Optimización del mantenimiento de activos complejos de ingeniería eléctrica. Aplicación práctica en la mejora de la eficiencia de las actividades de tala y poda en Viesgo.

1.- INTRODUCCIÓN

Viesgo gestiona unos 12.600 km de red de distribución de líneas de alta y media tensión en la zona norte de España, concretamente en las provincias de Cantabria, Asturias, Lugo y la zona norte de Castilla y León. Esto supone el mantenimiento de aproximadamente 10.400 km de traza, 12.600 km de conductores y 90.000 apoyos. Teniendo en cuenta esto, las actuaciones de mantenimiento no solamente están condicionadas por una climatología adversa, si no por una orografía complicada que dificulta el acceso al punto de trabajo y que una vez en él condiciona el tipo de maquinaria a utilizar o incluso obliga a la realización manual de la tarea.

En la tabla 1.1 se muestra en la parte izquierda las pendientes asociadas al corredor a mantener de la red de distribución de Viesgo, se aprecia que un 30% de la red de alta tensión y un 21% de la red de media tensión tienen una pendiente alta o muy alta. Junto a esto, en la parte derecha de la tabla 1.1 se especifica la accesibilidad de los activos de líneas de distribución, donde solamente el 9% de la red de alta tensión y el 28% de la red de media tensión son fácilmente accesibles.

Tabla 1.1.- Pendientes del corredor y accesibilidad a los activos de la Red de Distribución de Viesgo

Ambos aspectos hacen más compleja la gestión y coordinación de los planes de mantenimiento además de incrementar los costes de los mismos si comparamos la misma red de distribución situada en una orografía favorable.

El nuevo marco regulatorio obliga al distribuidor a buscar herramientas de optimización modulando al máximo los costes en Opex y racionalizando las inversiones en Capex.

La mejora de la eficiencia de los planes de mantenimiento de la red de distribución conlleva la priorización de las actuaciones teniendo en cuenta la criticidad de los activos.

Las técnicas de análisis de criticidad son herramientas que permiten identificar y jerarquizar por su importancia los activos de una instalación sobre los cuales vale la pena dirigir recursos humanos, económicos y tecnológicos. El proceso de análisis de criticidad ayuda a determinar la importancia y las consecuencias de los eventos potenciales de fallos del sistema de distribución eléctrica dentro del contexto operacional en el cual se desempeñan.

La metodología de análisis genera resultados de criticidad sustentados en la teoría del riesgo, concepto que mezcla el factor fiabilidad –frecuencia de fallo– y el factor severidad –consecuencia del fallo-.

Dentro del presupuesto de Opex dedicado al mantenimiento del conjunto de activos de la red de distribución, la partida prevista para el mantenimiento de las calles de servidumbre mediante la realización de trabajos de tala y poda de la vegetación supera en muchos casos el 50% del total.

La optimización del proceso de mantenimiento de la calle de servidumbre o corredor es una prioridad para el distribuidor.
La gestión de los trabajos de tala y poda en las empresas de distribución se puede realizar según varias metodologías, desde una contratación baremada en base a ciclos fijos de tratamiento hasta un contrato por nivel de servicio en base a especificaciones técnicas de acabado y mantenimiento del corredor a ciclo variable. Las características de cada método son las siguientes:

• Los ciclos fijos anuales generan altos costes realizando en muchos casos sobre mantenimiento cuando se trata línea completa.
• La contratación por nivel de servicio exige a la contrata un conocimiento muy profundo de la vegetación existente en cada una de las líneas a mantener para optimizar los costes y cumplir las condiciones del contrato.

Dada la baja eficiencia de la primera opción y de la dificultad de cumplimiento de la segunda, se propone optimizar las actividades de tala y poda en base a tres pilares fundamentales:

• Incrementar el conocimiento de vegetación en el corredor.
• Priorizar los trabajos en base a la criticidad del activo.
• Tomar el control de la actividad, dirigiéndola en función de las necesidades del negocio.

La combinación de estos tres factores permitirá un aumento de la eficiencia disminuyendo su coste. El ahorro anual previsto se prevé que pueda superar el 30%.
A continuación se desarrolla en detalle cada uno de estos tres factores.

2.- INCREMENTO DEL CONOCIMIENTO DE LA RED

La vegetación es una pieza fundamental de los ecosistemas y de su adecuada conservación. Fija CO₂, sirve de refugio y alimento a la vida silvestre, protege a los suelos de la erosión, sombrea las aguas superficiales manteniéndolas oxigenadas, aporta biodiversidad, etc.
Sin embargo, la vegetación en las inmediaciones de las líneas eléctricas aéreas puede representar un riesgo para la seguridad pública, el medio ambiente y es una de las principales causas de cortes de suministro en la red de distribución.

A diferencia del resto de elementos que pueden aparecer en el área de influencia de una línea eléctrica y que pueden ser peligrosos en función de su distancia a la misma (cruzamientos, edificaciones, carreteras, terreno, etc.) la vegetación es un elemento dinámico, que cambia a lo largo del tiempo, y que se va acercando cada vez más a los conductores en su crecimiento.

