procesamiento puede resultar innecesario.

Aquí aparece el concepto de Edge Computing.

Procesadores como los utilizados dentro de la arquitectura MICATU pueden convertir información obtenida en campo en datos digitales útiles para sistemas superiores.

MICATU utiliza procesadores como m410B y sus plataformas certus para adquisición y procesamiento de datos, permitiendo posteriormente integrar la información mediante protocolos industriales.

Esto abre una arquitectura:

SENSOR

↓

EDGE PROCESSOR

↓

DNP3 / MODBUS

↓

SCADA

↓

ANALÍTICA

↓

DECISIÓN.

El procesamiento en el borde se convierte así en una pieza importante de la infraestructura industrial digital.

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Monitoreo de transformadores: uno de los mejores casos de Asset Intelligence

Un transformador eléctrico es uno de los mejores ejemplos de por qué un activo crítico no debería analizarse mediante una sola variable.

Podemos observar:

condición térmica;

condición eléctrica;

humedad;

gases;

carga;

comportamiento histórico.

Una arquitectura avanzada puede integrar diferentes tecnologías.

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Systems With Intelligence para monitoreo térmico de transformadores

El monitoreo térmico y visual permite observar componentes asociados con el transformador como:

bushings;

terminales;

conexiones;

radiadores;

y otros puntos de interés.

Pero la termografía observa una dimensión del problema.

Para conocer mejor el activo necesitamos también información de su condición interna.

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DryKeep: monitoreo de humedad y secado en línea de transformadores

La humedad constituye una variable importante dentro de los sistemas de aislamiento aceite-papel.

iTepeyac representa DryKeep®, tecnología de monitoreo y deshidratación permanente en línea para transformadores.

DryKeep SMART permite registrar variables como:

humedad del aceite;

temperatura del aceite;

estimación de humedad en el aislamiento sólido de papel;

tendencias históricas;

además de administrar automáticamente el proceso de deshidratación.

La diferencia conceptual es importante:

una muestra proporciona información sobre determinado momento.

el monitoreo permanente permite conocer cómo evoluciona la condición.

Y DryKeep agrega algo adicional:

puede actuar sobre esa condición mediante deshidratación en línea.

Consulta nuestra solución de DryKeep para secado en línea y monitoreo de transformadores.

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DGA: otra ventana hacia el interior del transformador

El análisis de gases disueltos o DGA proporciona otra dimensión de información sobre fenómenos internos de un transformador.

Por ello, dependiendo de la criticidad del activo, pueden combinarse:

SWI

condición térmica y visual

DRYKEEP

humedad + temperatura + aislamiento + deshidratación

DGA

gases disueltos

MICATU / MEDICIÓN ELÉCTRICA

voltaje + corriente + carga + armónicos

SCADA / IoT

alarmas + estado + supervisión

HISTORIAN

tendencias

=

MONITOREO INTEGRAL DEL TRANSFORMADOR

Ninguna tecnología sustituye necesariamente a las demás.

Su valor aumenta cuando se complementan.

Consulta también nuestras soluciones de transformadores eléctricos.

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Calidad de energía y mantenimiento predictivo

La calidad de energía puede aportar contexto esencial para interpretar el comportamiento de un activo.

Dependiendo de la instrumentación pueden analizarse:

voltaje;

corriente;

frecuencia;

potencia;

factor de potencia;

desbalance;

armónicos;

THD;

sags;

swells;

interrupciones;

transitorios;

eventos.

iTepeyac integra diferentes soluciones de medición eléctrica y analizadores para conocer el comportamiento de instalaciones industriales.

MICATU agrega a esta arquitectura una posibilidad especialmente interesante: sensado óptico distribuido en diferentes puntos de la infraestructura eléctrica.

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De calidad de energía a diagnóstico cruzado

Supongamos que aparece:

TEMPERATURA ↑

junto con:

CARGA ↑.

Puede existir una explicación operacional.

Pero ahora supongamos:

TEMPERATURA ↑

mientras:

CARGA = ESTABLE

AMBIENTE = ESTABLE.

La condición adquiere mayor interés.

