Las inversiones operacionales (Green o Brown Field) en la industria minera deben cumplir, a lo menos, con la promesa a los inversionistas y por defecto con los stakeholders relacionados. Esta promesa debe entenderse con la generación de valor cumpliendo el diseño y los indicadores que justifican la inversión como el NPV, TIR, ROI, ROA, Pay-back y los atingentes a los stackeholders, entre otros.
Respecto a la promesa de valor, ésta no siempre los proyectos logran cumplirla, generando un sobre costo en el CAPEX, incumplimiento de los plazos y, más aún, incumplimiento en el diseño. Esto se puede deber a diferentes factores y sumado al hecho de trabajar en ambientes de incertidumbre y a la aparición de “cisnes negros”. Respecto a estas razones, Terry Macnulty las declara en su paper donde ilustra más en detalle el aprendizaje en diferentes proyectos.
Los proyectos compiten entre ellos y deben ir pasando puertas de aprobación para que finalmente obtengan luz verde desde el (los) dueño (s), no se debe olvidar que se debe obtener “licencia” social para poder operar.
Es en este proceso donde los diseños apuntan al concepto de “fit for propuse”, lo que finalmente se traduce, en bajar el CAPEX impactando la mantenibilidad e incrementando el OPEX futuro. Tratar de neutralizar este impacto se transforma en un gran desafío para la operación, que debe golpear puertas y escalar a los niveles más altos para conseguir revertir las líneas base del CAPEX, dado que estos cambios afectarán la promesa del valor del o los dueños, principalmente el NPV, Pay-back, ROA, entre otros.
Como respuesta a estos hechos, la industria ha respondido integrando verticalmente a operaciones en las etapas tempranas de la ingeniería, nos referimos desde FEL1 para adelante con personal que participa desde esta etapa en el diseño. Pasando así de un proceso tácito de “Operational Readiness” a uno formal, con mayores recursos y mayor alcance.
El nivel de alcance para OR estará dado por la madurez y el reconocimiento que el dueño le otorga a este proceso. Por otro lado, siempre se ha apuntado a que OR debe finalizar antes de inicio del Comisionamiento (C0), no participando así en las etapas de Comisionamiento y Puesta en Marcha.
La explosión exponencial de la industria 4.0, expresado en términos de 2IoT, hace que cada vez su presencia se vea incrementada y, tal como un tsunami, entra sin permiso. Los nuevos equipos, ya sean mecánicos, eléctricos o instrumentación llegan incorporados con tecnología 2IoT incorporado, como tableros de 8 columnas inteligentes, interruptores que se anticipan a cortocircuitos o flash over, bombas con algoritmos predictores incorporados, entre otros.
Así, las estructuras típicas de mantenimiento se están modificando y ya nos encontramos con que herramientas típicas de Office como Excel, sucumben frente a las nuevas herramientas como Pyhton, Anaconda, Jupiter, para el desarrollo de aplicaciones de Machine Learning, Deep Learning e IA (inteligencia artificial), conceptos como Random forest, Support Vector Machine, Matriz de Confusión están en el nuevo lenguaje para los ingenieros de confiabilidad que de deben mutar a ingenieros analista avanzado de datos o ingenieros de IA.
Esto último introduce un importante aspecto de la ciberseguridad, ya no solo en los sistemas TI si no que en los OT (Operational Technology), así, es necesario considerar la norma UNE-EN IEC 62443-2-4:2020 “Seguridad para los sistemas de automatización y control industrial”.
El desarrollo de OR, ha sido un factor importante para poder cumplir con la promesa de valor, la mantención de ésta en la operación y el aseguramiento de la confiabilidad de la futura planta, por la misma razón, ha ganado adeptos.
Sin embargo, dado los aprendizajes en varios proyectos y lo expuesto anteriormente, se hace necesario introducir modificaciones en la hoja de ruta de Operational Readiness.
Algunos elementos que deben ser intervenidos:
Se proyecta que el mercado global para el mercado de mantenimiento predictivo crecerá de 10,6 mil millones de dólares en 2024 a 47,8 mil millones de dólares en 2029, a una tasa compuesta anual del 35,1% durante el periodo. Este mercado de mantenimiento predictivo está impulsado entre otros factores por la creciente adopción de tecnologías emergentes para obtener información valiosa, el surgimiento de la inteligencia artificial y la creciente demanda por minimizar los costos de mantenimiento, fallas de los equipos y pérdida de tiempo.
Todos sabemos que, en los últimos años, muchas organizaciones con uso intensivo de activos, particularmente en las industrias de minería, energía, petróleo, gas y productos químicos, están recurriendo al Internet de las cosas (IIoT) industrial y a la Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a mejorar un área crítica de sus negocios la “confiabilidad de los equipos”.
Operational Readiness indudablemente está siendo impactado por los grandes cambios tecnológicos, la incertidumbre, la complejidad de los problemas, por ello, las empresas que actualmente están desarrollando OR y no logren conectar con estas tecnologías se rezagarán y desaparecerán en muy poco tiempo.
Fuente:
Boris Paredes
CEO RIPP