Artículo publicado en el boletín informativo de CAO.FR del 19 de octubre de 2023
Hemos tenido la oportunidad de reunirnos con Laurent Bourgouin, director general de Samp, con motivo de la firma de un acuerdo de colaboración con el grupo Suez, que pretende desarrollar el uso del gemelo digital en sus instalaciones de agua. Nos explicó la originalidad de su tecnología, que se basa en el uso de simples nubes de puntos obtenidas a partir de la digitalización de instalaciones existentes, sin necesidad de crear mallas ni remodelar en CAD.
De hecho, la mayoría de los operadores de instalaciones de procesos continuos no disponen de información actualizada sobre sus emplazamientos. Se trata de la tradicional antinomia entre «as designed», «as-built» y «as maintained», tan apreciada por los anglosajones, en la que lo construido no es un reflejo exacto de lo que se diseñó y en la que el departamento de mantenimiento no ha transmitido la información de campo a la oficina de proyectos. De ahí la necesidad de que las empresas industriales partan de la información sobre el terreno para recrear un modelo 3D que pueda utilizarse, durante un tiempo, para la explotación o la modernización de las instalaciones.
«Pero remodelar toda una instalación industrial existente en CAD no forma necesariamente parte del ADN de los editores de CAD, cuyas herramientas, como su nombre indica, están más orientadas al diseño. Para mí, crear en CAD el gemelo digital de una instalación existente no tiene sentido».
Esto hizo que a este ingeniero de la École Centrale, que había trabajado en Gaz de France, en la empresa de ingeniería Wood Group y en el desarrollador Dassault Systèmes, se le ocurriera crear, a partir de una nube de puntos obtenida mediante la digitalización 3D de una planta, el gemelo digital más fiel a la realidad, una plataforma que permitiera asociar de forma sencilla los diagramas de proceso e instrumentación (P&ID) y la información recopilada sobre el terreno a través de las herramientas de GMAO. Para ello contó con la ayuda de Shivani Shah, su cofundadora —hoy directora técnica de Samp—, que acababa de defender su tesis en el CEA sobre el Big Data y la Inteligencia Artificial.
«De esta colaboración nació Samp, hace casi cuatro años, día por día, mientras tomábamos un café en Station F, con esta apuesta: en una instalación que cuenta con varias décadas de evolución, partimos del terreno, de los escaneos 3D; eso, al menos, es fiable. Y si conseguimos dotar a esa nube de puntos de una inteligencia al mismo nivel que un programa de CAD, habremos triunfado». Y la apuesta ha dado sus frutos.
Del gujarati a la inteligencia artificial
Samp significa en gujarati —la lengua oficial de Gujarat, un estado del oeste de la India del que es originaria Shivani Shah— «unidad, armonía, todos trabajan juntos con un mismo objetivo», lo cual cobra todo su sentido para una plataforma colaborativa. Pero resulta que también significa «Strategic Asset Management Planning», es decir, la gestión de activos estratégicos para el sector industrial. «Un doble significado que nos gustaba mucho», señala con picardía Laurent Bourgouin.
Una apuesta que resultó aún más fácil de llevar a buen puerto gracias a que la tecnología de digitalización en 3D se ha popularizado enormemente en los últimos años. Se ha observado tanto un aumento increíble de la calidad como una considerable reducción de los precios, sobre todo con la llegada de los escáneres móviles y los escáneres dinámicos, que permiten escanear la instalación en unas pocas horas o unos pocos días con una calidad prácticamente fotorrealista.
No obstante, disponer de un modelo 3D exacto obtenido a partir de la digitalización de lo existente, por muy fotorrealista que sea, solo responde en parte a las expectativas de los industriales. Es necesario poder dotar de inteligencia a las tuberías y los equipos que lo componen. «Esto es precisamente lo que permite nuestra solución gracias al uso de la IA. En las industrias de procesos, en particular las del agua y la energía, en las que nos centramos, los P&ID constituyen el núcleo de su actividad. Tras varios años de I+D, hemos registrado una patente que protege nuestra tecnología. En ella utilizamos la IA para dos cosas. Por un lado, reconocer automáticamente, dentro de la nube de puntos global, los subconjuntos de puntos que corresponden a un elemento físico —tubería, válvula, bomba, equipo, etc.—, así como las conexiones físicas que los unen. Por otro lado, la IA también es capaz de «leer y comprender» los P&IDs correspondientes a la instalación. Basta entonces con crear un punto de referencia en un equipo de gran tamaño entre la nube de puntos 3D y el P&ID para que la IA pueda trazar las líneas de tuberías con todos los componentes que las salpican y dotarlas de inteligencia. Poco a poco, será la nube de puntos global de la instalación la que se volverá inteligente».
Señalar las discrepancias
Por el contrario, si bien la nube de puntos es el fiel reflejo de la realidad observada sobre el terreno, el P&ID no tiene por qué estar actualizado. «Esa es también una de las fortalezas de nuestra tecnología. Una vez que la herramienta ha mapeado todo lo que podía mapear entre el modelo 3D y el P&ID, resalta en rojo las discrepancias, como, por ejemplo, un elemento presente en la instalación que no figura en el P&ID, o un elemento presente en el P&ID que ha sido retirado de la instalación. Corresponde entonces al operador o al ingeniero realizar las correcciones necesarias para restablecer la coherencia. Pero esto se hace de forma fácil y rápida, ya que tienen todas las discrepancias ante sus ojos. Además, «estamos empezando a trabajar en prototipos capaces de completar automáticamente un P&ID, con los elementos que faltan a partir de la nube de puntos 3D», revela Laurent Bourgouin.