Y si simultáneamente tenemos:

ARMÓNICOS ↑

o:

CORRIENTE FASE B ≠ FASE A / C

obtenemos otra pista.

Por ello:

el futuro del mantenimiento predictivo no consiste en tener muchos sensores.

Consiste en correlacionar señales que antes vivían separadas.

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Sensores IoT industriales para infraestructura crítica

Además de SWI, MICATU y DryKeep, una arquitectura puede incorporar otros sensores IoT industriales para observar:

temperatura;

humedad;

presión;

nivel;

flujo;

inundación;

humo;

gases;

estado de contactos;

condiciones ambientales.

Pero existe una regla fundamental:

antes de instalar un sensor debemos saber qué decisión queremos tomar con su dato.

Instalar sensores sin una estrategia puede generar más información.

Instalar sensores alrededor de modos de falla y decisiones concretas genera Asset Intelligence.

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Comunicaciones industriales: conectar activos críticos

El dato sólo adquiere valor remoto cuando puede transportarse.

Dependiendo de la instalación pueden utilizarse:

Ethernet industrial;

fibra óptica;

radio industrial;

redes celulares;

gateways;

RTU;

DNP3;

Modbus;

IEC 61850, cuando corresponda.

Esto es especialmente importante para:

subestaciones remotas;

minería;

parques solares;

parques eólicos;

estaciones de bombeo;

Oil & Gas;

infraestructura hidráulica;

generación;

instalaciones industriales distribuidas.

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De mandar una cuadrilla a “ver qué pasa” a mandar una cuadrilla que ya sabe qué buscar

Ésta resume una de las ventajas operativas más interesantes.

Un esquema tradicional puede ser:

ALARMA

↓

VIAJE

↓

INSPECCIÓN

↓

DIAGNÓSTICO

↓

PREPARACIÓN

↓

INTERVENCIÓN.

Con monitoreo remoto podemos aspirar a:

ALARMA

↓

DATOS

↓

IMAGEN

↓

TENDENCIA

↓

DIAGNÓSTICO PRELIMINAR

↓

PREPARACIÓN

↓

INTERVENCIÓN DIRIGIDA.

La visita no desaparece.

Se vuelve más informada.

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SCADA + IoT + Historian: construir la historia del activo

Los datos instantáneos son importantes.

Las tendencias pueden ser todavía más valiosas.

Un sistema podría registrar:

10:42 — carga aumenta

10:45 — temperatura aumenta

10:51 — vibración aumenta

11:03 — alarma

11:08 — operador revisa imagen térmica

11:15 — activo priorizado para inspección.

Después de meses o años podemos comenzar a comprender qué significa comportamiento normal para ese activo.

Ahí aparecen oportunidades para detección avanzada de anomalías y mantenimiento predictivo.

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De IoT a Asset Intelligence

Existe una diferencia entre conectar objetos y entender activos.

Una infraestructura inteligente debería ayudarnos a responder:

¿Cómo está el activo?

¿Está cambiando?

¿Qué cambió primero?

¿Existe una anomalía?

¿Qué tan importante es?

¿Qué otras variables cambiaron?

¿Necesitamos intervenir?

¿Podemos esperar hasta el próximo paro?

¿Qué ocurrió después del mantenimiento?

Cuando podemos responder estas preguntas dejamos de hablar únicamente de Internet of Things.

Comenzamos a hablar de:

ASSET INTELLIGENCE.

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Mantenimiento predictivo de subestaciones eléctricas

Las subestaciones eléctricas constituyen una aplicación natural para estas tecnologías.

Pueden contener:

transformadores;

interruptores;

seccionadores eléctricos;

barras;

TC y TP;

apartarrayos;

bancos de capacitores;

equipos de medición;

protecciones;

telecomunicaciones;

servicios auxiliares.

Una arquitectura puede combinar:

termografía IoT + sensores ópticos + medición + protección + comunicaciones + SCADA.

Esto permite evolucionar gradualmente desde inspecciones independientes hacia monitoreo remoto de subestaciones eléctricas.

