Monitoreo basado en condición a través de Power BI

Abstract

RESUMEN : Este informe tiene como finalidad presentar una visualización dinámica de confiabilidad de activos, para lograr optimizar costos de mantenimiento y mejorar indicadores de rendimiento productivo. Los pasos que se implementaron, fue el desarrollo de una matriz de criticidad y una taxonomía de activos, un análisis de consecuencias de los componentes y la creación de planes de mantenimiento predictivo en SAP con frecuencias establecidas de medición y análisis en los activos críticos. Posteriormente, se desarrolló diferentes secciones de confiabilidad para registrar los datos de las mediciones, tenerlos almacenados y poder realizar un análisis más exhaustivo respecto a vibraciones, termografía y aceite. El resultado del trabajo fue realizar una interfaz en el software Power BI, donde se pueda visualizar la salud de activos, buscando ahorros en los costos de mantenimiento a través de las frecuencias de recambio y garantizar la confiabilidad de los activos. Al realizar el análisis basado en los resultados visualizados en Power BI y teniendo las consecuencias de falla de los componentes, se obtiene una relación de costos de mantenimientos y costos de falla, identificando oportunidades para optimizar los costos de intervención.

ABSTRACT : The purpose of this report is to present a dynamic visualization of asset reliability to optimize maintenance costs and improve productivity performance indicators. The steps that were implemented include the development of a criticality matrix and an asset taxonomy, an analysis of component consequences, and the creation of predictive maintenance plans in SAP with established frequencies of measurement and analysis on critical assets. Subsequently, different reliability sections were developed to record measurement data, store it, and perform a more exhaustive analysis regarding vibrations, thermography, and oil. The result of the work was to create an interface in Power BI software, where the health of assets can be visualized, seeking savings in maintenance costs through replacement frequencies and ensuring the reliability of assets. By performing the analysis based on the results visualized in Power BI and taking into account the consequences of component failure, a relationship between maintenance costs and failure costs is obtained, identifying opportunities to optimize intervention costs.