Key note: Ingeniería de Mantenimiento en instalaciones complejas de tecnología límite

Entendemos por instalaciones de “tecnología límite” aquellos los casos en que ésta se encuentra en la frontera de la ciencia, y en que por lo tanto su explotación es sumamente delicada, y puede frecuentemente conllevar riesgos.

Dentro de esta categoría consideramos los aceleradores de partículas (lineales y de espalación neutrónica, ciclotrones, sincrotrones y circulares de altas energías), y los reactores de fisión y fusión nuclear (en investigación).

Pensemos simplemente en fenómenos, como por ejemplo, la basculación precisa y a altísima frecuencia de campos eléctricos en las cavidades resonantes de los aceleradores Foto 1(Klistrones), el mantenimiento de la geometría precisa en blancos de espalación, la temperatura criogénica de imanes superconductores, los confinadores toroidales de la fusión, la regulación fiable de las barras de control de veneno neutrónico en los reactores de fisión nuclear, las condiciones precisas de vacío, presión y térmicas, y un sinfín más. La capacidad de proceso (repetibilidad) de todas ellas debe superar los 7Sigmas sin duda, porque la complejidad arrastra un stack (apilado) de desviaciones que pueden convertir en poco fiable una instalación crítica.

foto 2Ni siquiera un mantenimiento preventivo-predictivo riguroso y sin margen teórico de error es admisible, por costoso que sea. El RCM (mantenimiento basado en la fiabilidad) se convierte en una pieza esencial para orientar la estrategia y táctica de la Ingeniería de proceso y mantenimiento, pero tampoco nos serviría si es  aplicado con sus criterios clásicos. El 7Sigma rompe la validez de cualquier procedimiento tradicional, por lo exigente que es.

La respuesta a cómo tratar este problema es doble. Por una parte se necesita una capacidad de modelización físico-matemática de los fenómenos foto 3que originan el fallo, y por otra un tratamiento inteligente de la multitud de información de eventos de distinta naturaleza que se producen en la ingente cantidad de dispositivos de la instalación.

La modelización, a su vez, requiere un proceso  inteligente iterativo sobre esa información foto 4de eventos, tanto para aproximar coeficientes a las ecuaciones (muchas de ellas diferenciales) y asignarles una confiabilidad probabilística, como para realizar un análisis de Laplace-Fourier que facilite esta asignación y la haga fiable.

En nuestro caso, el SW de reciente lanzamiento al mercado, Promind®, se diseñó para cumplir con ambos (modelización y tratamiento inteligente de mega-información) y para, además, generar un conocimiento accesible para ser apalancado, formar en profundidad a las personas responsables de las instalaciones ultra-complejas, y motivarlas aún más con un dominio tecnológico superior.

El esquema global de operación para una instalación del tipo de las que hablamos en estas notas, es el de la FIG. 1.

foto 5

Figura 1: Arquitectura de bloques con Promind® y el auxilio de Prisma®. Obsérvense los lazos de feed-back.

En resumen diríamos que las instalaciones de “tecnología límite” requieren una fiabilidad global de proceso cercana a  7 Sigmas, y que para ello ni siquiera las técnicas consideradas hoy como “best-practices” en mantenimiento son suficientes, requiriéndose un salto en el conocimiento profundo y no empírico de la mecánica de generación de fallos y su influencia en aquella.


Autores:

Javier Borda Elejabarrieta, Dr. I.I., Msc. y MBA; Presidente y C.E.O. de Sisteplant. Profesor de la ETSII de Bilbao (Aula Aeronáutica) y de la Universidad Juan Carlos I, (logística para Defensa).

Joaquín Perez:. I.I. Telecomunicación. Director de proyectos I+D de Sisteplant.


 

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