Implementação das ferramentas e Base
de Dados de suporte ao algoritmo
5.1 - Construção do Cadastro – Baterias e Alimentadores de
corrente contínua
Conforme já foi dito anteriormente e em complemento, irá explicar-se de forma breve as ferramentas utilizadas para a contrução do cadastro que contém toda a informação relativa às carateristicas técnicas das baterias e alimentadores que constituem os SACC, utilizado na fase inicial do algoritmo proposto.
Todos os ativos simples do ORD, possuem um identificador único, designado por SAP ID. As baterias de corrente contínua e os alimentadores possuem também um conjunto alargado de atributos nos sistemas do ORD, que permitem obter mais informações acerca do objeto em estudo através do sistema do cadastro de ativos SAP JUMP, tais como: Local de Instalação, Classe do Ativo, Ano de Fabrico, Área Responsável pela Manutenção, Tensão, entre outras.
Começou-se então por extrair todos os ativos de SAP JUMP através da ferramenta de Analytics SAS Enterprise Guide. Esta ferramenta fornece uma interface gráfica que permite ao utilizador a criação de listagens e relatórios que contenham toda a informação útil acerca de um determinado tipo de ativos. Para isso é necessária uma aprendizagem prévia da programação utilizada pelo SAS, que disponibiliza uma interface intuitiva “Workflow”.
Assim, através da ferramenta SAS Enterprise Guide, construiu-se um projeto, que permitiu aceder às seguintes informações sobre as baterias de corrente contínua e alimentadores existentes no ORD:
• ID ASSET – número que identifica de forma unívoca o ativo;
• ID EQUIP FUNCT LOC CONV – número que identifica o local de instalação do ativo; • REF LOCATION – localização do ativo por distrito e concelho;
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• REF ASSET OBJ TYPE – tipo de objeto (p.e. AT-SUBESTAÇÕES, MT-P.CORTE, IF – REPETIDORES);
• REF/ COD RESP WORK CENTER – Área responsável pela manutenção do ativo; • REF MANUFACTURER – fabricante;
• REF MODEL TYPE – modelo;
• ID SERIAL MANUF – número de série do ativo;
• COD AGGR SYSTEM STATUS – corresponde ao estado do ativo em que as siglas que poderemos encontrar serão: MONT (em funcionamento), LIDI (livre à disposição), DEPS (no depósito), MREL (marcados para eliminar) e INAT (inativos).
Esta extração de informação gerou um documento Excel, sendo importante referir, que foi necessário criar dois projetos distintos, um para as baterias de corrente contínua e outro para os alimentadores de corrente contínua, que são caraterizados por diferentes códigos de ativos “COD_ASSET”.
No entanto, no decorrer desta extração, verificou-se a existência de um número considerável de atributos em falta, levando ao pedido dos cadastros “informais” à DSS. Comparando estes dois documentos, confirmou-se a presença de um conjunto elevado de inconsistências. Assim, foi fundamental realizar um grande esforço de consolidação destas duas fontes, com a ajuda dos responsáveis pela gestão de ativos dos SACC, para que o cadastro refletisse a realidade.
O cadastro consolidado tem um total de 642 baterias e 636 alimentadores de corrente contínua. Porém decidiu-se para os casos em que os ativos não apresentassem informação relativa ao ano de fabrico, que estes seriam excluídos dos estudos e do algoritmo, pois apenas representam 1,55% do parque.
Tratamento massivo dos Registos de Ensaio a Baterias - 97
5.2 - Tratamento massivo dos Registos de Ensaio a Baterias
Esta secção descreve o acompanhamento das manutenções preventivas sistemáticas feitas no terreno e o processo de automatização do tratamento massivo de registos abordados no capítulo 4.3.7.
Durante o decorrer do estágio foram acompanhadas três ações de Manutenção Preventiva Sistemática a duas Subestações e um Posto de Corte na zona do Grande Porto.
Figura 5.2 - Registo fotográfico dos Ensaios
Com este acompanhamento percebeu-se que as medições efetuadas neste tipo de manutenção permitem aferir a condição do grupo de baterias visto que foi possível assistir a um caso de incorreto funcionamento de um dos elementos, detetado através da medição da tensão (elemento 68 do grupo de baterias PA, conforme figura 5.3), daí a importância de incluir no algoritmo proposto parâmetros que reflitam estas medições.