La mejora de la eficiencia de los trabajos de tala y poda, enmarcada dentro de un mantenimiento preventivo, tiene todavía un enorme recorrido gracias a la aparición de nuevas tecnologías y métodos que permiten analizar datos que no existían hace unos años y predecir el comportamiento futuro de la vegetación y su influencia en cada lugar de la red.

En la gestión de la vegetación de la red, es necesario pensar en ella en su conjunto, entendiendo que dentro del elemento dinámico de la instalación que es, presenta unas mayores tasas de crecimiento en unos lugares que en otros, lo que hace que la vigilancia y la intervención sobre la misma no deba ser proporcional o cíclica, sino que se debe concentrar en aquellos lugares donde el peligro es mayor.

La mejora de la eficiencia se materializará a través de un “Plan de optimización de tala y poda” que permita alcanzar los siguientes objetivos:

• Garantizar el cumplimiento a la normativa nacional y autonómica.
• Optimizar costes en el mantenimiento, pasando de un planteamiento de tratamiento cíclico de línea completa a uno enfocado a vano según tipo de vegetación y criticidad del activo.
• Minimizar el impacto medioambiental de los trabajos de tala y poda, así como reducir la huella de carbono de la actividad de la compañía.
• Minimizar riesgos de ejecución de los trabajos de mantenimiento mediante el conocimiento detallado de la orografía del terreno.
• Optimizar la selección del tipo de maquinaria para ejecutar los trabajos en función del tipo de pendiente del corredor.
• Mejorar la programación de los trabajos mediante el conocimiento de la accesibilidad a cada uno de los activos de la red.
• Mejorar la tramitación del plan anual mediante la identificación de los organismos afectados por vano.
• Predecir con la mayor exactitud posible la periodicidad de las intervenciones en cada vano e incluso la cuantificación de dichas intervenciones, para realizar una ajustada planificación de las inversiones.

Precisamente el cálculo de la periodicidad de las intervenciones es el parámetro clave  y se analiza en profundidad en el presente artículo.

Proceso de optimización de las actividades de tala y poda

La mejora de la eficiencia en los trabajos de tala y poda es el resultado de realizar una serie de análisis complejos, innovadores y para los que es conveniente la aplicación de una base tecnológica importante para que la información de partida sea de una calidad suficiente.

Como se ha expuesto con anterioridad, uno de los parámetros que se consideran claves para la optimización de las actividades de tala y poda es el cálculo preciso de la periodicidad de las intervenciones, ya que marcará la frecuencia de los trabajos de mantenimiento en cada punto de la red y, por tanto, el esfuerzo económico.

Los factores que influyen en el cálculo de la periodicidad de las intervenciones son los siguientes:

• Tipo de vegetación en las inmediaciones de la línea eléctrica y su localización exacta dentro de cada vano.
• Tasa de crecimiento anual en altura de la vegetación.
• Orografía del corredor.
• Ubicación de apoyos y conductores y distancias de seguridad a aplicar.

A continuación, se exponen las diferentes fases que forman parte de la metodología aplicada para el cálculo de la periodicidad a nivel de vano:

FASE 1. Elaboración de una cartografía de vegetación de alto nivel de detalle para la totalidad de las líneas de AT y MT.

FASE 2. Modelización del crecimiento de la vegetación.

FASE 3. Replanteo de toda la red en 3D.

FASE 4. Cálculo de las periodicidades de intervención a nivel de vano.

Junto a este núcleo principal de actividades se han desarrollado los siguientes puntos para facilitar su puesta en producción:

• Cartografía de accesos al conjunto de apoyos de AT y MT.
• Identificación de los organismos afectados por los trabajos.
• Cartografía de pendientes de alta precisión en el conjunto del corredor.

En la figura 2.1 se expone el diagrama de flujo del proceso de optimización de las actividades de tala y poda.

Figura 2.1. Diagrama de flujo del proceso de optimización de tala y poda.

A continuación se describe cada una de las fases expuestas.

FASE 1. Elaboración de una cartografía de vegetación de alto nivel de detalle

En una política de empresa en la que el mantenimiento predictivo es clave, es necesario contar con información de alto nivel de detalle acerca de los activos que se pretenden proteger y de aquellos factores que ponen en riesgo dichos activos.

Si nos centramos en el factor más dinámico de los que afectan a la instalación, como es la vegetación, es fundamental pensar en una gestión global de la misma para toda la red. Así, en algunos lugares de la red existirá un tipo de vegetación con unas altas tasas de crecimiento que habrá que vigilar y tratar con más frecuencia, y en otros existirá una tipología de vegetación con crecimiento lento que presentará unas necesidades de vigilancia y tratamiento muy inferiores a la anterior.

Para realizar una gestión global de la vegetación de las instalaciones eléctricas, primero es necesario conocer qué tipo de vegetación existe en cada punto. No se puede gestionar algo que no se conoce.

Por todo lo descrito con anterioridad, se considera fundamental elaborar una cartografía de vegetación para la totalidad de la red.

Es necesario un alto nivel de detalle, ya que en las instalaciones eléctricas un solo árbol puede producir un incidente que afecte al servicio. Si el nivel de detalle de la cartografía de vegetación es bajo, se pasarán por alto multitud de agrupaciones de árboles (o árboles aislados) simplemente porque no presentan la superficie mínima de representación para la escala a la que se está realizando dicha cartografía. Por ejemplo, si se omite un pequeño grupo de eucaliptos dentro de un encinar cantábrico, por ejemplo, se estará calificando esa vegetación como de crecimiento lento, mientras que en realidad encierra un alto riesgo debido a la presencia de eucaliptos que no se han plasmado en la cartografía.

