CLH implanta el mantenimiento predictivo en la gestión de su red logística
El Grupo CLH ha implantado el mantenimiento predictivo en la gestión diaria de su red de logística con el objetivo de operar de manera más ágil, segura y eficiente, además de prevenir cualquier malfuncionamiento del sistema.
Para lograrlo, la compañía ha desplegado sistemas inteligentes de captura de información que, mediante sensores, permiten monitorizar los equipos y recopilar sus datos de funcionamiento, además de analizarlos y transformarlos en información sobre el estado del equipo. Los resultados se visualizan en cuadros de mando on-line, actualizados contantemente, que permiten compartir a través de toda la organización la información y análisis realizados, describieron fuentes de la operadora logística en una nota de prensa.
De este modo, mediante inteligencia artificial, utilizando técnicas de ‘machine learning’, se han desarrollado modelos que supervisan el funcionamiento de estos activos teniendo en cuenta las diferentes situaciones de operación, “lo que permite prevenir posibles anomalías y planificar las acciones correctivas de una manera óptima, evitando paradas no planificadas o daños al activo y su entorno”.
El sistema, añaden desde la compañía presidida por José Luis López de Silanes, “analiza de manera continua más de 700 válvulas de control utilizadas para la carga de camiones cisterna en todas las instalaciones de CLH, y casi un centenar de bombas de gran tamaño que mueven los diferentes productos a través de los oleoductos”.
En el caso de las válvulas de control, durante el periodo de pruebas se ha podido comprobar que modelos desarrollados tienen una tasa de acierto muy elevada, identificando anomalías que suponen pérdidas de eficiencia y haciendo la operación más segura.
Estos desarrollos se han realizado utilizando metodología Agile, que busca desarrollos rápidos y entregas constantes de valor. Con esta iniciativa también se ha verificado la tecnología para extenderla a otras infraestructuras donde pueda aplicarse y optimizar el ciclo total de vida de los equipos.
