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ISO 55000

Generando Valor durante todo el Ciclo de Vida de los Activos con IBM MAXIMO.

Avanzando del mantenimiento reactivo al predictivo

Andre Gusmao

Solutions Engineer, AI Applications Asset Management & Complex Engineering Technical Sales.
IBM Technology Sales, Latin America

Presentación – PDF

Preguntas y respuesta post Seminario

1-. ¿Podrías señalarnos experiencias en procesos de hidrocarburos?

En upstream, hay clientes que alcanzaran hasta 87 por ciento de precisión en predicción de fallas prevista, con algunos modelos presentando resultados aún mayores. En términos del tiempo de resolución de problemas, hubo reducciones de hasta 20%, disminuyendo el costoso tiempo de inactividad asociado significativamente con problemas en la tubería. 
En downstream, hay clientes que han alcanzado a prevenir de problemas operativos gracias a la detección temprana y la detección de anomalías. Un ejemplo de utilización del mantenimiento predictivo se observa en la sustitución de los anillos de pistón del compresor de gas. 

2-. ¿Maximo funciona con software integrado de sistema información geográfica como ArcGIS?

Si, hay un módulo en Maximo llamado Spatial que se integra a ArcGIS. 

3-. ¿Como se presentó acá es clave la calidad de la data y la estructura de esta. Que recomiendas en cuanto a diseño del árbol de equipos? ?

No hay una sola respuesta para eso, pues hay varias industrias y clases de activos que tienen normas proprias. Por otro lado, la norma ISO 14224 propone una organización genérica en 9 niveles, donde el nivel 1 es el más alto, que representa el tipo de industria, y el nivel 9 es el más bajo, que representa una parte o pieza. Es una decisión importante y que, además de los requerimientos operativos, debe llevar en cuenta las informaciones que se requieren sacar a través desde los sistemas de EAM

4-. ¿En la solución para poda, como funciona específicamente Maximo, ya que la tasa de crecimiento varía de acuerdo a los tipos de vegetación a lo largo de una línea de transmisión ?

Los modelos de la solución son actualizados con nuevas imágenes satelitales de tiempos en tiempos, lo que le permite acompañar el crecimiento de la vegetación. Además, es posible utilizar los modelos predictivos de la solución para la predicción del crecimiento de acuerdo con el tipo de vegetación.

5-. ¿Cómo podemos tener más información de estos productos nuevos que ha mostrado?

En el sitio de IBM (https://www.ibm.com/es-es/products/maximo), de Solex (https://www.solex.biz/) o agendando una reunión con los representantes de Solex. 

6-. ¿Qué se requiere desde el punto de vista de información para poder realizar mantenimiento predictivo?

Las informaciones mínimas para que se pueda entrenar a los modelos predictivos de Maximo son los dados operativos del activo, como temperatura, presión, vibración, y su historial de fallas. Todos los datos tienen que traer fecha y hora.