Una cartografía de vegetación para toda la red provee al gestor de la misma, además, de información acerca de las superficies arboladas totales, por tipologías, de matorral, etc. de toda la red. Esta información es fundamental desde el punto de vista estratégico para diseñar los planes de mantenimientos actuales y futuros.

Por último, la cartografía de vegetación será la base para modelar las tasas de crecimiento de la vegetación, permitiendo con ello evaluar su peligrosidad en el rango de tiempo estudiado.

La cartografía de vegetación elaborada presenta las siguientes características:

• Sistema geodésico de referencia: ETRS89.
• Sistema cartográfico de representación: UTM en el huso corresponda.
• Ámbito de estudio:
  • Corredor de 50 m de ancho (25 m a cada lado del eje de la línea eléctrica) en líneas de media tensión.
  • Corredor de 100 m de ancho (50 m a cada lado del eje de la línea eléctrica) en líneas de alta tensión.
• Escala: Lo ideal es que la geometría de los polígonos que segregan la vegetación se ajuste de forma lo más exacta posible a los límites de dicha vegetación, con precisión métrica (≤ 1 m).
• Superficie mínima cartografíable: Es aquella superficie por debajo de la cual algo que existe en la realidad ya no se representa en la cartografía, y está asociada a la escala. Debido a las necesidades y a la información disponible en el caso que nos ocupa, será aquella  que represente un árbol individual.
• Unidad espacial: Se corresponde con una tesela de vegetación, o lo que es lo mismo, cada una de las piezas que componen el mosaico de vegetación. Una tesela es un polígono homogéneo en cuanto a sus atributos (en este caso la tipología de vegetación). El tamaño de una tesela según la metodología propuesta puede ir de varios m² (copa de un árbol individual) a varias hectáreas, siempre que sea homogénea en cuanto a todos sus atributos.
• Cartografía de vegetación arbórea y arbustiva: La cartografía realizada es una cartografía de arbolado y matorral, no de usos del suelo. Es decir, no se han representado pastizales, superficies de agua, edificaciones, roquedos, etc.  Sí se ha representado el matorral, debido a que es una unidad de vegetación sobre la que se interviene en el mantenimiento de las líneas por medio de desbroces.
• Tipología de vegetación: Para la cartografía elaborada, la vegetación se ha agrupado en varias tipologías atendiendo a su diferenciación en la velocidad de crecimiento y a su posterior tratamiento o nivel de protección, como es el caso de la vegetación de ribera. No se ha considerado necesario llegar a nivel de tipo de especie debido al balance costo beneficio, especialmente en un área como el que nos ocupa; la Cordillera Cantábrica. Las tipologías de vegetación que se han diferenciado han sido las siguientes:

• Plantaciones de eucaliptos
• Formaciones de coníferas (incluidas las ornamentales)
• Formaciones de frondosas (salvo bosques de ribera)
• Bosques de ribera (considerando como tales las formaciones de galería aledañas a los cauces de ríos y arroyos).
• Árboles frutales
• Matorral en la calle
• Choperas de producción

En el caso de formaciones mixtas en mezcla íntima (aquellas formadas por dos o más tipologías y que no se pueden separar fácilmente), se ha procedido a incluirlas en la tipología más restrictiva a efectos de velocidad de crecimiento.

La información de partida que ha servido de base para la elaboración de la cartografía de vegetación ha sido la siguiente:

• Ortofotografías del Plan Nacional de Orotofotografía (PNOA) del Instituto Geográfico Nacional. Cobertura Nacional. 25 ó 50 cm de resolución. RGB e IR. Base para fotointerpretar tipologías de vegetación. Capturadas en diferentes años. (Asturias en 2011, Lugo, Cantabria, Palencia y Burgos en 2014).
• Ortofotografías obtenidas en los vuelos LiDAR realizados por VIESGO. 3 cm de resolución. RGB. Base para fotointerpretar tipologías de vegetación. Capturadas en 2015-2016.
• Datos LiDAR del IGN, enmarcados dentro del PNOA. Densidad 0,5 ptos/m². Cobertura nacional, salvo ciertas áreas pendientes de entrega. Capturados en diferentes años. (Lugo en 2009, Palencia y Burgos en 2010, Asturias y Cantabria en 2012).
• Datos LiDAR obtenidos en los vuelos realizados por VIESGO. Densidad 15 ptos/m².  Capturados en 2015-2016.
• Mapa Forestal de España (MFE50 y MFE25). Escala 1:50.000 (en su mayoría) y escala 1:25.000 (algunas provincias). Sirvió simplemente como orientación para la identificación de las tipologías que se fotointerpretarón, si bien se trata de una información a una escala totalmente inadecuada para las necesidades del trabajo.

Figura 2.2. Tipología de vegetación en la red de distribución de Viesgo

En la figura 2.2 se muestran los resultados de la cartografía de vegetación realizada al conjunto de la red de distribución de Alta y Media Tensión de Viesgo. Se aprecia que el 43% del corredor tiene vegetación y por tanto está sometido algún tipo de actividad de mantenimiento.