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Mantenimiento predictivo para BESS y almacenamiento de energía

Los sistemas de almacenamiento de energía BESS están introduciendo nuevos activos críticos dentro de instalaciones industriales y sistemas eléctricos.

Un proyecto BESS puede involucrar:

baterías;

BMS;

PCS;

tableros;

transformadores;

media tensión;

protecciones;

medición;

comunicaciones;

SCADA.

La termografía, medición eléctrica y supervisión remota pueden formar parte de la arquitectura de mantenimiento.

Pero BESS ilustra también otra realidad:

cada vez que modificamos una instalación eléctrica, debemos preguntarnos qué cambió en el sistema.

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Una instalación industrial cambia con los años

Una planta puede comenzar con determinada capacidad.

Posteriormente incorpora:

nuevos transformadores;

motores;

líneas de producción;

variadores;

generación distribuida;

solar;

cogeneración;

BESS;

nuevas interconexiones.

Por ello ocurren simultáneamente dos fenómenos:

los activos envejecen;

mientras:

el sistema alrededor de ellos cambia.

Una estrategia moderna debe observar ambos.

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El mantenimiento predictivo no puede garantizar que nunca ocurrirá una falla

Ésta es una distinción fundamental.

El mantenimiento predictivo puede ayudarnos a detectar determinadas condiciones antes de que produzcan una falla.

Pero ninguna arquitectura seria debería prometer que una instalación nunca fallará.

Por eso debemos distinguir:

INTELIGENCIA

detectar y comprender condiciones antes de una falla;

de:

RESILIENCIA

estar preparados para limitar sus consecuencias cuando la falla sí ocurre.

Y aquí aparece otra dimensión de la infraestructura eléctrica.

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El nivel de cortocircuito también puede cambiar

Una instalación fue diseñada bajo determinadas condiciones.

Pero después puede recibir:

nuevos transformadores;

mayor capacidad de transformación;

generación;

cogeneración;

nuevas interconexiones;

cierre de enlaces de barras;

ampliaciones.

Estas modificaciones pueden incrementar la corriente de cortocircuito disponible.

Entonces podemos encontrar:

CORRIENTE DE FALLA DISPONIBLE > CAPACIDAD DEL EQUIPO.

Y aparece una distinción muy importante:

un equipo puede encontrarse perfectamente mantenido y aun así haber quedado eléctricamente rebasado.

Éste ya no es un problema de mantenimiento.

Es un problema de ingeniería del sistema eléctrico.

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G&W Electric CLiP: limitar las consecuencias de una falla

iTepeyac trabaja con G&W Electric CLiP® Current Limiting Protector, una tecnología diseñada para aplicaciones donde es necesario limitar rápidamente corriente de falla.

G&W contempla aplicaciones como:

cogeneración;

cierre de enlaces de barras;

ampliaciones;

protección de equipos frente a niveles elevados de corriente de falla.

La aplicación de CLiP debe partir de los estudios eléctricos correspondientes.

No sustituye un estudio de cortocircuito ni representa una solución universal.

Pero introduce una capa fundamental dentro de nuestra arquitectura:

MONITOREAR → ENTENDER → PREDECIR → PROTEGER → ACTUAR.

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Monitorear no es lo mismo que proteger

Esta distinción merece quedar muy clara.

SWI puede ayudarnos a observar una condición.

MICATU puede ayudarnos a medir eléctricamente el sistema.

DryKeep puede ayudarnos a conocer y controlar la humedad del transformador.

DGA puede proporcionar información sobre fenómenos internos.

SCADA puede organizar y presentar información.

Mantenimiento predictivo puede ayudarnos a decidir cuándo intervenir.

Pero cuando ocurre una falla necesitamos:

protecciones;

relés;

interruptores;

restauradores;

y, cuando la ingeniería lo determine, tecnologías de limitación de corriente como G&W CLiP.

Una infraestructura inteligente necesita conocer su condición.

Una infraestructura resiliente necesita además estar preparada para la falla.

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La arquitectura iTepeyac para infraestructura crítica

Podemos resumir nuestra visión en ocho capas.

