Smart Asset Management

La tradicional gestió d'actius empresarials en utilies  ha crescut amb una dimensió molt més àmplia a conseqüència de la introducció de l'Smart Grids conjuntament amb la instal·lació de dispositius intel·ligents a la xarxa. Les empreses distribuïdores que estan en el negoci d'actius, tenen la difícil tasca de mantenir i supervisar els seus actius crítics amb eficàcia i eficiència amb alta disponibilitat i fiabilitat. Les tecnologies de xarxa sofisticades i avançades estan ajudant als distribuïdors per aconseguir aquest objectiu en gran mesura, ja que permeten la recollida de dades en temps real molt de froma més efectiva i precisa. Les tècniques tradicionals de gestió d'actius ja no són suficients per gestionar les complexes variables que s'introdueixen com a conseqüència dels recents avenços tecnològics. L'ús de l'anàlisi predictiu en els negocis de gestió d'actius pot ser un facilitador per aquestes utilies  amb infraestructures "rígides" que cal optimitzar els seus costos en la  gestió del cicle de vida d'actius i d'aplicar de forma efectiva l'intel·ligent Asset Management.

així doncs, com les utilities poden utilitzar eficaçment les tècniques d'anàlisi predictiu en l'àrea de gestió d'actius "intel·ligents" per adonar-nos  d'alguns dels beneficis com  pot ser, la reducció del cost del cicle de vida de l'actiu i una major precisió de la presa de decisions.

Fig 1: Gestió d'Actius
 

 

L'últim objectiu  de la gestió tradicional d'actius  en qualsevol organització, és reduir / minimitzar / optimitzar els costos del cicle de vida d'aquestos a través de la gestió eficaç. El cicle de vida d'actius passa per diverses fases com la planificació de la inversió , disseny de la xarxa d'actius, l'adquisició d'actius, instal·lació i posada en marxa d'actius, operació i manteniment d'actius, el desmantellament d'actius i, finalment, la venda d'actius / reemplaçament. L'optimització dels costos associats a cadascuna d'aquestes fases del cicle de vida, és un dels objectius clau de les organitzacions de manera que, les dades en temps real que venen dels dispositius de camp juntament amb els incidents i avaries, idealment haurien d'ajudar a les organitzacions a prendre les decisions correctes sobre les fallides, el risc, la seva utilització, la fiabilitat i la disponibilitat.

Com Predictive Analytics pot ajudar?

Una moderna eina d'anàlisi predictiu,   pot combinar dades de múltiples sistemes diferents que han de permetre l'anàlisi de les variables d'entrada no obstant, es tracta de  trobar la correlació entre múltiples variables d'entrada i les sortides en que  s'està interessat. L'anàlisi predictiu engloba una varietat de tècniques estadístiques (per exemple, els models de regressió, models de sèries temporals, xarxes neuronals, etc) que analitzen i comparen dades actuals i històriques per fer prediccions sobre el valor futur de les variables de sortida. Aquesta eina d'anàlisi predictiu,  pot convertir grans volums de dades empresarials en accions concretes i els resultats per fer previsions. A la indústria, la presa de decisions efectiva es torna molt més fàcil si es tria i s'implementa amb tipus  d'algorismes  correctes, aplicats a les dades d'entrada que vénen dels sensors de camp el quals necessite d'una metodologia  d'anàlisi predictiu apropiat. 

La majoria dels moderns paquets de programari sobre l'anàlisi predictiu, necessiten extreure informació de correlació a partir de dades històriques i utilitzar aquestes dades, per predir les futures tendències conjuntament amb patrons de comportament. L'anàlisi predictiu es pot aplicar a qualsevol tipus de variable a "vigilar" ja sigui en el passat, present o futur i validar amb els resultats reals el valor de la variable predita.

Les correlacions es poden permetre, derivar en els equips crítics  la identificació i anticipació de  possibles causes de les fallades abans que passin. És important assenyalar, però, que la precisió i la facilitat d'ús dels resultats dependran en gran mesura, del nivell i la qualitat de les dades que entrin al sistema i estiguin disponibles per a l'anàlisi. Un patró de probabilitat es deriva generalment  de forma conjunt, amb els resultats per millorar la precisió en la predicció.

