Alberto Martínez Zabaleta, consultor experto en energía del Grupo Álava, es el protagonista de la entrevista del mes en nuestra newsletter

Alberto Martínez Zabaleta, consultor experto en energía del Grupo Álava, es el protagonista de la entrevista del mes en nuestra newsletter.

Alberto Martínez Zabaleta es Ingeniero Industrial y MBA. Con una dilatada trayectoria en puestos directivos de gestión de flotas y plantas de generación eléctrica convencionales y renovables, ha participado activamente en la revolución tecnológica del sector y su transformación digital. En la actualidad, es consultor experto en energía del Grupo Álava.

1. La monitorización predictiva se incorpora a muchos de los nuevos aerogeneradores, entendemos que el mercado para Preditec (empresa asociada a AEE y perteneciente al Grupo Álava) es en instalaciones antiguas. ¿Cuáles son las limitaciones para incorporar vuestros sistemas a las mismas?

Déjame empezar aclarando que las soluciones de Preditec son aplicables en todo el ciclo de vida de las plantas de generación siempre que, como suele ser el caso desde hace 25 años, demostremos un ROI adecuado. Concretamente para eólico trabajamos en 3 líneas:

• Proveemos equipamiento especializado. Por ejemplo, trabajamos con los OEMs previamente a la construcción del parque.
• Proporcionamos servicios de consultoría, acompañando a la operación y el mantenimiento de las flotas en monitorización y análisis avanzados de vibraciones, ensayos eléctricos en el generador (ESA), ensayos ODS para detectar resonancias, o en proporcionar un diagnóstico a la propiedad o a las consultoras en operaciones de M&A. Somos en este sentido un partner de garantía para la propiedad, el operador y el mantenedor del parque.
• Por último, y muy especialmente, ofrecemos soluciones: Una plataforma única (AWM – MonoM) para los equipos de predictivo, que es nuestra propia herramienta de trabajo, y que permite  no solo la monitorización de vibraciones de los CMSs de los principales OEMs,  sino la monitorización con otras técnicas predictivas: aceites o  movimientos de torres y plataformas, salud de transformadores, análisis de datos de SCADA,  incorporación de Algoritmia predictiva, estado global de flota, comunicaciones con GMAO… Las soluciones de Preditec están aplicadas a más de 2.500 WTGs, pero también en más de 12.000 activos de todo tipo en la industria en el mundo.

2. ¿Futuros retos a afrontar en el campo de la monitorización remota en los parques eólicos?

El gran reto es poder ofrecer un sistema prescriptivo que permita simultáneamente:

– alargar la vida de los WTGs,

– maximizar la producción de la flota y,

– reducir los costes de O&M.

Obviamente esto no se logrará para el 100% del parque instalado, pero sí será viable al menos para aquella parte de la flota del cliente que suponga un ROI más elevado, seleccionando los WTGs sobre los que interese aplicar estas técnicas.

Desde un punto de vista tecnológico, esto supone asegurar la disponibilidad de datos históricos, actuales y previsiones, en donde puedan ser explotados con técnicas avanzadas de big-data, IA, ML… y aplicando mucho conocimiento humano, en condiciones de ciberseguridad óptimas, y con capacidad de interacción con otros sistemas de la organización. Por eso hemos apostado desde hace ya 4 años, por desarrollar una plataforma, MonoM, que permita que el cliente llegue a ese objetivo con nuestro acompañamiento; hoy sobre un determinado número de WTGs, y en el medio plazo, según se vayan terminando los contratos de garantía del fabricante, “democratizar” esta transformación digital de forma interna en las compañías.

3. La tendencia del mercado es al alargamiento de vida de las instalaciones. ¿Existe una predisposición de los clientes para usar el mantenimiento predictivo para ir más allá de los 20 años de vida útil?

No sólo existe: Tiene que existir. El mantenimiento predictivo impacta en dos aspectos básicos del alargamiento de vida:

• Antes de llegar a los 20 años, el mantenimiento predictivo asegura que la operación que estamos haciendo no está consumiendo aceleradamente la vida del WTG.
• Pasado este límite, permite controlar el riesgo de superar la vida inicialmente prevista por diseño.

