Las tuneladoras (TBM) son equipos críticos en la ejecución de túneles. Su disponibilidad o coeficiente de uso determina el avance del proyecto. Una avería imprevista puede detener la operación durante largos de periodos de tiempo o reducir los rendimientos de excavación, afectando notablemente al plazo y presupuesto del proyecto. En este sentido, las tuneladoras son máquinas altamente complejas, muy mecanizadas y digitalizadas, prácticamente se pueden considerar fábricas que avanzan mientras excavan, lo que la convierten en el candidato ideal para el desarrollo de analíticas de mantenimiento predictivo . Además, el carácter repetitivo de los ciclos de trabajo en tuneladoras puede ayudar a la identificar patrones anómalos respecto a una operación en condiciones normales.

Actualmente, se emplean estrategias de mantenimiento preventivo para prevenir fallas en las máquinas, donde la inspección y el mantenimiento se realizan según un cronograma planificado, pero no existen tecnologías que permitan anticipar dichas averías en el tiempo y permitan adaptar las labores de mantenimiento a la realidad del proceso. Además, el mantenimiento predictivo permite la monitorización remota del estado y el rendimiento de la máquina, incluso durante el funcionamiento normal, lo que permite realizar ajustes de operación para aumentar dichos rendimientos.

El mantenimiento predictivo permite anticipar fallos en sistemas críticos de tuneladoras mediante el análisis avanzado de datos operativos, reduciendo paradas no planificadas y riesgos de seguridad. Su aplicación optimiza la vida útil real de los componentes y mejora la productividad sin comprometer la fiabilidad de los equipos.

Esta evolución abre la puerta a nuevos modelos de valor para ACCIONA, como el mantenimiento predictivo como servicio o esquemas Machine as a Service, garantizando disponibilidad y rendimiento en activos clave como rodamiento principal, sistemas hidráulicos, eléctricos y de transporte.

ACCIONA lanza este desafío para identificar soluciones que le ayude a definir e integrar su propio sistema de mantenimiento predictivo para tuneladoras, tanto a nivel de hardware, modelos y software.

Buscamos identificar y priorizar las mejores técnicas predictivas y a aplicarlas en uno de nuestros proyectos a nivel internacional.

Los objetivos para este desafío serían los siguientes:

• Incremento de la disponibilidad operativa de la tuneladora
• Aumento del rendimiento de excavación
• Extensión de la vida útil de los componentes