{"id":46170,"date":"2022-07-26T13:46:45","date_gmt":"2022-07-26T11:46:45","guid":{"rendered":"https:\/\/aeeolica.org\/?p=46170"},"modified":"2022-07-28T13:55:23","modified_gmt":"2022-07-28T11:55:23","slug":"alberto-martinez-zabaleta-consultor-experto-en-energia-del-grupo-alava-es-el-protagonista-de-la-entrevista-del-mes-en-nuestra-newsletter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aeeolica.org\/en\/alberto-martinez-zabaleta-consultor-experto-en-energia-del-grupo-alava-es-el-protagonista-de-la-entrevista-del-mes-en-nuestra-newsletter\/","title":{"rendered":"Alberto Mart\u00ednez Zabaleta, consultor experto en energ\u00eda del Grupo \u00c1lava, es el protagonista de la entrevista del mes en nuestra newsletter"},"content":{"rendered":"
Alberto Mart\u00ednez Zabaleta, consultor experto en energ\u00eda del Grupo \u00c1lava, es el protagonista de la entrevista del mes en nuestra newsletter.<\/p>\n
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Alberto Mart\u00ednez Zabaleta es\u00a0Ingeniero Industrial y MBA. Con una dilatada trayectoria en puestos directivos de gesti\u00f3n de flotas y plantas de generaci\u00f3n el\u00e9ctrica convencionales y renovables, ha participado activamente en la revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica del sector y su transformaci\u00f3n digital. En la actualidad, es consultor experto en energ\u00eda del Grupo \u00c1lava.<\/p>\n
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La monitorizaci\u00f3n predictiva se incorpora a muchos de los nuevos aerogeneradores, entendemos que el mercado para Preditec (empresa asociada a AEE y perteneciente al Grupo \u00c1lava) es en instalaciones antiguas. \u00bfCu\u00e1les son las limitaciones para incorporar vuestros sistemas a las mismas?<\/li>\n<\/ol>\n
D\u00e9jame empezar aclarando que las soluciones de Preditec son aplicables en todo el ciclo de vida de las plantas de generaci\u00f3n siempre que, como suele ser el caso desde hace 25 a\u00f1os, demostremos un ROI adecuado. Concretamente para e\u00f3lico trabajamos en 3 l\u00edneas:<\/p>\n
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Proveemos equipamiento especializado. Por ejemplo, trabajamos con los OEMs previamente a la construcci\u00f3n del parque.<\/li>\n
Proporcionamos servicios de consultor\u00eda, acompa\u00f1ando a la operaci\u00f3n y el mantenimiento de las flotas en monitorizaci\u00f3n y an\u00e1lisis avanzados de vibraciones, ensayos el\u00e9ctricos en el generador (ESA), ensayos ODS para detectar resonancias, o en proporcionar un diagn\u00f3stico a la propiedad o a las consultoras en operaciones de M&A. Somos en este sentido un partner de garant\u00eda para la propiedad, el operador y el mantenedor del parque.<\/li>\n
Por \u00faltimo, y muy especialmente, ofrecemos soluciones: Una plataforma \u00fanica (AWM \u2013 MonoM) para los equipos de predictivo, que es nuestra propia herramienta de trabajo, y que permite\u00a0 no solo la monitorizaci\u00f3n de vibraciones de los CMSs de los principales OEMs,\u00a0 sino la monitorizaci\u00f3n con otras t\u00e9cnicas predictivas: aceites o \u00a0movimientos de torres y plataformas, salud de transformadores, an\u00e1lisis de datos de SCADA, \u00a0incorporaci\u00f3n de Algoritmia predictiva, estado global de flota, comunicaciones con GMAO\u2026 Las soluciones de Preditec est\u00e1n aplicadas a m\u00e1s de 2.500 WTGs, pero tambi\u00e9n en m\u00e1s de 12.000 activos de todo tipo en la industria en el mundo.<\/li>\n<\/ul>\n\n
\u00bfFuturos retos a afrontar en el campo de la monitorizaci\u00f3n remota en los parques e\u00f3licos?<\/li>\n<\/ol>\n
El gran reto es poder ofrecer un sistema prescriptivo que permita simult\u00e1neamente:<\/p>\n
– alargar la vida de los WTGs,<\/p>\n
– maximizar la producci\u00f3n de la flota y,<\/p>\n