Sin embargo, esta vegetación se puede separar entre 17% de matorral y 26% zonas arboladas. A su vez, estas zonas arboladas pueden disgregarse por tipología de vegetación de la siguiente manera:

Dado que la tipología de vegetación está definida a nivel de vano es posible priorizar los trabajos de tala y poda según el tipo de arbolado existente en el corredor.

En la figura 2.3 se muestra un ejemplo del nivel de detalle del análisis de la vegetación en el corredor.
 

Figura 2.3. Resultado de la identificación de la tipología de vegetación en un tramo de línea.

FASE 2. Modelización del crecimiento de la vegetación

El objetivo de esta fase del estudio es conseguir modelizar el crecimiento de la vegetación de forma que pueda predecirse.
Hasta el momento sólo se podían elaborar modelos de crecimiento a partir de la muy escasa información existente, normalmente procedente de parcelas del Inventario Forestal Nacional.

Sin embargo, la aparición de nuevas tecnologías como el LiDAR (Light Detection And Ranging), permite la medición directa de la altura de los árboles de forma rápida y en grandes superficies. De esta forma, si se dispone de datos diacrónicos, es posible medir de forma directa el crecimiento en altura de la vegetación existente en cada lugar de la línea eléctrica y elaborar modelos de crecimiento mucho más fiables para aquellos lugares en los que no existe dicha observación diacrónica. De hecho, el escenario ideal es aquel en el que se disponga de datos diacrónicos para la totalidad de la red, ya que de esta forma se estaría midiendo el crecimiento de forma directa en cada lugar y no sería necesaria la realización de modelos.

La metodología aplicada fue la siguiente:

• Captura de una muestra representativa de información diacrónica de alturas de vegetación.
• Identificación de variables que pueden afectar a un crecimiento diferente para una misma tipología de vegetación.
• Generación de modelos.
• Extrapolación de los resultados a aquellas zonas donde no existen mediciones diacrónicas.

La muestra utilizada para elaborar los modelos procede de la siguiente información de partida:

• Datos LiDAR del IGN, enmarcados dentro del PNOA. Densidad 0,5 ptos/m2. Cobertura nacional, salvo ciertas áreas pendientes de entrega. Capturados en diferentes años (2009-2012) aplicado a 7.400 km de red (71%)
• Datos LiDAR obtenidos en los vuelos realizados por VIESGO en 3.000 km de red (29%). Densidad 15 ptos/m2. Capturados en 2015-2016.

Así, se han obtenido cientos de miles de observaciones diacrónicas (big data geoespacial) que han servido para modelizar el crecimiento y predecir cómo se comportará la vegetación en cada lugar.

Esta muestra se discriminó entre grupos, mediante la técnica estadística denominada “arboles de decisión”. Este método, muy utilizado en inteligencia artificial y data mining, consiste en segmentar la muestra a partir de las variables predictivas que discriminen en mayor medida la variable objeto de estudio, en este caso el crecimiento.

Adicionalmente, se han aislado los estados de desarrollo jóvenes del total de la muestra, para analizar el crecimiento correspondiente a dichas etapas iniciales. La razón por la que se ha procedido de esta forma es, por un lado, porque la tasa de crecimiento en altura de los árboles es, por lo general, mayor en etapas iniciales que en la mitad o final de su vida (con lo que nos estaremos poniendo del lado de la seguridad) y, por otro lado, porque los árboles que aparezcan después de la última actuación lo harán por rebrote de cepas o por regeneración y, por lo tanto, pertenecen a dichos estadios jóvenes.

En la figura 2.4 se representa gráficamente el valor de crecimiento para el conjunto de observaciones en el caso de 1. Plantaciones de Eucaliptos y 2. Coníferas. Las gráficas comparan, dentro de cada grupo de vegetación analizado, el valor de altura (m) que presentan los árboles de la muestra en el primer set de datos LiDAR del que se dispone (año t0) con el crecimiento que cada árbol ha experimentado durante el periodo de tiempo entre los dos sets de datos LiDAR de los que se dispone (t1-t0).

Por tanto, dentro de cada grupo, el conjunto de datos que formará parte de la muestra está acotado en su límite superior por la altura a partir de la cual se considera que los datos pertenecen a estadios más maduros donde el ritmo de crecimiento empieza a decrecer. Dicha altura se ha elegido, una vez más, aplicando árboles de decisión.

Figura 2.4. Representación gráfica del valor de crecimiento para el conjunto de observaciones en el caso de 1. Plantaciones de Eucaliptos y 2. Coníferas. Se analizan los crecimientos a la altura de corte marcada por el árbol de decisiones.

A partir de la información resultante, se modelizó el crecimiento para cada formación atendiendo a las variables que, en cada lugar, afectan a la calidad de estación y han resultado significativas.

Por último, se calcularon los crecimientos atendiendo a diferentes percentiles, de forma que en las simulaciones de crecimiento y cálculo de periodicidad el responsable de mantenimiento de la red pueda ser más o menos conservador en cada lugar, atendiendo, por ejemplo, a factores como la criticidad de las líneas.

El resultado final será una cartografía de crecimiento en altura (m/año) georreferenciada, dividida en celdas de 5 m² para el conjunto los 10.400 km de traza de la red de AT y MT de Viesgo.