1. VER

Systems With Intelligence

Termografía IoT
Monitoreo visual
Detección térmica

2. SENTIR

Systems With Intelligence + sensores IoT

Vibración
Temperatura
Variables mecánicas
Variables ambientales

3. MEDIR

MICATU + instrumentación + calidad de energía

Voltaje
Corriente
Potencia
Frecuencia
Armónicos
Temperatura
Variables eléctricas

4. CONOCER EL INTERIOR DEL ACTIVO

DryKeep + DGA

Humedad
Temperatura
Aislamiento
Gases
Tendencias

5. CONECTAR

Radio
Fibra óptica
Ethernet
Celular
RTU
Gateways
DNP3
Modbus
IEC 61850

6. ENTENDER

SCADA
IoT
Historian
Edge Computing
Dashboards
Alarmas
Tendencias
Analítica

7. PREDECIR

Condition-Based Maintenance
Detección de anomalías
Mantenimiento predictivo
Priorización

8. PROTEGER

Relés
Interruptores
Restauradores eléctricos
Seccionadores
Coordinación de protecciones
G&W Electric CLiP

↓

ACTUAR

Mantenimiento
Ingeniería
Corrección
Modernización
Ampliación
Sustitución.

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¿Dónde puede aplicarse el mantenimiento predictivo industrial?

Plantas industriales

Motores, bombas, compresores, transformadores, CCM, switchgear y líneas de producción.

Subestaciones eléctricas

Transformadores, barras, interruptores, seccionadores, protecciones, conexiones y servicios auxiliares.

Data centers

Transformadores, UPS, BESS, generadores, distribución eléctrica y enfriamiento.

Minería

Motores, bandas, bombeo, transformadores, subestaciones y activos remotos.

Oil & Gas

Compresión, bombeo, infraestructura eléctrica, instrumentación y telecomunicaciones.

Generación eléctrica

Transformadores, generadores, maquinaria rotativa, balance de planta y subestaciones.

Energía solar y eólica

Transformadores, inversores, switchgear, subestaciones y activos geográficamente distribuidos.

BESS

Baterías, PCS, transformación, media tensión, conexiones y protección.

Infraestructura hidráulica

Motores, bombas, transformadores, tableros y control.

Hospitales, aeropuertos e infraestructura de misión crítica

Instalaciones donde una interrupción puede afectar servicios esenciales.

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¿Qué activos deben monitorearse primero?

No todos los activos necesitan sensores permanentes.

Una estrategia inteligente comienza con un análisis de criticidad.

Pregunte:

¿Qué sucede si falla?

¿Existe redundancia?

¿Cuánto cuesta una hora de paro?

¿Cuánto tarda su reemplazo?

¿Existe refacción disponible?

¿Puede provocar daño secundario?

¿Representa riesgo para las personas?

¿Está en una ubicación remota?

¿Existen variables capaces de advertir deterioro?

Los activos con mayor combinación de:

IMPACTO + PROBABILIDAD + TIEMPO DE REPOSICIÓN

son candidatos naturales para monitoreo avanzado.

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ROI del mantenimiento predictivo industrial

El retorno de inversión no debe calcularse únicamente comparando:

COSTO DEL SENSOR vs COSTO DE LA FALLA.

También pueden existir beneficios derivados de:

• reducción de inspecciones innecesarias;
• reducción de desplazamientos;
• mejor planeación de paros;
• diagnóstico más rápido;
• menor exposición del personal;
• mejor administración de refacciones;
• extensión racional de la vida de los activos;
• reducción de mantenimiento innecesario;
• mejor utilización del CAPEX;
• detección temprana de deterioro;
• reducción de paros no planeados.

El ROI debe analizarse por activo, criticidad y aplicación.

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Inteligencia artificial y mantenimiento predictivo

La inteligencia artificial puede aportar herramientas para:

detectar anomalías;

comparar activos;

identificar patrones;

priorizar alarmas;

correlacionar variables;

desarrollar modelos predictivos.

Pero existe un principio fundamental:

IA SIN BUENOS DATOS SIGUE SIENDO MALA INGENIERÍA.