– reducir los costes de O&M.<\/p>\n
Obviamente esto no se lograr\u00e1 para el 100% del parque instalado, pero s\u00ed ser\u00e1 viable al menos para aquella parte de la flota del cliente que suponga un ROI m\u00e1s elevado, seleccionando los WTGs sobre los que interese aplicar estas t\u00e9cnicas.<\/p>\n
Desde un punto de vista tecnol\u00f3gico, esto supone asegurar la disponibilidad de datos hist\u00f3ricos, actuales y previsiones, en donde puedan ser explotados con t\u00e9cnicas avanzadas de big-data, IA, ML\u2026 y aplicando mucho conocimiento humano, en condiciones de ciberseguridad \u00f3ptimas, y con capacidad de interacci\u00f3n con otros sistemas de la organizaci\u00f3n. Por eso hemos apostado desde hace ya 4 a\u00f1os, por desarrollar una plataforma, MonoM, que permita que el cliente llegue a ese objetivo con nuestro acompa\u00f1amiento; hoy sobre un determinado n\u00famero de WTGs, y en el medio plazo, seg\u00fan se vayan terminando los contratos de garant\u00eda del fabricante, \u201cdemocratizar\u201d esta transformaci\u00f3n digital de forma interna en las compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n
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La tendencia del mercado es al alargamiento de vida de las instalaciones. \u00bfExiste una predisposici\u00f3n de los clientes para usar el mantenimiento predictivo para ir m\u00e1s all\u00e1 de los 20 a\u00f1os de vida \u00fatil?<\/li>\n<\/ol>\n
No s\u00f3lo existe: Tiene que existir. El mantenimiento predictivo impacta en dos aspectos b\u00e1sicos del alargamiento de vida:<\/p>\n
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Antes de llegar a los 20 a\u00f1os, el mantenimiento predictivo asegura que la operaci\u00f3n que estamos haciendo no est\u00e1 consumiendo aceleradamente la vida del WTG.<\/li>\n
Pasado este l\u00edmite, permite controlar el riesgo de superar la vida inicialmente prevista por dise\u00f1o.<\/li>\n<\/ul>\n
Yo dir\u00eda que, sin un mantenimiento predictivo eficaz, no estaremos seguros de poder alcanzar los 20 a\u00f1os previstos. Mucho menos poder ir m\u00e1s all\u00e1 con la seguridad razonable de que las m\u00e1quinas alcancen una disponibilidad y performance elevados. Pero no olvidemos que el foco est\u00e1 tambi\u00e9n en maximizar el rendimiento del parque, y ah\u00ed el Predictivo juega tambi\u00e9n un papel fundamental.<\/p>\n
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En el caso de repotenciaci\u00f3n parcial por cambio de componentes, nuevos o de segunda mano, \u00bfla monitorizaci\u00f3n predictiva puede ser un buen aliado para evitar sorpresas?<\/li>\n<\/ol>\n
Indudablemente. La aceptaci\u00f3n inicial de un componente no debe de realizarse sin una monitorizaci\u00f3n previa que nos asegure su condici\u00f3n \u00f3ptima, a la vez que nos da un punto de partida desde el que seguir su evoluci\u00f3n.<\/p>\n
Y durante el periodo de garant\u00eda, se debe de supervisar que su comportamiento es el esperado.<\/p>\n
Si el ratio coste\/beneficio de implantar un sistema PdM es claro, en este caso espec\u00edfico lo es a\u00fan m\u00e1s.<\/p>\n
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\u00bfEn cu\u00e1nto tiempo calculas que se amortiza vuestra soluci\u00f3n al adelantarse al fallo?<\/li>\n<\/ol>\n
Si nos referimos a la monitorizaci\u00f3n de vibraciones, en Preditec llevamos casi 10 a\u00f1os haci\u00e9ndolo en el sector e\u00f3lico. Hasta hace 2, hab\u00edamos calculado que el retorno de la inversi\u00f3n estaba en 2-3 a\u00f1os, pero el escenario ha cambiado notablemente: las turbinas han crecido en potencia, el factor de carga tambi\u00e9n ha aumentado de forma apreciable, la off-shore est\u00e1 teniendo un gran empuje, los precios de la energ\u00eda se han disparado, al igual que el tama\u00f1o de la flota renovable en el mundo; adem\u00e1s, los precios de sensores, comunicaciones y acceso al cloud se han reducido m\u00e1s que considerablemente. Considerando, adem\u00e1s, 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 tipolog\u00eda de fallos, probabilidad e impacto\u00a0 que ponemos a disposici\u00f3n de nuestros clientes para discutir este punto.<\/p>\n