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Conforme referido subcapítulo 4.3.7, pretendeu-se refletir estas medições alterando o Indicador de Saúde Inicial, através de um modificador que o ajuste à condição atual registada do ativo, sendo o indicador resultante o Indicador de Saúde Atual. Para isso, começou-se por analisar a origem dos documentos que contêm todas as medições. Estes resultados são registados pelos equipamentos de medida utilizados pelos técnicos do Prestador de Serviço, que posteriormente são descarregados para um computador e enviados para a DSS (Direção de Serviços a Subestações), dos quais se teve acesso a um histórico tratável em massa de 3 anos, pois até 2015 a informação está em PDF.
Portanto, para cada ensaio realizado a cada grupo de baterias existe um ficheiro Excel onde estão registadas as medidas realizadas a cada elemento da bateria antes e após o ensaio de descarga. No total temos 3.515 ficheiros de medidas relativos aos anos de 2016, 2017 e 2018 para um tratamento massivo, conforme esquematizado na figura 5.4.
Os equipamentos de medida dos Prestadores de Serviço são distintos, como já foi referido anteriormente, e existe intervenção humana na gravação dos ficheiros pelo que foi necessário ultrapassar um conjunto assinalável de desafios para processar de forma massiva e automática todos estes ficheiros, destacando-se:
• Tipos de ficheiros diferentes: .xlsx, .xls, .csv; • Nome dos ficheiros com estruturas diferentes; • Ficheiros com uma, duas ou três folhas de registo; • Diferentes cabeçalhos nas tabelas;
• Tabelas com estruturas distintas;
• Tensões dos grupos de baterias incoerentes com o cadastro; • Diferentes tipos de medições: resistência ou condutância.
Tratamento massivo dos Registos de Ensaio a Baterias - 99
Para ultrapassar os desafios anteriormente descritos foi necessário investir bastante tempo na construção de um processo automatizado implementado em Power Query e programação VBA, que permitisse recolher a informação essencial residente nos mais de 3.500 ficheiros de medidas com a seguinte estrutura:
Figura 5.6 - Fluxograma do Processo automatizado 1. Separação dos ficheiros MPS para tratamento no CardioBat3;
2. Separação dos ficheiros de Medidas em duas Pastas: Norte /Centro e Sul; 3. No caso da zona Norte os ficheiros de 2016 eram muito diferentes dos restantes,
pelo que foi necessário tratá-los em separado;
3 CardioBat – software existente para leitura os ficheiros MPS caso seja necessário ler este tipo de ficheiros;
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4. Correr os procedimentos de leitura dos ficheiros implementados em Power Query (funcionalidade do Excel para acesso a fontes externas);
5. Correr as Macros de VBA implementadas para agregar os outputs do Power Query;
6. Construção da Base de Dados: 2016, 2017 e 2018.
É importante referir que cada linha da base de dados corresponde ao ensaio, antes ou depois da descarga, a um determinado elemento de uma bateria, numa dada data, o que justifica os mais de 332 mil registos existentes para os 3 anos em análise. Cada linha pode ser ligada ao cadastro para associar os ensaios às características da bateria (processo que exigiu também um elevado esforço na construção das chaves, dado que os ensaios são identificados pelo nome da instalação e não por códigos).
Para a construção do processo utilizou-se a funcionalidade Power Query do Excel, que é uma tecnologia de ligação de dados que permite, combinar e otimizar origens de dados e ajustar às necessidades de análise.
Esta funcionalidade permite agrupar todos os ficheiros contidos numa pasta, através de um conjunto de configurações e programações criadas. No entanto, para se obter uma Base de Dados simples e apenas com a informação essencial para permitir a implementação do algoritmo proposto, foi necessário um processo complexo de contrução, sobretudo devido à multiplicidade e variedade de ficheiros existentes e também à referenciação ser feita pelo nome das instalações e não por códigos.
As figuras seguintes (5.7 e 5.8) mostram apenas um exemplo da interface de trabalho do PowerQuery e do programador VBA (Macro) que permite automatizar todo este processo de tratamento de dados.
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Figura 5.8 - Interface do programador VBA
Em suma, o processo automático implementado permite o incremento da Base de Dados, com os registos de ensaios posteriores a 2018, enriquecendo-se assim cada vez mais o histórico de dados. Por exemplo, sempre que a DSS enviar para a DAPR, um conjunto de ficheiros de registos de ensaio, basta separá-los para as pastas corretas conforme a zona do país e utilizar a ferramenta criada para incrementar automaticamente a base de dados com a nova informação, conforme exposto nas figura 5.9 e 5.10.
Figura 5.9 - Esquema representativo da incrementação da Base de Dados
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