Antes necesitamos:

sensores adecuados;

instrumentación correcta;

comunicaciones confiables;

contexto operativo;

históricos;

conocimiento del activo.

La transformación digital del mantenimiento no comienza con el algoritmo.

Comienza instrumentando correctamente el problema que queremos resolver.

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iTepeyac: de vender sensores a integrar inteligencia de infraestructura

iTepeyac® trabaja con diferentes tecnologías porque los problemas de infraestructura crítica rara vez pueden resolverse con un único dispositivo.

Nuestro ecosistema puede integrar:

Systems With Intelligence

Monitoreo térmico, visual y de maquinaria rotativa.

MICATU

Sensores ópticos, medición distribuida, voltaje, corriente, armónicos, temperatura y Condition Monitoring.

DryKeep®

Monitoreo de humedad, temperatura, estimación de humedad del aislamiento y deshidratación en línea de transformadores.

Medición y calidad de energía

Medidores, analizadores e instrumentación.

Sensores IoT

Variables eléctricas, térmicas, mecánicas y ambientales.

Comunicaciones industriales

Radio, fibra, Ethernet, celular, RTU y gateways.

SCADA y Smart Grid

Supervisión, alarmas, históricos y automatización.

Protección eléctrica

Relés, interruptores, seccionadores, restauradores y equipos de media tensión.

G&W Electric CLiP®

Limitación de corriente de falla cuando los estudios eléctricos determinen su conveniencia.

Pero el verdadero producto no es cada componente individual.

Es la arquitectura completa alrededor del activo crítico.

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iTepeyac Critical Infrastructure Intelligence

Nuestra visión puede resumirse mediante una secuencia:

VER → SENTIR → MEDIR → CONECTAR → ENTENDER → PREDECIR → PROTEGER → ACTUAR

VER

Termografía IoT
Monitoreo visual
Systems With Intelligence

SENTIR

Vibración
Temperatura
Sensores IoT

MEDIR

MICATU
Voltaje
Corriente
Armónicos
Calidad de energía
Instrumentación

CONOCER

DryKeep
DGA
Condición interna del transformador

CONECTAR

Fibra
Radio
Ethernet
Celular
RTU
Gateways

ENTENDER

SCADA
IoT
Historian
Edge Computing
Analítica

PREDECIR

Condition Monitoring
CBM
Mantenimiento predictivo
Detección de anomalías

PROTEGER

Relés
Interruptores
Restauradores
Seccionadores
G&W Electric CLiP

ACTUAR

Mantenimiento
Ingeniería
Modernización
Sustitución
Ampliación.

El resultado buscado:

DISPONIBILIDAD + CONFIABILIDAD + SEGURIDAD + RESILIENCIA.

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¿Cómo comenzar un proyecto de mantenimiento predictivo?

No necesariamente instalando cientos de sensores.

1. Identificar los activos críticos

¿Qué equipos tienen mayor impacto sobre la operación?

2. Identificar modos de falla

¿Qué queremos detectar?

3. Identificar variables

¿Temperatura, vibración, corriente, voltaje, humedad, gases, armónicos?

4. Revisar la instrumentación existente

Muchas instalaciones ya producen datos que no están siendo aprovechados.

5. Determinar dónde falta visibilidad

Aquí pueden aparecer oportunidades para sensores ópticos MICATU, termografía SWI, DryKeep u otra instrumentación.

6. Diseñar comunicaciones

¿Cómo llegará la información al centro de operación?

7. Integrar

SCADA, IoT, Historian o plataforma correspondiente.

8. Definir alarmas y workflow

¿Qué debe suceder cuando cambia una variable?

9. Construir histórico

Necesitamos conocer qué significa “normal” para cada activo.

10. Escalar

Una vez demostrado el valor podemos ampliar la arquitectura hacia otros activos.

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Preguntas frecuentes sobre mantenimiento predictivo industrial

¿Qué es el mantenimiento predictivo industrial?

Es una estrategia que utiliza información sobre la condición de maquinaria y activos para identificar cambios o tendencias que permitan planear intervenciones antes de determinados tipos de falla.

