20 de Octubre 2022 | 10:00-16:30 

Lugar: Oller del Mas

CBM, ¿Quién? ¿Para quién? Y ¿Por qué?  

Objetivos y desarrollo de la reunión 

El mantenimiento predictivo se basa en métodos estadísticos avanzados, como el aprendizaje automático, para definir dinámicamente cuándo una máquina está bien o necesita mantenimiento. Examina los patrones de todos los sensores y crea un modelo de predicción multivariable. Cuantas más fuentes de datos y datos estén disponibles, mejores serán las predicciones. Por esta razón, los modelos de mantenimiento predictivo solo mejoran en la predicción de averías futuras a lo largo del tiempo. El Mantenimiento Basado en la Condición (CBM) como variante del Mantenimiento Predictivo, se puede definir como el mantenimiento del equipo realizado cuando ciertas indicaciones implican una degradación del rendimiento. Cuando la condición señala que se debe actuar, pues el proceso monitorizado está fuera de control o en posible fallo inmediato.

El CBM implica un cambio de modelo de negocio, del terreno de la reparación al terreno de la anticipación. Un cambio de modelo de negocio relativo a la gestión de los datos proporcionados por la sensórica aplicada y la gestión de la información producida. Desde las Unidades, al propio Operador o a la plataforma de gestión de los datos generados y su carácter de diseño, plataforma abierta o cautiva.

El estado del arte tecnológico al respecto es amplio, conlleva un amplio uso de IoT llegando a formular elementos de Edge Computing/Digital Twins y Algoritmos predictivos de última generación.

El centrado de la cadena de valor del CBM, en el fabricante, en el operador, en el productor de las plataformas de gestión condiciona la aportación e implicación de los integradores, componentistas y sistémicos, el valor añadido de su portfolio.

Este workshop, Quo Vadis CBM, pretende analizar y debatir las implicaciones para la cadena de valor sectorial de las estrategias CBM y sentar las bases del modelo de negocio. Para ello, el Workshop contará con la visión cross-sectorial, de los fabricantes, operadores, representación de organizaciones de ámbito mundial, así como la visión especializada y académica. Finalmente, se llevará a cabo un ejercicio de co-creación para puesta en común de conclusiones.

En resumen, pretende obtener y compartir respuestas al respecto de 3 grandes preguntas: ¿Quién tiene la necesidad de CBM y por qué (operadores, constructores, subsistemas, centre tecnológicos, plataformas, …)? ¿Quién puede ofrecer el servicio? ¿Qué modelo de negocio es beneficioso para todas las partes?

PROGRAMA 

10h00 Bienvenida

BIENVENIDA y PRESENTACIÓN DEL WORKSHOP.  OBJETIVOS y DESARROLLO

Ignasi Gómez-Belinchón, cluster manager en IN-MOVE, by RAILGRUP  

Antonio Marco Digitalization & AI Solutions Business Head en SENER

Ignacio Elburgo MASATS

10h10 Ponencias

SIAM – UNA PRIMERA PROPUESTA. OPEN DATA Laia Garriga Promotora Tecnológica Avanzada en Inteligencia Artificial y Digitalización en EURECAT

‘RAILWAYS HAVE LEARNED A LOT IN CONDITION MONITORING IN THE LAST FIVE  YEARS’, REALLY?    Diego Galar Professor of Condition Monitoring en Lulea University of Technology (LTU)

VISIÓN SUBSISTEMAS | Marc Ball-llosera Senior Engineer en MASATS 

VISIÓN CONSTRUCTOR 

Francesc Xavier Cabré, responsable del Programa Automated Train Inspection en ALSTOM

José Antonio Marcos, Head Manager of Smart Maintenance Engineering , TALGO

11h10 Coffee Break

11h25 Ponencias

VISIÓN UITP | CBM-PROCESOS  ROBUSTOS, EFICIENCIA DEL TP Daria Kuzmina Rail manager at UITP (online)

VISIÓN OPERADOR METROPOLITANO

Jesús Navarro Head of Rolling Stock Engineering Dept en TMB

Pau Gratacòs  Cap d’Enginyeria de Manteniment i Projectes MM en FGC

VISIÓN PLATAFORMA

Ignasi Garcia-Milà Innovation Project Manager en WORLDSENSING

Javier Monjas  AGGITY

12h25 Debate

Modelo de Negocio CBM

13h40 Conclusiones

14h00 Networking  Lunch (Oller del Mas)

15h30 Visita  a Masats (opcional)