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Los datos de las t\u00e9cnicas predictivas se integran en teor\u00eda con los del SCADA y las ordenes de trabajo. \u00bfConsideras que existe una buena utilizaci\u00f3n combinada de la informaci\u00f3n y como se podr\u00eda mejorar?<\/li>\n<\/ol>\n
El mantenimiento predictivo es una parte esencial de la transformaci\u00f3n digital, y cada organizaci\u00f3n est\u00e1 en un punto del proceso diferente. Yo dir\u00eda que el uso combinado de datos que se\u00f1alas no es mayoritario, ni tan siquiera ampliamente extendido.<\/p>\n
Un buen mantenimiento predictivo debe de utilizar todos esos datos, y otros m\u00e1s que est\u00e9n disponibles: datos meteorol\u00f3gicos, precios de los mercados, etc. para poder llegar a ser un sistema Prescriptivo.<\/p>\n
Una vez las compa\u00f1\u00edas alcancen el nivel de confianza en la ciberseguridad, que el Cloud pueda ayudar a alcanzar, la comunicaci\u00f3n entre plataformas como la nuestra y los sistemas de operaci\u00f3n de la flota y de gesti\u00f3n ser\u00e1 un hecho. Nuestra plataforma est\u00e1 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.<\/p>\n
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Por lo general no existe un buen an\u00e1lisis de la causa ra\u00edz de los fallos. \u00bfC\u00f3mo contribuyen las t\u00e9cnicas predictivas a detectar las razones derivadas de diversos factores: viento, insuficiente mantenimiento, etc?<\/li>\n<\/ol>\n
El an\u00e1lisis de la causa ra\u00edz de un fallo para llegar a un diagn\u00f3stico certero, tiene tres exigencias:<\/p>\n
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Datos, cuantos m\u00e1s, mejor. Hist\u00f3ricos 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 operaci\u00f3n para tener una visi\u00f3n hol\u00edstica del comportamiento del WTG.<\/li>\n
Integraci\u00f3n de esos datos para que proporcionen una visi\u00f3n 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 an\u00e1lisis tipo machine-learning, para acercarnos lo m\u00e1s posible al gemelo digital del WTG.<\/li>\n
Experiencia y profundos conocimientos del analista, que s\u00f3lo se consigue habiendo visto situaciones similares en el pasado. Como ejemplo, el equipo humano de Preditec est\u00e1 especializado en este campo y desde hace 10 a\u00f1os, supervisa m\u00e1s de 14 GW de generaci\u00f3n el\u00e9ctrica, incluyendo E\u00f3lica, Hidr\u00e1ulica y generaci\u00f3n t\u00e9rmica en CC.<\/li>\n<\/ul>\n
Sin un detallado an\u00e1lisis de causa ra\u00edz, no estaremos haciendo un mantenimiento eficaz.<\/p>\n
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Sois un grupo con presencia internacional. \u00bfC\u00f3mo veis las diferencias entre mercados?<\/li>\n<\/ol>\n
Tenemos la suerte de que en Espa\u00f1a y Portugal contamos con compa\u00f1\u00edas 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 monitorizaci\u00f3n y control de Zaragoza, analizamos el comportamiento de parques en todo el mundo, y vemos que las diferencias entre mercados no son excesivas y, m\u00e1s que por el pa\u00eds, vienen en ocasiones marcadas por la lejan\u00eda o f\u00e1cil accesibilidad de los parques, los costes de mantenimientos unitarios o las capacidades internas de sus equipos de mantenimiento predictivo.<\/p>\n