¿Cuál es la diferencia entre mantenimiento preventivo y predictivo?

El preventivo normalmente utiliza tiempo, ciclos o recomendaciones como criterio. El predictivo incorpora información sobre la condición real del activo.

¿Qué es Condition Monitoring?

Es el monitoreo de variables asociadas con la condición de un activo, como temperatura, vibración, voltaje, corriente, humedad o gases.

¿Qué tecnologías se utilizan en mantenimiento predictivo?

Entre otras: termografía, vibraciones, análisis de aceite, DGA, sensores IoT, sensores ópticos, calidad de energía, SCADA, históricos y analítica.

¿Qué es la termografía IoT?

Es el uso de sensores o cámaras térmicas conectadas permanentemente para observar remotamente el comportamiento térmico de activos y analizar tendencias.

¿Qué son los sensores ópticos MICATU?

Son sensores basados en tecnología óptica para obtener variables eléctricas y de condición. Pueden formar parte de arquitecturas distribuidas de medición, Smart Grid y Condition Monitoring.

¿Puede MICATU utilizarse para mantenimiento predictivo?

MICATU dispone de soluciones de Condition Monitoring que permiten combinar sensores ópticos de vibración, voltaje y corriente y comunicar información hacia plataformas superiores.

¿Para qué sirve el monitoreo de vibraciones?

Permite observar cambios en el comportamiento mecánico de motores, bombas, ventiladores, compresores y otra maquinaria rotativa.

¿Puede realizarse mantenimiento predictivo en transformadores?

Sí. Dependiendo de la criticidad pueden combinarse termografía, DGA, humedad, temperatura, carga, calidad de energía y otras variables.

¿Qué aporta DryKeep?

DryKeep permite monitorear humedad y temperatura del aceite, estimar humedad del aislamiento sólido y realizar deshidratación en línea del transformador.

¿Cómo se relaciona SCADA con mantenimiento predictivo?

Los sistemas SCADA pueden concentrar variables, estados y alarmas provenientes de diferentes equipos y facilitar supervisión, tendencias e integración operacional.

¿El mantenimiento predictivo evita todas las fallas?

No. Permite administrar mejor determinados riesgos y detectar condiciones anormales, pero no puede garantizar la eliminación de todas las fallas.

¿Por qué puede aumentar el nivel de cortocircuito de una planta?

La incorporación de nuevos transformadores, generación, cogeneración, interconexiones, enlaces de barras u otras modificaciones puede cambiar la corriente de falla disponible.

¿Qué es G&W Electric CLiP?

Es un protector limitador de corriente diseñado para reducir rápidamente la corriente de falla en aplicaciones donde los estudios eléctricos determinen que esta solución es adecuada.

¿Qué activos deberían monitorearse primero?

Normalmente aquellos cuya falla presenta mayor impacto económico, operativo o de seguridad, tienen poca redundancia, largos tiempos de reposición o variables de condición que pueden monitorearse eficazmente.

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¿Necesita implementar mantenimiento predictivo en su planta o infraestructura eléctrica?

iTepeyac® puede analizar su infraestructura para determinar:

qué activos conviene monitorear;

qué modos de falla son prioritarios;

qué variables deben medirse;

qué tecnologías pueden utilizarse;

dónde instalar sensores;

cómo transportar la información;

cómo integrarla con SCADA o IoT;

y cómo convertir los datos en decisiones de mantenimiento, ingeniería y protección.

Podemos desarrollar arquitecturas para:

subestaciones eléctricas;

transformadores;

plantas industriales;

motores y maquinaria rotativa;

generación;

BESS;

data centers;

infraestructura remota;

infraestructura crítica.

El proyecto no tiene que comenzar con cientos de sensores.

Puede comenzar con un transformador, una subestación, una máquina o un grupo reducido de activos críticos.

Y crecer a partir de los resultados.

Solicite a iTepeyac una evaluación de arquitectura de monitoreo y mantenimiento predictivo para su infraestructura crítica.

iTepeyac® — The Smart Grid for the Smart City.