Figura 2: Components d'Predictive Asset Management Analytics

Les preguntes més importants que sorgeixen són: 

-  Quins són els casos importants  que aportaràn  grans beneficis com a  resultat de la predicció?

-  Quins casos futurs són més crítics per a una utiliyt? 

-  Quant estalvi econòmic, es pot aconseguir mitjançant la predicció d'una posible fallida? 

Les respostes  poden sere diferents segona la utility.

La disponibilitat d'actius, la seguretat i la fiabilitat depenen en gran mesura de predir amb exactitud els errors. Els anàlisis predictius d'actius ha guanyat molta importància en els últims temps, principalment a causa de la fàcil disponibilitat de dades en temps real relacionades amb actius intel·ligents  dispersos per la xarxa. Com a conseqüència de la modernització dels actius d'infraestructura hi ha moltes més dades disponibles pels equips de gestió d'actius fet que, permet derivar en la presa de  decisions ràpides i precises per les seves característiques crítiques d'actius i utilitzar aquesta informació de manera eficaç per a la seva planificació de la inversió d'actius a  llarg termini.

Les grans Utilities, estan actualment involucrades en la implementació de solucions d'anàlisi predictiu per a la gestió dels seus actius crítics. Una de les principals avantatges de l'ús de les solucions d'anàlisi predictiu que permetrà l'optimització dels costos dels actius. El percentatge de càrrega de treball que es gasta en la gestió  derivada del treball, es pot canalitzar més cap a la gestió dels comportaments predictius reduint així l'actiu basat en el temps d'inactivitat i augmentant la disponibilitat d'aquestos. Això tindrà un impacte directe en els costos de OPEX de l'Organització.

Fig 3: Nivell d'actius predictiu i  seguiment.

Les diferents àrees d'acompliment d'actius en virtut del qual els quadres de comandament d'anàlisi predictiu poden produir resultats útils, són els paràmetres operacionals de productivitat, projeccions financeres, les previsions de seguretat i salut, les previsions reglamentàries, etc

Utilització d'Actius

La utilització d'actius mesura l'eficiència amb què s'utilitzen els actius de l'organització per generar el retorn de la inversió. La utilització d'actius es pot predir amb exactitud sobre la base de les variables d'entrada (per exemple, tensió, pressió, cabal, etc) que vénen dels dispositius de mesurament de camp o sensors. La utilització dels actius pot ser diferent en diferents períodes de temps  en funció de la càrrega de treball  del dia. 

Avui en dia , el modern programari d'analítica predictiva, pot analitzar la causa arrel dels problemes d'utilització dels actius crítics de la xarxa i mitjançant el quadre de comandament analític, es pot informar amb suficient antelació perquè el personal operatiu de les accions que cal prendre. 

Errors actius

Els errors d'actius es produeixen a causa de la infraestructura obsoleta, manteniment inadequat, la sobrecàrrega de la xarxa, etc. La millor forma, és evitar les fallades que es produeixin abans que puguin causar interrupcions en la xarxa de subministrament. Hauria d'haver una iniciativa conscient dins de l'organització per identificar i interconnectar els actius crítics. Els actius crítics de la xarxa han de ser idealment aquells actius que, la  interrupció pot causar un gran impacte en el subministrament als clients. El comportament de falla d'aquests actius suposa molta més importància.

Fiabilitat d'Actius

La millora dels índexs de fiabilitat estàndard de la indústria (per exemple, IEEE estàndards SAIDI, SAIFI, Caidi, CAIFI i MAIFI) ha adquirit una major importància en els darrers temps. Esdeveniments inusuals o no planificats a la xarxa poden ser més ben detectats per les tendències i patrons generats pels quadres de comandament d'anàlisi predictiu. Uns exemples de solucions d'anàlisi predictiu que s'implementen, per tal de rastrejar i monitoritzar les mesures de fiabilitat d'actius idealment s'haurien de centrar en:

·          El-Si: Els beneficis financers que es poden aconseguir a través de la millora dels índexs pertinents

·          La causa arrel dels problemes que estan causant els problemes de fiabilitat

·          El grau d'influència que cadascuna de les variables d'entrada tenen sobre la variància fiabilitat

Fig 4: Fiabilitat d'Actius

Actius disponibilitat

Un actiu està disponible quan està llest per al seu ús. Actius en temps d'inactivitat, correspon al temps en que l'actiu no s'utilitza a causa d'una avaria o causa d'un manteniment planificat. L'augment de la disponibilitat dels actius i la reducció del temps d'inactivitat, és un objectiu clau  ja que, té un impacte directe en els costos Els històrics comportaments de temps d'inactivitat, poden ser analitzats i en el futur  podran ser modelats per patrons nous millorats.

