Análisis de datos en END: Clave en la gestión de defectos

Introducción

La evolución de las tecnologías de inspección industrial ha dado paso a una era donde el análisis de datos se ha convertido en una herramienta muy importante para los Ensayos No Destructivos (END). Esta integración ha transformado la forma en que las industrias gestionan la integridad de los activos, especialmente en el contexto del mantenimiento basado en la condición y el análisis predictivo.

Mediante la digitalización de las inspecciones y el avance de herramientas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), es posible detectar, clasificar y prever defectos con una precisión sin precedentes.

¿Por qué es importante la calidad de los datos de END?

A través del uso de END, también conocidos como pruebas NDT, se realiza la evaluación de materiales y componentes sin comprometer la funcionalidad. Sin embargo, el verdadero valor de estas pruebas y la eficacia de un sistema de análisis predictivo reside en la calidad y profundidad de los datos recolectados. Datos incompletos, ruidosos o mal calibrados pueden llevar a conclusiones erróneas, lo que compromete la gestión de defectos. Por tanto, se debe asegurar que los equipos de inspección estén bien calibrados y que los técnicos sigan procedimientos estandarizados para la adquisición de datos.

Soluciones de software para la gestión de datos de los Ensayos No Destructivos facilita la recopilación automática y precisa de datos, mejorando significativamente la fiabilidad de los resultados obtenidos.

Tipos de datos útiles para la gestión de defectos

La gestión de defectos eficaz requiere una variedad de datos provenientes de diferentes fuentes. Entre los más útiles se encuentran:

• Señales crudas: Datos directamente obtenidos de equipos de ultrasonido, radiografía, corrientes inducidas, etc.
• Metadatos de inspección: Información sobre condiciones de operación, fecha, técnico que realizó la inspección, tipo de equipo utilizado.
• Historial de inspección: Secuencia cronológica de datos recopilados durante diferentes inspecciones, que permite evaluar la evolución de un defecto a lo largo del tiempo.
• Indicadores de salud de componentes: Como la tasa de crecimiento de fisuras, cambios en la densidad o reflectividad de señales END.

La integración de todos estos datos en un sistema centralizado de análisis de datos END proporciona una visión integral del estado de los activos, fundamental para el mantenimiento predictivo.

Ventajas del análisis de datos sobre la evaluación visual

Aunque la inspección visual sigue siendo un método valioso en ciertos contextos, el análisis de datos ofrece importantes ventajas:

• Mayor precisión: Los algoritmos de IA pueden identificar patrones que son invisibles al ojo humano.
• Trazabilidad: Los datos digitales se pueden registrar, comparar y auditar resultados de forma estructurada.
• Detección temprana: El análisis predictivo permite anticipar la aparición o crecimiento de defectos antes de que se conviertan en fallos críticos.
• Reducción de costos: La optimización de los ciclos de mantenimiento mediante el mantenimiento basado en la condición, evita el reemplazo innecesario de componentes.

¿Es necesario usar IA para analizar datos de END?

No siempre es indispensable, pero la inteligencia artificial potencia significativamente la efectividad del análisis. La IA permite:

• Automatizar la clasificación de defectos.
• Realizar correlaciones complejas entre variables.
• Mejorar continuamente mediante aprendizaje automático.

Sin embargo, en muchas situaciones, herramientas de visualización de datos y estadísticas descriptivas ya ofrecen un valor considerable. La clave está en seleccionar la tecnología adecuada según la complejidad del sistema y los objetivos del análisis.

Integración con el Mantenimiento Basado en la Condición

El Mantenimiento Basado en la Condición (CBM, por sus siglas en inglés) se apoya directamente en la capacidad de interpretar datos END. Mediante la correlación efectiva de los resultados de las inspecciones con las condiciones operativas y el historial de inspección, es posible definir umbrales de alerta específicos para cada equipo.

Por ejemplo, una grieta detectada por ultrasonido puede no requerir acción inmediata si su tasa de crecimiento es baja y el componente trabaja por debajo de su carga límite. Pero si el análisis predictivo muestra una aceleración en la propagación, se activa una orden de mantenimiento programado. 

Este enfoque mejora la seguridad, y optimiza los recursos, alineando el mantenimiento con las necesidades reales de los activos.

Rol de las herramientas de visualización de datos

La automatización y la gestión de datos incorporan análisis predictivo, modelado 3D y visualización de defectos en tiempo real para realizar inspecciones más rápidas y fiables en diversas industrias. La visualización de datos es significativa, en la interpretación de los resultados de Pruebas No Destructivas. Herramientas como dashboards, mapas de calor, representaciones tridimensionales de componentes inspeccionados y series temporales permiten a los ingenieros y técnicos:

• Detectar tendencias a lo largo del tiempo.
• Localizar áreas de mayor criticidad.
• Comparar defectos entre diferentes equipos o ubicaciones.

Estas visualizaciones son importantes porque permiten mejorar la comunicación entre los equipos de mantenimiento, calidad y gestión de activos.

Casos de uso industriales

• Industria petroquímica: Equipos como intercambiadores de calor, tanques de almacenamiento y tuberías de proceso se inspeccionan mediante Ensayos No Destructivos digitales. Los datos recopilados alimentan plataformas de análisis de datos END anticipándose a fallos por corrosión bajo aislamiento o agrietamiento inducido por hidrógeno, optimizando así los planes de mantenimiento.
• Sector aeronáutico: La integridad estructural de las aeronaves se supervisa constantemente mediante pruebas NDT como Ultrasonido Phased Array y corrientes de Foucault. Los algoritmos de IA ayudan a detectar defectos de fatiga en zonas críticas, lo que contribuye directamente a la fiabilidad del servicio y seguridad en vuelo.
• Generación de energía: Las turbinas de vapor y gas se someten a inspecciones periódicas mediante radiografía digital y ultrasonido. Gracias al análisis predictivo, se pueden estimar ciclos remanentes de vida útil, programar paradas preventivas y minimizar riesgos catastróficos.
• Infraestructura civil: En puentes, presas y túneles, los datos END recopilados por sensores embebidos o inspecciones robotizadas se integran en plataformas de mantenimiento basado en la condición. La visualización de datos en tiempo real facilita la toma de decisiones en operaciones críticas.

Desafíos y consideraciones

La implementación efectiva del análisis de datos END enfrenta algunos retos:

• Normalización de datos: Integrar información de diferentes tecnologías de END requiere formatos estandarizados.
• Capacitación del personal: Es necesario  la formación técnica en el uso de herramientas digitales y en la interpretación de resultados analíticos.
• Protección de datos: La seguridad cibernética debe ser una prioridad, especialmente cuando los sistemas se conectan a redes industriales.
• Digitalización de registros históricos: La mayoría de los datos valiosos de inspecciones anteriores están almacenados en formato físico (papel). Para aprovechar todo el potencial del análisis de datos, es necesario escanearlos, aplicar tecnologías OCR y validarlos con expertos antes de integrarlos a las plataformas digitales de gestión de defectos.

Conclusión

El análisis de datos aplicado a los Ensayos No Destructivos redefine los estándares de inspección, permitiendo una gestión de defectos más precisa, eficiente y proactiva. Si bien la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aportan ventajas adicionales, su uso no es estrictamente necesario para obtener beneficios tangibles. Lo crucial es contar con datos de calidad, herramientas de visualización de datos adecuadas y una estrategia clara de integración con el mantenimiento basado en la condición.

Referencias

1. ASNT. (2020). Nondestructive testing handbook: Volume 10 – Nondestructive testing overview (3rd ed.). American Society for Nondestructive Testing.