Para el conjunto de la red, los resultados de crecimiento obtenidos son los siguientes:

Según la criticidad de cada vano, en principio Viesgo trabajara con la mediana para vanos “no críticos”, el percentil 75 para vanos “semi criticos” y el percentil 85 para vanos “críticos”.

FASE 3. Replanteo de toda la red en 3D

Lo que se pretende en esta fase es disponer de un modelo tridimensional de la red de AT y MT (terreno, apoyos y conductores) para proyectar sobre él las tasas de crecimiento de vegetación calculadas y obtener así la periodicidad de las intervenciones a nivel de vano.
Para todas aquellas líneas voladas con LiDAR de alta resolución, la obtención de las instalaciones en 3D es algo casi inmediato.

Sin embargo, para el resto de las instalaciones es necesario asumir una serie de criterios que permitan simular la red en tres dimensiones, caracterizando la mínima altura libre respecto del terreno en condiciones de diseño de la línea.

Los datos del terreno se tomaron del dato LiDAR procedente del IGN mencionado con anterioridad. La orografía se considera fundamental en el cálculo de la periodicidad, ya que las variaciones en el terreno “alejarán” (valles) o “acercarán” (colinas) la vegetación a los conductores, variando así el valor de periodicidad para una misma tipología de vegetación respecto de condiciones de orografía llana.

FASE 4. Cálculo de la periodicidad óptima de la intervención

El objetivo de calcular la periodicidad de las intervenciones para cada vano es poder elaborar con fiabilidad los planes de mantenimiento de la vegetación y centrar la vigilancia y las intervenciones en aquellos lugares donde realmente es necesario.

Se ha establecido la periodicidad de intervención para cada tipología de vegetación en función de los siguientes factores:

• Requisitos legales estatales y de cada comunidad autónoma en cuanto a distancias mínimas del arbolado a los conductores.
• Velocidad de crecimiento de cada tipología de vegetación, definida en los modelos de crecimiento en altura y lateral descritos en el apartado anterior.
• Utilizando el modelo 3D de las instalaciones generado, se aplicaron sobre el mismo las tasas de crecimiento de la vegetación para obtener la periodicidad óptima en cada lugar y para cada tipo de formación.

Adicionalmente, se analizó el periodo máximo que pueden crecer los árboles hasta alcanzar la altura a partir de la cual, en caso de caída, tocarían el conductor.

El valor de periodicidad que se toma para cada vano es el menor de todos los calculados, con el fin de situarnos del lado de la seguridad.
Tal y como se ha expuesto anteriormente, se han calculado varios percentiles de crecimiento para las diferentes tipologías de vegetación, que permitirán al gestor de las instalaciones ser más o menos conservador en función de lo crítica que sea cada instalación en concreto. Según el percentil de crecimiento que se aplique, se obtendrá un diferente valor de la periodicidad en las intervenciones para cada vano.

Por lo tanto, a partir del trabajo realizado es posible simular varios escenarios en cada lugar, que conducirán a la obtención de diferentes planes de talas y con diferentes dotaciones económicas, lo cual permite tener un mayor control y una evidente mejora en la eficiencia de la gestión.

En la figura 2.5 se muestra un esquema del análisis del crecimiento de la vegetación bajo un vano. Se aprecia que, en función de la orografía del terreno y la velocidad de crecimiento de cada tipo de vegetación en cada punto, el momento de alcance de la situación antirreglamentaria es variable. Es posible, por ejemplo, que un arbolado de crecimiento lento ponga en peligro la seguridad de la línea antes que otro tipo de arbolado de crecimiento más rápido, simplemente por la influencia de la orografía. Todo este estudio se ha aplicado al conjunto de red volada en alta definición y catenaria en situación reglamentaria para el conjunto de líneas voladas con Lidar de Alta Definición. Para el resto de líneas donde no se dispone de la catenaria real se ha realizado un análisis aproximado situando los conductores en cada apoyo a la altura estrictamente reglamentaria generando con esto una línea poligonal sobre el terreno.

Figura 2.5. Esquema para el cálculo periodicidad (P) en función de la distancia del terreno a los conductores (d) y de la tasa de crecimiento (Cr) calculada. El valor de periodicidad que se toma para el vano es el más restrictivo (el menor).

3.- PRIORIZACIÓN DE TRABAJOS EN BASE A LA CRITICIDAD DEL ACTIVO

Tomando como referencia el Modelo de Gestión de Mantenimiento (MGM) representado en la figura 3.1 y desarrollado por INGEMAN, la aplicación de técnicas de jerarquización y criticidad forman parte de la fase 2.

Figura 3.1. Modelo del proceso de gestión del mantenimiento (MGM)

El término “crítico” y la propia definición de criticidad pueden tener diferentes interpretaciones dependiendo del objetivo que se está tratando de jerarquizar. El análisis de criticidad pretende establecer un método que sirva de instrumento de ayuda en la determinación de la jerarquía de sistemas y equipos, permitiendo subdividir los elementos en secciones que puedan ser manejadas de manera controlada y auditable. Desde esta óptica existe una gran diversidad de posibles factores que permiten evaluar la criticidad de un elemento. Estos factores de priorización pueden variar según las condiciones de negocio de las instalaciones, objetivos empresariales o de distintas áreas de la empresa, los contratos, los países y su regulación, etc. Específicamente, para el desarrollo de este proyecto, la metodología de análisis a emplear genera resultados de criticidad sustentados en la teoría del riesgo, concepto que mezcla el factor fiabilidad (frecuencia de fallos) y el factor severidad/consecuencia del fallo (impacto de los fallos en: seguridad, fiabilidad operacional, costes, medioambiente, PRL, etc.).