Yo diría que, sin un mantenimiento predictivo eficaz, no estaremos seguros de poder alcanzar los 20 años previstos. Mucho menos poder ir más allá con la seguridad razonable de que las máquinas alcancen una disponibilidad y performance elevados. Pero no olvidemos que el foco está también en maximizar el rendimiento del parque, y ahí el Predictivo juega también un papel fundamental.

4. En el caso de repotenciación parcial por cambio de componentes, nuevos o de segunda mano, ¿la monitorización predictiva puede ser un buen aliado para evitar sorpresas?

Indudablemente. La aceptación inicial de un componente no debe de realizarse sin una monitorización previa que nos asegure su condición óptima, a la vez que nos da un punto de partida desde el que seguir su evolución.

Y durante el periodo de garantía, se debe de supervisar que su comportamiento es el esperado.

Si el ratio coste/beneficio de implantar un sistema PdM es claro, en este caso específico lo es aún más.

5. ¿En cuánto tiempo calculas que se amortiza vuestra solución al adelantarse al fallo?

Si nos referimos a la monitorización de vibraciones, en Preditec llevamos casi 10 años haciéndolo en el sector eólico. Hasta hace 2, habíamos calculado que el retorno de la inversión estaba en 2-3 años, pero el escenario ha cambiado notablemente: las turbinas han crecido en potencia, el factor de carga también ha aumentado de forma apreciable, la off-shore está teniendo un gran empuje, los precios de la energía se han disparado, al igual que el tamaño de la flota renovable en el mundo; además, los precios de sensores, comunicaciones y acceso al cloud se han reducido más que considerablemente. Considerando, además, que ahora ofrecemos Soluciones as a Service, donde ya no son imprescindibles inversiones iniciales de elevado CAPEX, nos lleva a que puede amortizarse anualmente. Tenemos desarrollado un ROI por tipología de fallos, probabilidad e impacto  que ponemos a disposición de nuestros clientes para discutir este punto.

6. Los datos de las técnicas predictivas se integran en teoría con los del SCADA y las ordenes de trabajo. ¿Consideras que existe una buena utilización combinada de la información y como se podría mejorar?

El mantenimiento predictivo es una parte esencial de la transformación digital, y cada organización está en un punto del proceso diferente. Yo diría que el uso combinado de datos que señalas no es mayoritario, ni tan siquiera ampliamente extendido.

Un buen mantenimiento predictivo debe de utilizar todos esos datos, y otros más que estén disponibles: datos meteorológicos, precios de los mercados, etc. para poder llegar a ser un sistema Prescriptivo.

Una vez las compañías alcancen el nivel de confianza en la ciberseguridad, que el Cloud pueda ayudar a alcanzar, la comunicación entre plataformas como la nuestra y los sistemas de operación de la flota y de gestión será un hecho. Nuestra plataforma está preparada de origen para trabajar en este sentido, y se comunica con datos de proceso y, de forma bidireccional si es necesario, con aplicaciones como SAP, GMAO, etc.

7. Por lo general no existe un buen análisis de la causa raíz de los fallos. ¿Cómo contribuyen las técnicas predictivas a detectar las razones derivadas de diversos factores: viento, insuficiente mantenimiento, etc?

El análisis de la causa raíz de un fallo para llegar a un diagnóstico certero, tiene tres exigencias:

• Datos, cuantos más, mejor. Históricos y actuales. Las vibraciones, junto con los aceites son una parte imprescindible para conocer el estado de algunos componentes, como las multiplicadoras, pero deben de ser complementados con datos de operación para tener una visión holística del comportamiento del WTG.
• Integración de esos datos para que proporcionen una visión completa de lo que ocurre: pasado, presente y, si es posible futuro. A ser posible, en una plataforma que permita manejar datos de diferentes tipos y con herramientas avanzadas de análisis tipo machine-learning, para acercarnos lo más posible al gemelo digital del WTG.
• Experiencia y profundos conocimientos del analista, que sólo se consigue habiendo visto situaciones similares en el pasado. Como ejemplo, el equipo humano de Preditec está especializado en este campo y desde hace 10 años, supervisa más de 14 GW de generación eléctrica, incluyendo Eólica, Hidráulica y generación térmica en CC.

