A través de la implementación de PI System Data, la compañía busca identificar rápidamente y de manera anticipada las anomalías que puedan surgir en sus operaciones.
Pampa Energía avanza en la automatización de sus procesos, por eso implementó PI System Data, para crear un algoritmo predictivo de mantenimiento para detectar fallas anticipadamente en la Central Termoeléctrica Genelba.
Este recurso identifica rápidamente el problema, lo cual permite realizar mantenimiento a tiempo, y así evitar gastos masivos de reparación por destrucción del sistema y paros en el despacho de energía.
Dado el éxito de este proyecto, la compañía está trabajando en adoptar este sistema predictivo en sus otros activos.
Hasta el momento, el sistema de control no podía detectar anomalías en los compresores de las turbinas de gas a tiempo, es decir antes de que falle el sistema, por lo que ante un inconveniente crítico, se dependía de los operadores en forma exclusiva.
En el año 2018, uno de los compresores de la Central Termoeléctrica Genelba presentó un cambio de vibraciones dentro de la carcasa, una actividad inusual que fue detectada por un operador, que decidió apagar la unidad y hacer la inspección correspondiente, a pesar de que el sistema no disparó ninguna alarma.
Esta situación sirvió de experiencia para que los ingenieros de procesos de la compañía avancen en la modernización del sistema y así reforzar la previsión en casos semejantes dejando de depender sólo de los operadores.
La intersección de TI y TO
Pampa Energía necesitaba esforzarse por digitalizar sus procesos, alineando TI y TO (tecnología de la información= data e información digital, y tecnología de la operación = maquinaria). Gabriela María Romero Dutruel, ingeniera de sistemas en Pampa dijo durante la conferencia mundial online de PI 2020: “la alineación entre TI y TO reduce el riesgo de una organización. No solo facilita el acceso a la información, sino que también provee estabilidad y virilidad en la tecnología operacional”.
El equipo creó un algoritmo predictivo de mantenimiento usando datos del PI System, y aprovechó las herramientas de TI para tomar medidas preventivas.