{"id":123411,"date":"2021-04-09T11:07:01","date_gmt":"2021-04-09T09:07:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=123411"},"modified":"2021-04-09T12:47:37","modified_gmt":"2021-04-09T10:47:37","slug":"cepsa-pionera-espana-incorporar-tecnologia-aws-mantenimiento-predictivo-instalaciones-industriales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/123411\/cepsa-pionera-espana-incorporar-tecnologia-aws-mantenimiento-predictivo-instalaciones-industriales\/","title":{"rendered":"Cepsa, pionera en Espa\u00f1a en incorporar la tecnolog\u00eda de AWS de mantenimiento predictivo en instalaciones industriales"},"content":{"rendered":"

Amazon Lookout for Equipment permite a los clientes industriales utilizar Machine Learning\u00a0para realizar un mantenimiento predictivo a gran escala<\/h2>\n

Cepsa se ha convertido en una empresa pionera en Espa\u00f1a y en el mundo en utilizar en sus instalaciones Amazon Lookout for Equipment, la nueva soluci\u00f3n de Amazon Web Services (AWS), que facilita el mantenimiento predictivo a gran escala en instalaciones industriales y cuya disponibilidad general fue anunciada ayer a nivel global por AWS.<\/p>\n

Esta tecnolog\u00eda utiliza modelos de aprendizaje autom\u00e1tico (machinge learning) desarrollados por AWS para facilitar el mantenimiento predictivo. Amazon Lookout for Equipment recibe los datos de los sensores de los equipos industriales (por ejemplo, la presi\u00f3n, el caudal, las RPM, la temperatura y la potencia) y, a continuaci\u00f3n, entrena un modelo \u00fanico de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir con precisi\u00f3n las se\u00f1ales de advertencia temprana sobre fallos en la m\u00e1quina o un rendimiento sub\u00f3ptimo mediante flujos de datos en tiempo real de los equipos. Con esta tecnolog\u00eda basada en la nube, Cepsa puede detectar anomal\u00edas en los equipos con rapidez y precisi\u00f3n, diagnosticar r\u00e1pidamente los problemas, reducir las falsas alertas y evitar costosos tiempos de inactividad tomando medidas antes de que se produzcan fallos en los equipos.<\/p>\n

\u201cEn Cepsa, la transformaci\u00f3n digital se centra en las personas. En este sentido, nuestros profesionales son el motor de nuestra transformaci\u00f3n. Con Amazon Lookout for Equipment, estamos aportando conocimientos de aprendizaje autom\u00e1tico a los expertos que mejor conocen los equipos -ingenieros de fiabilidad y mantenimiento-, lo que les permite tomar decisiones m\u00e1s informadas para lograr un tiempo de funcionamiento superior y reducir los costes operativos\u201d, declar\u00f3 Alberto Gasc\u00f3n, responsable de anal\u00edtica avanzada en Cepsa<\/strong>. \u201cSoluciones como el mantenimiento predictivo para equipos tradicionalmente implican una ciencia de datos manual y compleja, como la selecci\u00f3n de los algoritmos y par\u00e1metros adecuados, pero Amazon Lookout for Equipment automatiza estos procesos para que los ingenieros puedan centrarse en resolver los desaf\u00edos m\u00e1s cr\u00edticos que afectan a su negocio\u201d.<\/p>\n

Las primeras pruebas de esta tecnolog\u00eda que ha llevado a cabo Cepsa las ha desarrollado en sus refiner\u00edas La R\u00e1bida (Huelva) y Gibraltar-San Roque (C\u00e1diz) con buenos resultados<\/strong>. En concreto, se han centrado en la detecci\u00f3n y predicci\u00f3n de anomal\u00edas en equipos rotativos, como bombas o compresores.<\/p>\n

Hasta ahora, para analizar los datos de sus equipos, la mayor\u00eda de las empresas sol\u00edan utilizar enfoques sencillos basados en reglas o modelos para identificar los problemas bas\u00e1ndose en el rendimiento anterior. Sin embargo, la naturaleza rudimentaria de estos enfoques a menudo lleva a identificar los problemas cuando ya es demasiado tarde para tomar medidas, o a recibir falsas alarmas basadas en problemas mal diagnosticados que requieren una inspecci\u00f3n innecesaria y puntual. Hoy, esta tecnolog\u00eda de AWS basada en t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico permite a compa\u00f1\u00edas como Cepsa identificar r\u00e1pidamente las anomal\u00edas y conocer las relaciones \u00fanicas entre los datos hist\u00f3ricos de los equipos de una instalaci\u00f3n o en varias ubicaciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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