En este artículo te contamos cómo los modelos y algoritmos de última generación ayudan a realizar una planificación óptima de los mantenimientos de las instalaciones eléctricas.
Para garantizar el buen funcionamiento del sistema eléctrico, las compañías distribuidoras realizan trabajos rutinarios de mantenimiento, revisión e inspección de instalaciones eléctricas a lo largo de la red de distribución. El objetivo es asegurar la continuidad del suministro en todas en las zonas en las que operan y mejorar la seguridad de las instalaciones. Muchas compañías comercializadoras de energía también cuentan con servicio de mantenimiento de instalaciones para particulares o empresas que tengan sus servicios contratados con ellas.
Existen múltiples tipos de mantenimiento de la red eléctrica, desde trabajos con las masas forestales (limpieza y cuidado de las zonas por las que discurre la red eléctrica para reducir riesgos de incendio), hasta revisiones exhaustivas de las líneas de alta, media y baja tensión, centros de distribución o subestaciones. Sin contar con las tareas de resolución de averías.
Para poder llevar a cabo los mantenimientos de manera óptima, las compañías distribuidoras y comercializadoras deben:
- Contar con las capacidades necesarias para llevar a cabo las tareas de mantenimiento. Esto significa tener una flota, equipamiento y plantilla cualificada suficiente para dar salida al servicio.
- Asignar de manera óptima los empleados disponibles (con diferentes capacidades y conocimientos) a los distintos tipos de mantenimiento y tareas a realizar. Teniendo en cuenta múltiples variables y restricciones como las habilidades de cada empleado, la flota disponible, el cumplimiento normativo laboral o de seguridad, etc.
Planificación de capacidades para las tareas de mantenimiento
A la hora de planificar las capacidades para las tareas de mantenimiento, algunas compañías hacen uso de la experiencia y la intuición para dimensionar los equipos o calcular el material o el número de vehículos que necesitarán para el trabajo. Esta práctica es ineficiente, ya que cada vez más en este mundo cambiante e incierto, lo que servía ayer, no servirá mañana.
Las compañías líderes ya se han dado cuenta y se apoyan en diferentes modelos y algoritmos que les ayudan a planificar las capacidades de una manera óptima. Por ejemplo, los modelos predictivos utilizan datos históricos para conocer cuáles serán las necesidades futuras del servicio. El mantenimiento predictivo aplica este tipo de modelos recogiendo datos de los equipos e instalaciones y analizando su estado y funcionamiento, de esta manera anticipa posibles fallos que ayudan a reducir las intervenciones correctivas y sus costes asociados.
Basándose en estas predicciones, en restricciones, reglas de negocio y la disponibilidad de la mano de obra, los algoritmos de optimización calculan el mejor dimensionamiento para realizar una planificación que garantice la cobertura de los servicios.
Además, estos modelos proporcionan una visión completa de los costes, la actividad, las cargas de trabajo de los empleados y las necesidades futuras de contratación. Utilizando capacidades de simulación, permiten jugar con múltiples escenarios, cambiando la disponibilidad de la fuerza de trabajo, la demanda, las normas laborales u otros factores.
Planificación óptima del personal para las tareas de mantenimiento
Una vez que se tienen dimensionadas las capacidades, las compañías deben asignar el personal con el material y el vehículo que corresponda a las diferentes tareas de mantenimiento. De nuevo, son muchas las empresas que realizan estas planificaciones de manera manual con una hoja de cálculo o programas similares, lo que resulta ineficiente.
Aunque parezca una tarea sencilla, la cantidad de variables y restricciones que entran en juego a la hora de planificar hacen que sea realmente complicada. Para realizar esta asignación y generar los turnos de trabajo de manera óptima se deben utilizar algoritmos de optimización matemática. Tienen en cuenta la disponibilidad de los empleados (bajas, vacaciones, horas semanales trabajadas, máximo de horas diarias/semanales, horas/días de descanso, etc.), su localización, sus habilidades y conocimientos, sus preferencias, etc. También tiene en cuenta la disponibilidad del resto de activos como la flota o los materiales, y el cumplimiento normativo en las diferentes materias (laboral, de seguridad en el trabajo, etc.). Todo ello buscando realizar la planificación que resulte más beneficiosa para la compañía en base a unos objetivos fijados. De esta manera las compañías energéticas podrían asegurar que utilizan el menor número de recursos posible garantizando la cobertura y los niveles de servicio.
La planificación y asignación son totalmente automáticos y optimizados, pero los responsables de la planificación pueden rechazar cualquier sugerencia del sistema. Además de ver en tiempo real el impacto que tendrá la planificación y, si es necesario, sugerir soluciones alternativas.
Las compañías energéticas deben invertir en nuevas tecnologías que les ayuden a operar de una manera más eficiente a la hora de realizar los mantenimientos de las instalaciones eléctricas.
En decide4AI ayudamos a las compañías distribuidoras y comercializadoras de energía a optimizar sus operaciones y procesos para mejorar en productividad y eficiencia, y minimizar costes y riesgos.
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