CLH implanta el mantenimiento predictivo en su red logística

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CLH implanta el mantenimiento predictivo en su red logística

El Grupo CLH ha implantado el mantenimiento predictivo en la gestión diaria de su red de logística para que sus operaciones sean más ágiles, seguras y eficientes.

Por esta razón, CLH ha puesto en marcha una serie de sistemas inteligentes de captura de información que a través de sensores permiten monitorizar los equipos y recopilar sus datos de funcionamiento, además de analizarlos y transformarlos en información sobre el estado del equipo.

José Luis López de Silanes, presidente de CLH, ha destacado que los resultados se visualizan en cuadros de mando ‘online’, actualizados constantemente, que además permiten compartir a través de toda la organización la información y análisis realizados.

A través de inteligencia artificial y utilizando técnicas de ‘machine learning‘, se han desarrollado modelos que se encargan de supervisar el funcionamiento de estos activos tomando en cuenta las diferentes situaciones de operación, lo que permite prevenir posibles anomalías y planificar las acciones correctivas de una manera óptima, evitando paradas no planificadas o daños al activo y su entorno.

De esta forma, el sistema analiza más de 700 válvulas de control que se utilizan para la carga de camiones cisterna en todas las instalaciones de CLH, y un centenar de bombas de gran tamaño que mueven los diferentes productos a través de los oleoductos.

CLH ha explicado que durante el periodo de pruebas de las válvulas de control se ha podido comprobar qué modelos desarrollados tienen una tasa de acierto muy elevada, identificando anomalías que suponen pérdidas de eficiencia y haciendo la operación más segura.

La firma ha detallado que estos desarrollos se han realizado utilizando una metodología agile, que busca desarrollos rápidos y entregas constantes de valor.

Por otro lado, y gracias a esta iniciativa, CLH ha verificado la tecnología con el fin de extenderla a otras infraestructuras donde pueda aplicarse y optimizar el ciclo total de vida de los equipos.

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