Sin un detallado análisis de causa raíz, no estaremos haciendo un mantenimiento eficaz.

8. Sois un grupo con presencia internacional. ¿Cómo veis las diferencias entre mercados?

Tenemos la suerte de que en España y Portugal contamos con compañías globales que se encuentran entre las mayores en este sector, y afortunadamente trabajamos con ellas. Normalmente tienen equipos deslocalizados que atienden a su flota con nuestro ayuda. Desde nuestro centro de monitorización y control de Zaragoza, analizamos el comportamiento de parques en todo el mundo, y vemos que las diferencias entre mercados no son excesivas y, más que por el país, vienen en ocasiones marcadas por la lejanía o fácil accesibilidad de los parques, los costes de mantenimientos unitarios o las capacidades internas de sus equipos de mantenimiento predictivo.

Si hablamos de países, el Grupo Álava a través de nuestra compañía Alava International con sedes en Dallas y Miami presta servicios al mercado USA, donde las compañías locales tradicionalmente prestan una menor atención al mantenimiento predictivo, que es una característica claramente diferencial con Europa; y por lo que comprobamos, es una buena oportunidad para nuestras soluciones y servicios.

9. Estamos ante un mercado fuertemente competitivo. ¿Cuáles dirías que son vuestras ventajas comparativas?

Nuestra gran ventaja está en la experiencia de más de 25 años en el mantenimiento predictivo; y si hablamos de sensórica y equipos de alta tecnología, son ya 50 años del Grupo Álava en el mercado. Esto nos ha permitido un conocimiento técnico y de las necesidades del mercado muy importante.

Si nos ceñimos a las técnicas de predictivo, la fiabilidad de nuestros partners de HW, junto con nuestro plataforma y software de análisis, capaz de leer la información de los CMSs más utilizados en el sector, es otra gran ventaja que permite la independencia del fabricante.

Otra característica diferencial abrumadora es haber sido pioneros en incluir otras técnicas de predictivo, como análisis on-line de aceites, análisis de ensayos eléctricos y de proceso, aplicaciones de IA y de realidad aumentada para el soporte a operaciones en campo, o la monitorización de movimientos en fundaciones y torres.

Además, somos capaces de integrar toda esta información en nuestra solución Cloud- MonoM a la que se añaden, si se requiere, datos de SCADAs, CMMS, previsiones meteorológicas, imágenes termográficas… y herramientas de análisis de última avanzado vía IA y ML (acompañado de Human Knowledge), de reporting, etc.

Y lo más importante, el equipo humano de expertos que componen Preditec y MonoM, con capacidad de integrar su conocimiento para crear soluciones y asesorar a nuestros clientes de forma rentable, y que nos ha permitido ganar la confianza y la fidelidad de nuestros clientes.

Todo lo anterior, nos posiciona como un partner con una oferta tecnológica, de servicios y volcada al cliente, que no es fácil encontrar en el mercado.

10. Para conocer a nuestro protagonista:
    1. Libro preferido: El Señor de los Anillos. Un buen tratado sobre liderazgo, trabajo en equipo, manejo de la diversidad, enfoque al objetivo común, y superación cuando vienen mal dadas. Y, además, entretenido.
    2. Serie: No soy de series.
    3. Película: El hombre tranquilo, de John Ford.
    4. Color: Verde
11. En nuestro día a día, todos podemos aportar a la lucha contra el cambio climático. ¿Cuál es su propuesta de medida concreta para que nuestros lectores puedan aplicar desde hoy en su rutina? Tener claro que la energía más barata y ecológica es la que no se consume.