Si hablamos de pa\u00edses, el Grupo \u00c1lava a trav\u00e9s de nuestra compa\u00f1\u00eda Alava International con sedes en Dallas y Miami presta servicios al mercado USA, donde las compa\u00f1\u00edas locales tradicionalmente prestan una menor atenci\u00f3n al mantenimiento predictivo, que es una caracter\u00edstica claramente diferencial con Europa; y por lo que comprobamos, es una buena oportunidad para nuestras soluciones y servicios.<\/p>\n
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Estamos ante un mercado fuertemente competitivo. \u00bfCu\u00e1les dir\u00edas que son vuestras ventajas comparativas?<\/li>\n<\/ol>\n
Nuestra gran ventaja est\u00e1 en la experiencia de m\u00e1s de 25 a\u00f1os en el mantenimiento predictivo; y si hablamos de sens\u00f3rica y equipos de alta tecnolog\u00eda, son ya 50 a\u00f1os del Grupo \u00c1lava en el mercado. Esto nos ha permitido un conocimiento t\u00e9cnico y de las necesidades del mercado muy importante.<\/p>\n
Si nos ce\u00f1imos a las t\u00e9cnicas de predictivo, la fiabilidad de nuestros partners de HW, junto con nuestro plataforma y software de an\u00e1lisis, capaz de leer la informaci\u00f3n de los CMSs m\u00e1s utilizados en el sector, es otra gran ventaja que permite la independencia del fabricante.<\/p>\n
Otra caracter\u00edstica diferencial abrumadora es haber sido pioneros en incluir otras t\u00e9cnicas de predictivo, como an\u00e1lisis on-line de aceites, an\u00e1lisis de ensayos el\u00e9ctricos y de proceso, aplicaciones de IA y de realidad aumentada para el soporte a operaciones en campo, o la monitorizaci\u00f3n de movimientos en fundaciones y torres.<\/p>\n
Adem\u00e1s, somos capaces de integrar toda esta informaci\u00f3n en nuestra soluci\u00f3n Cloud- MonoM a la que se a\u00f1aden, si se requiere, datos de SCADAs, CMMS, previsiones meteorol\u00f3gicas, im\u00e1genes termogr\u00e1ficas\u2026 y herramientas de an\u00e1lisis de \u00faltima avanzado v\u00eda IA y ML (acompa\u00f1ado de Human Knowledge), de reporting, etc.<\/p>\n
Y lo m\u00e1s 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.<\/p>\n
Todo lo anterior, nos posiciona como un partner con una oferta tecnol\u00f3gica, de servicios y volcada al cliente, que no es f\u00e1cil encontrar en el mercado.<\/p>\n
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Para conocer a nuestro protagonista:\n\n
Libro preferido: El Se\u00f1or de los Anillos. Un buen tratado sobre liderazgo, trabajo en equipo, manejo de la diversidad, enfoque al objetivo com\u00fan, y superaci\u00f3n cuando vienen mal dadas. Y, adem\u00e1s, entretenido.<\/li>\n
Serie: No soy de series.<\/li>\n
Pel\u00edcula: El hombre tranquilo, de John Ford.<\/li>\n
Color: Verde<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
En nuestro d\u00eda a d\u00eda, todos podemos aportar a la lucha contra el cambio clim\u00e1tico. \u00bfCu\u00e1l es su propuesta de medida concreta para que nuestros lectores puedan aplicar desde hoy en su rutina? Tener claro que la energ\u00eda m\u00e1s barata y ecol\u00f3gica es la que no se consume.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Alberto Mart\u00ednez Zabaleta, consultor experto en energ\u00eda del Grupo \u00c1lava, es el protagonista de la entrevista del mes en nuestra newsletter - Asociaci\u00f3n Empresarial E\u00f3lica<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/aeeolica.org\/alberto-martinez-zabaleta-consultor-experto-en-energia-del-grupo-alava-es-el-protagonista-de-la-entrevista-del-mes-en-nuestra-newsletter\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Alberto Mart\u00ednez Zabaleta, consultor experto en energ\u00eda del Grupo \u00c1lava, es el protagonista de la entrevista del mes en nuestra newsletter - Asociaci\u00f3n Empresarial E\u00f3lica\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Alberto Mart\u00ednez Zabaleta, consultor experto en energ\u00eda del Grupo \u00c1lava, 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