Parar jerarquizar activos con la finalidad de ordenar su mantenimiento durante su fase operativa, un gran número de técnicas cuantitativas y cualitativas pueden encontrarse en la literatura [1]. En algunas ocasiones, cuando no hay datos concretos sobre las tasas de fallo históricas de los activos, es común que la organización de mantenimiento emita una cierta evaluación aproximada de este dato y así poder realizar el análisis, de forma que ciertos métodos cualitativos pueden utilizarse para proporcionar una evaluación inicial de la criticidad, y de esta forma iniciar un proceso de mejora de la eficacia del mantenimiento [6].

Nuestro caso es distinto, nos cuestionamos sobre el proceso a seguir en otras ocasiones, últimamente cada vez más frecuentes, cuando la organización de mantenimiento tiene cantidades importantes de datos sobre los activos en servicio. Además, suponemos que, por lo general, ha sido previamente diseñada e implementada una determinada estrategia de mantenimiento. Por lo tanto, suponemos que existen evidencias del comportamiento de los activos en sus condiciones de explotación actuales, y lanzamos el análisis de criticidad con el fin de ajustar las estrategias de mantenimiento a los objetivos empresariales en el tiempo.

Requisitos del Análisis y Metodología

La mayoría de las técnicas cuantitativas actuales de jerarquización de activos utilizan algún método de puntuación ponderada resultante, generalmente de realizar alguna variación al mencionado método RPN (Probability Risk Number), utilizado en la fase de diseño [2]. Estos métodos de puntuación ponderada pueden parecer simples, pero con el fin de alcanzar resultados aceptables, es necesario que se desarrollen utilizando un procedimiento objetivo, y preciso, de determinación de los factores, las puntuaciones y los procesos o algoritmos a considerar en la evaluación [8]. El análisis implica otra cuestión importante a considerar: el nivel de detalle requerido, también denominado alcance del análisis. Este aspecto debe analizarse con profundidad, pues puede comprometer el objetivo de eficacia que se haya marcado la empresa (la correcta focalización de los esfuerzos de mejora del mantenimiento a realizar posteriormente), así como los esfuerzos de recolección de datos necesarios para la implementación de los análisis.

El número de criticidad a obtener para el activo (C), es una medida del riesgo asociado al mismo, y se deriva multiplicando un valor numérico asignado a la probabilidad de fallo (o pérdida de la función requerida del activo), por otro valor otorgado a la gravedad de las consecuencias ocasionadas por la pérdida funcional. Los criterios y la ponderación relativa para evaluar la severidad de la pérdida funcional y su probabilidad de ocurrencia, pueden variar ampliamente para diferentes empresas en función de sus objetivos de mantenimiento y sus indicadores clave de rendimiento. Por supuesto, los activos con el más alto índice C serán reconocidos como los activos más críticos y se merecen una atención especial de la organización de mantenimiento (denominada ahora en ocasiones de “gestión de activos”).

Las actividades de inspección, mantenimiento, así como las de tala y poda en líneas eléctricas, serán priorizadas en base a riesgo cuantificado debido a la incapacidad de los activos para cumplir con su función [4]. Los activos de alto riesgo serán inspeccionados y mantenidos por lo general con mayor frecuencia y minuciosidad, para alcanzar así los límites de riesgo tolerables, fijados por la organización [5].

Aunque estas técnicas se están volviendo populares en la industria y redes de distribución de servicios, algunos autores mencionan que la mayoría de los enfoques de evaluación de riesgo observados en procesos de jerarquización de activos son deficientes en la forma en contemplar la incertidumbre y en los análisis de sensibilidad que se desarrollan para sus resultados [4]. Esto puede limitar la calidad de los mismos, así como producir decisiones erróneas, que generen esfuerzos de mantenimiento no esenciales en zonas de menor importancia estratégica para el negocio. Para evitar esto, nuestro proceso debe planificado de manera precisa, para así asegurar que las fuentes significativas de riesgo se reducen o eliminan [3].

En este artículo se propone el método de “Criticidad Total por Riesgo” para el análisis de criticidad publicado por Crespo et al. [9], que contempla los siguientes requisitos:

1. El proceso debe poder ser aplicable a una gran escala de sistemas en servicio. Esto es necesario pues los planes de mantenimiento preventivo, a ser optimizados mediante la metodología de análisis de criticidad, se diseñan para equipos situados en ubicaciones técnicas de las plantas o redes, de tal forma, que el análisis debe hacer frente a este gran número de elementos a evaluar;
2. El alcance del análisis debe ser, como se ha mencionado en el punto anterior, el mismo para el cual se desarrolla e implementa el programa de mantenimiento preventivo actual;
3. El análisis debe soportar posibles cambios regulares en la escala adoptada para medir las consecuencias de los fallos de los activos (esto es una necesidad para alinear la estrategia de mantenimiento en entornos de negocio dinámicos).
4. El proceso debe permitir identificar fácilmente nuevas necesidades de mantenimiento para activos que se vuelven críticos, afectados por unas cambiantes condiciones de operación;
5. Las directrices generales para el diseño de la estrategia de mantenimiento (o de tala y poda en este caso) a aplicar a diferentes tipos de activos en función de los resultados del análisis (de la criticidad resultante de los activos y de las fuentes de la misma) deben estar claramente definidas;
6. Debe existir una conexión con el sistema de gestión de activos empresariales, que debe permitir la reproducción de forma automática del análisis, con cierta cadencia en el tiempo;
7. El proceso debe haber sido probado en la industria, y las redes de distribución, demostrando buenos resultados prácticos.

Descripción del Proceso

El proceso que se comenta a continuación, será el necesario a realizar por el equipo de trabajo designado (definido como se indica en [7]) para generar un análisis de criticidad consistente y utilizando el método PRN además de una evaluación multicriterio para seleccionar los pesos de los factores que nos ayudarán a obtener la criticidad del activo. Será necesario lo siguiente:

1. Determinar los niveles de frecuencia de fallos;
2. Seleccionar criterios a considerar (normalmente relacionados con la integridad de los activos y con la sostenibilidad del negocio) y niveles de los mismos para evaluar la severidad de la pérdida funcional del activo;
3. Determinación de los casos de consecuencias no admisibles de una pérdida funcional;
4. Determinar los pesos (contribución) de cada criterio a la severidad de la pérdida funcional;
5. Definir las categorías de severidad de fallo, o niveles, por criterio a considerar;
6. Obtención de datos de frecuencia de fallos de los activos;
7. Obtención de los datos sobre efectos posibles ocasionados por la pérdida funcional de cada elemento y por cada criterio seleccionado;
8. Determinación de la criticidad del activo para la frecuencia actual de fallos del mismo;
9. Obtención de resultados (matriz de criticidad) y directrices a seguir para fijar la estrategia de mantenimiento por activo.

Los primeros cinco pasos sirven para determinar los elementos que configuran el algoritmo del modelo matemático que se utiliza luego para jerarquizar los activos, una vez que se capturan los datos necesarios con este propósito de los sistemas de la empresa. Los pasos siguientes 6 y 7 son de obtención/recolección de datos. Finalmente los pasos 8 y 9 son de cálculo de la criticidad y presentación de resultados globales para el conjunto de los activos.

Análisis de Resultados

En  la figura 3.2 se especifican los cinco factores utilizados para valorar la consecuencia de la perdida funcional del elemento o fallo.
Para establecer la ponderación entre los diversos factores se han tenido en cuenta diversas consideraciones relacionadas con los objetivos estratégicos de la organización:

• Presupuesto asignado a diferentes partidas
• Impacto en la imagen de marca y de empresa
• Consideraciones sobre la importancia del factor seguridad
• Consideraciones del mercado actual.
• Política de seguridad laboral
• Penalizaciones contractuales
• Política medioambiental

Como factores clave para el negocio se han considerado los tres siguientes:

• Seguridad Industrial
• Medio Ambiente
• Calidad de Servicio

La ponderación de estos tres factores suma un total de 77 sobre 100.
Al tratarse de factores clave su valoración individual tomará el valor de 100 en caso de fallos funcionales inasumibles para el negocio.

Figura 3.2. Descripción de los factores que miden las consecuencias de la pérdida funcional del elemento

En la figura 3.3 se muestra la ponderación individual de cada uno de los factores seleccionados para medir las consecuencias:

Figura 3.3. Ponderación de los factores

El número de activos de la red de distribución AT y MT evaluados fueron aproximadamente los siguientes:

• 90.000 apoyos
• 39.000 tramos
• 10.000 elementos de maniobra

En total unos 139.000 activos de líneas de AT y MT fueron evaluados.

A modo de ejemplo, la matriz resultante del análisis se representa en la figura 3.4, donde en el eje de abscisas se especifica la consecuencia del fallo ponderada de 0 a 100 y en el eje de ordenadas la frecuencia de fallo anual del activo.

El resultado de la aplicación de la matriz de criticidad al conjunto de los activos es la catalogación de los aproximadamente139.000 activos de líneas de AT y MT como Críticos, Semi críticos y No críticos en función de la valoración total de la consecuencia y la frecuencia del fallo del activo considerado.

Figura 3.4. Matriz de criticidad

Como ejemplo de la aplicación del análisis de criticidad a las líneas de Alta Tensión de Viesgo el resultado fue el siguiente:

• 27% de activos Críticos
• 25% de activos Semi críticos
• 48% de activos No críticos

Una vez aplicado el análisis de criticidad al conjunto de activos será posible:

• Identificar los puntos críticos.
• Optimización de los planes de inspección.
• Aumento de la eficacia y eficiencia de los planes de mantenimiento correctivo.
• Direccionar con objetividad en mantenimiento preventivo.
• Priorización de los planes de inversión.

Una vez obtenido el análisis de criticidad del conjunto de los activos de la red de AT y MT es posible planificar las actuaciones en base a riesgo asociado a cada tramo de línea, es decir, una disminución de los periodos de tratamiento en tramos “Críticos” y “Semi críticos” según tipología de vegetación y aumento de los periodos de tratamiento de tramos “No Críticos” según tipología de vegetación.

