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Ayudamos a cumplir los Requisitos para la integración del mantenimiento predictivo con SAP PM

para lograr una integración efectiva entre el mantenimiento predictivo y el sistema EAM, se identifican los siguientes requisitos:

Requisitos funcionales

• Registro estructurado de activos críticos y sus modos de falla.

• Capacidad de generar avisos y órdenes de trabajo automáticas basadas en condiciones reales.

• Asociación de datos de condición con equipos y ubicaciones técnicas.

• Gestión histórica de fallas y tendencias.

Requisitos técnicos

• Interfaces de comunicación (API, OPC UA, MQTT).

• Base de datos centralizada para almacenamiento de datos predictivos.

• Compatibilidad con plataformas de análisis predictivo.

• Seguridad de la información y control de accesos.

Requisitos organizacionales

• Personal capacitado en análisis de datos y confiabilidad.

• Procedimientos estandarizados de mantenimiento predictivo.

• Apoyo de la alta gerencia para la transformación digital.

Planificamos los aspectos técnicos de la integración

Configuración del software

• Parametrización de equipos y ubicaciones técnicas en SAP PM.

• Definición de catálogos de fallas y causas.

• Configuración de interfaces entre SAP PM y la plataforma predictiva.

Instalación de sensores

• Sensores de vibración en equipos rotativos.

• Sensores de temperatura en motores y rodamientos.

• Sensores de presión y caudal en sistemas hidráulicos.

Infraestructura tecnológica

• Red industrial segura.

• Servidores para almacenamiento y procesamiento de datos.

• Plataformas de análisis predictivo.

Flujo de trabajo de integración del mantenimiento predictivo con el EAM para el sector hidrocarburos

Teniendo en cuenta producción, transporte y procesamiento:

• Activos críticos: Se priorizan equipos de alto riesgo operacional y ambiental como bombas de transferencia, compresores de gas, turbinas, válvulas críticas y líneas de proceso.

• Captura de datos: Sensores especializados miden variables críticas asociadas a seguridad de proceso e integridad mecánica.

• Transmisión: Los datos se integran mediante sistemas SCADA e historiadores industriales, comunes en operaciones Oil & Gas.

• Análisis predictivo: Se emplean modelos de confiabilidad y análisis de degradación para anticipar fallas catastróficas.

• Alertas: Las desviaciones generan alertas priorizadas según criticidad y riesgo HSE.

• Integración EAM: SAP PM convierte las alertas en avisos automáticos, garantizando trazabilidad.

• Orden de trabajo: Se crean OTs predictivas considerando permisos de trabajo, repuestos y recursos especializados.

• Ejecución: Las actividades se realizan bajo estrictos estándares de seguridad industrial.

• Retroalimentación: Los resultados alimentan la base histórica para mejorar modelos predictivos.