Solucion

Tata Power utiliza AVEVA Predictive Analytics para monitorear continuamente el estado y el rendimiento de los activos críticos al tiempo que proporciona notificaciones de alerta temprana sobre equipos que tienen un rendimiento deficiente o que es probable que fallen. AVEVA Predictive Analytics se basa en un algoritmo llamado OPTiCS, que utiliza reconocimiento avanzado de patrones (APR) y tecnología de aprendizaje automático para aprender el perfil operativo único de un activo durante todas las condiciones de carga, ambientales y del proceso operativo.

Los datos de los sensores de la maquinaria existente se ingresan en el proceso de modelado avanzado del software y se comparan con datos operativos en tiempo real para determinar y alertar sobre desviaciones sutiles del comportamiento esperado del equipo. Una vez que se ha identificado un problema, AVEVA Predictive Analytics puede ayudar en el análisis de la causa raíz y proporcionar diagnósticos de fallas para ayudar al usuario a comprender la causa y la importancia del problema.

La fase 1 del proyecto de monitoreo de toda la flota en Tata Power fue para dos plantas de generación de energía de 800 MW en la central eléctrica de Mundra. Tata Power identificó qué activos y componentes monitorear en función de su importancia estratégica para el negocio: calderas, turbinas de vapor, bombas CW, pulverizadores de carbón, ventiladores, bombas de alimentación de calderas, generadores y transformadores.

Tata Power trabajó estrechamente con AVEVA para determinar qué sensores se correlacionarían mejor con las características operativas del activo elegido y luego colaboraron juntos en el proceso de construcción del modelo. Los modelos fueron entrenados con un año de datos operativos históricos y ajustados de acuerdo con el historial del equipo. Se establecieron umbrales para alerta temprana y notificaciones de alerta según el perfil operativo individual de cada activo.

La utilidad utiliza la aplicación web AVEVA Predictive Analytics para gestionar alertas, volver a entrenar modelos rápidamente y analizar y generar tendencias en los resultados del modelo. AVEVA Predictive Analytics Web organiza la información de alerta en una estructura jerárquica que permite a los usuarios identificar sistemas que se encuentran en un estado anormal y luego ver los componentes individuales de la alerta para su posterior análisis.

Tata Power construyó un centro de diagnóstico y monitoreo remoto (lo llamaron ADoRE-Centro avanzado para el diagnóstico y la mejora de la confiabilidad) donde utilizan el software AVEVA Predictive Analytics. El equipo de ADoRE puede alertar y enviar personal de la planta casi inmediatamente después de que AVEVA Predictive Analytics identifique un problema emergente. ADoRE también facilita un mayor intercambio de conocimientos entre el equipo y permite la colaboración para la resolución oportuna de problemas. Además, el equipo fomenta procedimientos consistentes en toda la flota para la identificación y resolución de problemas de operaciones y mantenimiento, al tiempo que aumenta las oportunidades para la captura de conocimientos y la comprensión de los modos de falla de los equipos.

Objetivos

• Evitar fallas de activos y reducir el tiempo de inactividad de los equipos.
• Identificar cambios sutiles en el comportamiento del sistema y del equipo.
• Obtener alertas avanzadas sobre problemas emergentes en los equipos.
• Supervisar el estado y el rendimiento de los activos críticos de toda la flota en tiempo real.
• Mejorar la planificación del mantenimiento.
• Habilitar la captura de conocimientos para optimizar el intercambio de información entre el personal de la planta.

Desafíos

• Reducir el mantenimiento no programado.
• Pasar del mantenimiento reactivo al proactivo.
• Analizar rápidamente grandes cantidades de datos de activos para realizar evaluaciones precisas del estado de los equipos.
• Intercambio de información entre grupos para hacer llegar la información adecuada a las personas adecuadas en el momento adecuado.
• Complejidades en el proceso y tecnología de las flotas de Tata Power

Soluciones 

• AVEVA™ Predictive Analytics

Resultados

• Identificación de alerta temprana de problemas en el equipo, días semanas o meses antes de la falla.
• Información dinámica y diagnósticos profundos para cambios en el comportamiento de los equipos.
• Mejora de la confiabilidad y el rendimiento del equipo.
• Mejor planificación del mantenimiento y control de costes.
• Captura de conocimiento de modos de falla de equipos.

“Descubrimos que AVEVA Predictive Analytics es una herramienta eficaz en el espacio del diagnóstico predictivo para detectar desviaciones funcionales y fallas inminentes en una etapa temprana para iniciar acciones de mantenimiento priorizadas adecuadas para mejorar la confiabilidad de los equipos críticos de la planta de energía.”

Praveen Chorghade, Chief - Core Technology and Diagnostics, Tata Power