Sin embargo, esta conectividad restablecida entre todos los elementos no es suficiente; también es necesario conocer la naturaleza, la temperatura y la presión del fluido que circula por una línea de tuberías. «Para ello, se pueden extraer los datos. Normalmente, nos conectamos al «Data Historian» (una solución de software que permite reproducir secuencias completas de procesos para analizar un comportamiento concreto), como el PI Historian desarrollado por OSIsoft, o al SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition). Una vez que se dispone del «número de etiqueta» del equipo gracias al P&ID, se busca en el sistema de información del cliente, el GMAO, SCADA o Data Historian, para mostrar en tiempo real los datos de temperatura ambiente y de funcionamiento del equipo, con un simple clic con el botón derecho del ratón. De este modo, se dispone tanto de los datos de atributos del GMAO como de los datos de los sensores (presión, caudal, temperatura). Se trata simplemente de información contextualizada que el operador o el ingeniero deberán verificar en función del uso que deseen darle».
Información contextual que permite realizar análisis de causas raíz, preparar intervenciones o desmantelamientos, etc. «Nuestros clientes utilizan mucho nuestro sistema para llevar a cabo el procedimiento de bloqueo y etiquetado (LOTO), que es un procedimiento de seguridad para el bloqueo de equipos, utilizado para prevenir accidentes durante las intervenciones. Es mucho más seguro que marcar con un rotulador un viejo P&ID en papel, ya que sobre el terreno las cosas rara vez salen según lo previsto, pues los P&IDs rara vez están actualizados. En este caso, el usuario prepara directamente las consignaciones basándose en el gemelo digital, como si estuviera en las instalaciones, y cuando llega al lugar, realiza la tarea correctamente a la primera y con total seguridad».
Por el momento, la solución de Samp solo cubre los aspectos fluídicos de las instalaciones de proceso. «Es el núcleo de la actividad de nuestros clientes y es ahí donde podemos aportar un gran valor añadido. Aunque no cubrimos todos los aspectos eléctricos, ya hemos comenzado a escanear armarios eléctricos abiertos, lo que también permite establecer conexiones y verificar las etiquetas en relación con los diagramas unifilares (Single-Line Diagram). » Una próxima etapa de la hoja de ruta abordará también la ingeniería civil y las estructuras metálicas, que constituyen el núcleo de cualquier gran operación de renovación de una instalación.
El Netflix del 3D industrial
Samp utiliza su propia tecnología de streaming basada en la nube de puntos, sin realizar mallados ni remodelaciones. «Esto iría en contra de nuestra ética, ya que no queremos introducir elementos que no existan en la realidad. Utilizamos una tecnología totalmente basada en la web. En primer lugar, porque permite una difusión más amplia, ya que todos nuestros clientes trabajan con numerosos subcontratistas, a los que dan acceso a la plataforma mediante un simple enlace web, sin necesidad de instalar nada localmente. Además, se puede utilizar en simples ordenadores de oficina sin una tarjeta gráfica avanzada. Por último, solo se cargan, sobre la marcha, los puntos visibles a medida que el usuario cambia su punto de vista, con el fin de garantizar un rendimiento aceptable, incluso en una simple tableta. De este modo, se consigue una fluidez excepcional en una instalación que abarca varios miles de hectáreas, con decenas de miles de equipos».
Unas ventajas innegables que han sabido seducir a grandes clientes como Engie, cuya unidad de negocio Storengy, encargada de la gestión de sus almacenes de gas natural, ha utilizado la tecnología Shared Reality para crear los gemelos digitales de todas estas instalaciones. Lo mismo ocurre con Teréga, que opera la red de transporte y almacenamiento de gas en el suroeste de Francia, y con Trapil, la empresa petrolera que gestiona el transporte y el almacenamiento estratégico de hidrocarburos para los aeropuertos, la OTAN, etc. Por último, Suez acaba de anunciar un acuerdo de colaboración con Samp para desarrollar una herramienta de digitalización y creación de gemelos digitales de las instalaciones de producción de agua y saneamiento que gestiona en Francia. Además, hay otros contratos en curso en los países vecinos de Europa y en el Reino Unido. Esto resultará aún más sencillo, ya que Samp recaudó hace un año 4 millones de euros de fondos de inversión DeepTech franceses y alemanes.
«Además, nuestra tecnología despierta un gran interés entre muchos desarrolladores de software innovador que se topan con la falta de datos fiables sobre el funcionamiento de las instalaciones y que, en cada ocasión, deben dedicar primero seis meses a recopilar todos los P&IDs. De este modo, podríamos convertirnos realmente en la columna vertebral de toda la Industria 4.0», concluye Laurent Bourgouin.
*La fuente del artículo es CAO.FR, redactado por el Sr. Jean-François Prevéraud.
