Gemelo Digital en Mantenimiento

Los Gemelos Digitales representan un enfoque revolucionario para la práctica de la Gestión de Activos y en particular para el Mantenimiento Predictivo.

Los Gemelos Digitales se utilizan como referencia para realizar un comparativa en tiempo real entre el comportamiento ideal de un equipo y su versión operativa.

Los datos obtenidos desde los sensores de planta se contrastan con sus respectivos equivalentes virtuales que se obtienen de la simulación física del Gemelo Digital.

Las discrepancias entre estos valores son analizadas utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para predecir modos de fallo con una alta confiabilidad.

Existen una gran cantidad de enfoques de simulación.

El desarrollo de las soluciones Cloud permiten vincular las simulaciones físicas de los componentes mecánicos con algoritmos de pronóstico de la salud de los activos. De esta forma es posible alertar de manera inmediata a los responsables del mantenimiento a través de avisos canalizados en el sistema de información de mantenimiento de la empresa.

Los tipos de enfoques de simulación dependen principalmente del estudio físico a analizar.

Se emplean diferentes metodologías para calcular matemáticamente las ecuaciones fluidodinámicas, termodinámicas, estructurales y electromagnéticas que gobiernan a cada uno de los activos involucrados.

De esta manera, encontramos métodos tales como CFD (Computational Fluid Dynamics) o FEA (Finite Element Method) que están centradas en un estudio

de los esfuerzos y deformaciones que está sometido un equipo como el mostrado en la Figura 1.

Estas simulaciones requieren que la geometría de cada uno de los componentes involucrados sea lo más representativa con respecto al equipo real. Además tener sensores que permitan medir variables de proceso como velocidad del viento, potencia eléctrica generada y, sensores más especializados dedicados a obtener esfuerzo-deformación en varios puntos del componente mecánico.

De esta manera es posible comparar los datos simulados (virtuales) que entregan este tipo de softwares con respecto a los reales. Normalmente se usa para análisis de estructuras sometidas a esfuerzos o que interactúan con fluidos como es el caso de puentes o aerogeneradores.

Por otro lado, en sistemas industriales donde el proceso que debe simularse tiene una fuerte componente de procesos es preciso un enfoque diferente.

Los procesos de generación eléctrica, térmicos o fluidodinámicos requieren evaluar la interrelación entre varios componentes en forma de balances físicos más que los esfuerzos y deformaciones a los que están sometidos.

“Los procesos de generación eléctrica, térmicos o fluidodinámicos requieren evaluar la interrelación entre varios componentes en forma de balances físicos”

Para estos sistemas industriales se recomienda usar la simulación multifísica de procesos.

Si bien la simulación multifísica tiene varias décadas de desarrollo, el surgimiento de nuevos lenguajes declarativos basados en la programación orientada a objetos a reducido significativamente la complejidad del desarrollo de estos modelos de simulación.

Esta nueva generación de aplicaciones permite a través de representaciones iconográficas reproducir la conexión entre los distintos componentes de un sistema industrial.

Cada uno de estos componentes van contribuyendo a agregar variables, ecuaciones y constantes al modelo que gobiernan el problema físico en cuestión.

Uno de los lenguajes más adoptados por la comunidad es Open Modélica. Este lenguaje nace de una iniciativa Open Source impulsado por de la misma comunidad de científicos especializados en simulaciones multifísicas. De esta forma, Open Modelica ofrece una gran cantidad de librerías empaquetadas que simplifican el desarrollo e implementación de modelos Digital Twin en sistemas industriales.

En la Figura 2 podemos observar un jemplo de un diagrama de simulación.

Este innovador enfoque de modelado y simulación permite desarrollar rápidamente un sistema de ecuaciones que evalúa las lecturas en tiempo real de las variables de proceso obteniendo el resultado de otras variables del mismo sistema. Este esquema de simulación en tiempo real es conocido como Digital Twin.

Ventajas

• Escalable

. La misma simulación puede ser utilizada en otro sistema industrial simplemente calibrando y ajustando los parámetros internos de la simulación.

• Eficiencia

. Todo el recurso de procesamiento numérico se aplica a la evaluación de las ecuaciones diferenciales en tiempo real. Descartando el uso innecesario de recursos en definiciones gráficas.

Desventajas

• Sin Visualización

. No es posible visualizar la simulación 3D de la dinámica del fenómeno físico.

• Conocimiento

. La simulación física de procesos demanda recursos especializados con conocimientos intermedios en programación orientada a objetos utilizando Open Modélica, Python y/o C++

Este enfoque se destaca por la rapidez con que logra construirse en un gemelo digital. Con esta Gemelo Digital es posible identificar la degradación de cada uno de los componentes que interactúan en ese sistema industrial.

La tecnología Cloud apalanca el desarrollo de los Gemelos Digitales, ofreciendo capacidad de cómputo, almacenamiento y aplicaciones analíticas que permiten visualizar gráficamente toda la información relacionada con la salud de los activos como en la Figura 3.

En el monitoreo de la salud de activos, es importante advertir cuando esta señal se deteriora, de tal manera de generar acciones correctivas como avisos de mantenimiento o e-mail de alerta y, al contrario, sí la salud de los activos mejora debido a un mantenimiento preventivo que se efectuó sobre los componentes mecánicos, la acción recomendada podría ser alargar o acortar un plan de mantenimiento referido al equipo en cuestión.

Fuente de la información: Iquant Consulting