4.- DIRIGIR LA ACTIVIDAD EN FUNCIÓN DE LAS NECESIDADES DEL NEGOCIO

Hasta ahora los planes de mantenimiento de la vegetación en el corredor de la red de distribución se gestionaban mediante periodos fijos de tratamiento o mediante un contrato por nivel de servicio. En ambos casos, las líneas se trataban en conjunto y no existía una priorización en base al riesgo.
Sera necesario reducir el nivel de intervención de “línea” a “vano” para poder optimizar los planes de mantenimiento.
La información asociada a cada “vano” que servirá de base para establecer el plan de mantenimiento anual será la siguiente:

• Histórico de actuaciones
• Periodo de tratamiento/vano
• Criticidad del vano
• Defectos detectados mediante inspección reglamentaria o revisión LIDAR y denuncias emitidas por algún organismo autonómico
• % de vegetación/vano
• Organismos afectados
• Pendientes del corredor
• Accesibilidad de cada vano

En la figura 4.1 se describe el proceso de gestión cuyas características principales son las siguientes:

• Gestión centralizada de la actividad basada en tecnología GIS.
• Planificación de la actividad con un horizonte de cinco años
• Plan de trabajo anual detallando actuaciones a nivel de vano e incorporando el resultado de las verificaciones y revisiones de las instalaciones.
• Realización por parte de Viesgo de propuestas detalladas de actuación anual por línea/tramo/vano para que sea validad en campo por parte de proveedor de servicios de tala y poda.
• Autorización de cualquier actividad no contemplada en la orden de trabajo.
• Incorporación de los resultados reales de la actuación en campo al sistema de gestión. La actuación a nivel de vano se detallará según m2 de desbroce, número de talas o podas o m2 de aplicación de herbicida.
• Planificación y control de las actuaciones puntuales resultado de las verificaciones anuales asegurando el cumplimiento del requisito legal.

Figura 4.1. Proceso de gestión de la actividad de tala y poda

5.- CONCLUSIONES / RETOS FUTUROS

El aumentar la eficiencia y eficacia de los planes de mantenimiento de tala y poda es posible actuando en tres puntos clave:

1. Mejorar el conocimiento de vegetación bajo línea.
2. Aplicar técnicas avanzas de gestión de activos.
3. Dirigir la actividad en función de las necesidades del negocio.

Con la combinación de estos tres factores se optimizará la gestión de mantenimiento y se conseguirán ahorros importantes que en caso de Viesgo se han calculado en un 33% al año.

La puesta en producción de esta nueva sistemática está siendo paulatina dada la necesidad de disponer de un sistema de gestión centralizado que integre toda la información, permita la revisión de la planificación de forma continua en función de los defectos detectados en las verificaciones, integre el conjunto de datos técnico-económicos en una sola plataforma GIS, permita el intercambio de información y documentos con el proveedor de servicios y su trazabilidad, además mejorar en la organización de su trabajo a partir de la disponibilidad de los accesos a cada vano e incrementar la seguridad de ejecución a partir del conocimiento de las pendientes de corredor seleccionando de esta manera la maquinaria adecuada en cada caso.

Junto a esto, la compañía distribuidora puede modular el riesgo en función de la experiencia, las exigencias del negocio o incluso las modificaciones de la normativa estatal o autonómica, mejorando con esto la flexibilidad y adaptabilidad de la empresa.

Uno de los retos futuros a corto plazo que se plantea el proyecto es la mejora de las técnicas de revisión y control de calidad de los trabajos finalizados minimizando el personal en campo. En esto sentido, se ha planificado para los próximos meses la realización de un piloto de inspección combinando tecnología aérea no tripulada con sensor LIDAR y la aplicación de técnicas estadísticas.

6.- REFERENCIAS

[1] Crespo Márquez A, (2007) The Maintenance Management Framework. Models and Methods for Complex Systems Maintenance. London: Springer Verlag UK.

[2] Duffuaa SO, Raouf A, Campbell JD, (2000) Planning and control of maintenance systems. Indianapolis: John Wiley and Sons.

[3] F.I. Khan, M. Haddara, (2003) Risk-based maintenance (RBM): a new approach for process plant inspecton and maintenance, Process Saf. Prog. 23 (4): 252–265.

[4] Arunraj NS, Maiti J, (2007) Risk-based maintenance -Techniques and applications. Journal of Hazardous Materials 142: 653–661.

[5] Brown SJ, May IL, (2000) Risk-based hazardous protection and prevention by inspection and maintenance, Trans. ASME J. Press. Ves. Technol. 122: 362–367.

[6] NORSOK Standards, (2001). Criticality analysis for maintenance purposes. NORSOK standard Z-008 Rev. 2, Nov.

[7] Moubray J, (1999). Reliability-Centered Maintenance. 2nd. Edition. New York: Industrial Press Inc.

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[9] Crespo Márquez A, Moreu de León A, Sola Rosique A, Gómez Fernández JF. 2016. Criticality Analysis for Maintenance Purposes: A Study for Complex In-service Engineering Assets. Quality and Reliability Engineering International. 32: 519-533.