Todas las organizaciones que operan sistemas complejos los gestionan mediante programas de gestión de activos. Esta disciplina es compleja y tiene numerosas facetas. Comprender las probabilidades de falla, programar inspecciones y priorizar sustituciones de capital son aspectos importantes.
El objetivo final, que ATS puede ayudar a materializar, es la gestión predictiva de activos. La mayoría de las organizaciones ya dispone de los datos necesarios; ATS puede extraer su información para predecir fallas antes de que ocurran.
ATS ha desarrollado capacidades de gestión predictiva de activos para clientes de los sectores eléctrico y de gas. En un proyecto, colaboró con una empresa de la costa oeste en un estudio de mitigación de fallas. Realizó un análisis avanzado de datos para determinar valores de efectividad de mitigación (ME) para distintas medidas.
Equipos: postes de distribución, vanos, estructuras de transmisión y líneas de enlace de toda la red
Aproximadamente 200.000 postes y estructuras, 200.000 vanos y líneas de enlace, 200 subestaciones y 800 circuitos
Medidas de mitigación de fallas: inspecciones, refuerzo, despeje de líneas, etc.
Para calcular ME, ATS utilizó su motor de análisis de inteligencia artificial para determinar probabilidades de falla de activos y circuitos, junto con medidas de importancia de Birnbaum.
Los resultados demostraron que varios circuitos concentraban una proporción desmedida del riesgo de falla.
Valor de importancia de Birnbaum por circuito
Mediante un algoritmo de aprendizaje automático que relacionaba la importancia de Birnbaum con interrupciones futuras, ATS obtuvo un modelo de regresión para predecir fallas.
Los cuatro circuitos de mayor riesgo identificados por el motor de IA contenían los diez postes de distribución más riesgosos de toda la red. Estos diez postes sufrieron 33 veces más interrupciones que los demás postes en los años posteriores al análisis.
Además, los cuatro circuitos más riesgosos identificados por el motor de IA predijeron correctamente seis eventos de ignición. Esto supone una precisión diez veces mayor que la selección aleatoria de circuitos para predecir futuras igniciones.
Nuestra gestión predictiva de activos puede ahorrar millones de dólares en costos de riesgo evitados, incluidos los costos de confiabilidad por carga no suministrada, los de recuperación de interrupciones e incluso los de seguridad.