 

Risc d'Actius

El càlculs del risc d'actius, han guanyat importància amb la introducció dels conceptes de les xarxes intel·ligents. Aquest risco índex de la "salut de l'actiu"  ajuda a predir la probabilitat de fallada.

Amb la disponibilitat de dades en temps real de sensors intel·ligents distribuits pel territòri, permet fer càlculs  que poden ajudar a millorar la precisió de les decisions d'inversió, reemplaçament.

El risc d'actius tindrà un impacte directe en decidir la prioritat amb què els projectes de substitució d'actius s'ha de programar. Els actius amb alt risc necessiten ser reemplaçats o reforçats amb una prioritat més gran en comparació amb els actius amb menys risc. 

Eficiència d'Actius

L'eficiència dels actius, radica en la quantitat d'ús durant el  temps per al qual està destinat a ser utilitzat. Tècniques d'anàlisi predictiu poden pronosticar amb eficàcia les  seves eficiències, fins i tot durant períodes de temps futurs amb l'ajuda de les tècniques de predicció avançades. 

Les eficiències d'actius, poden predir amb exactitud sobre la base de les dades de comptadors intel·ligent. Quan aquestes dades d'entrada en base als quals es prenen les accions i decisions clau és en si mateixa errònia, l'eficiència de l'operació dels actius de la xarxa  es veu greument afectada.

 

Tradicional Vs SAM amb Predictive Analytics Comparativa

La taula següent detalla les deficiències de les tècniques tradicionals de gestió d'actius i com aquestes es poden millorar utilitzant els últims avenços en l'anàlisi predictiu i la disponibilitat de les dades dels comptadors intel·ligents a la xarxa.

Paràmetres de gestió d'actius	Gestió d'actius tradicional	Anàlisi predictiu + Gestió Intel · ligent d'Actius
Utilització d'Actius	Llacunes d'utilització s'identifiquen sovint després de diversos dies.	Mesuraments de dispositius intel·ligents sovint s'analitzen en temps real per reduir els temps d'utilització dels actius crítics.
Errors actius	Un gran nombre de fallides d'actius es gestionen a través de manteniment  com a conseqüenica d'una avaeria, després de produir la falladida d'aquest.	Les causes de les avaries són analitzades a temps i realement, s'ha detecta una incidència aband de que  ocorri.
Fiabilitat d'Actius	Temps de parada  ausen interrupcions del client i baix rendiment en els índexs de fiabilitat.	Millor estabilitat als índexs de fiabilitat  a causa de menys interrupcions dels clients i els temps de parada és inferiors.
Actius disponibilitat	La disponibilitat d'actius és la quantitat de temps de treball productiu disponibilitat  vs la quantitat de temps d'inactivitat improductius.	Millora de la disponibilitat a causa de les accions preses en temps real  per exemple, ajustos dels fluxos en temps real a la xarxa per controlar la sobrecàrrega en un transformador per millorar la seva disponibilitat.
Risc d'Actius	Puntuacions de risc  es calculen en general una setmana després, el que acaba essent una decisió errònia.	La fariació del risc, permet predir amb antelacióuna millor planificació de la inversió en actius
Eficiència d'Actius	La eficiències s'ha analitzat el mateix dia de la endarrerida presa de decissió.	L'anàlisi de dades en temps real ajuda a millorar l'eficiència

Taula 1: Tradicional Vs intel·ligent  gestió d'actius amb anàlisi predictiva

Conclusió

Ús d'anàlisi predictiu juntament amb les dades recuperats a través de dispositius de gestió d'actius intel·ligents de la xarxa s'està convertint en un tema de gran importància. En un futur proper, les empreses es veuran obligades a adoptar l'ús d'anàlisi predictiu  amb d'eines i tècniques per predir diverses dimensions de la gestió  utilitzant les dades en temps real obtinguts dels dispositius intel·ligents. 

Fig 4: Anàlisi predictiu activat resultats