Energía

Detección de fallos en aerogeneradores con RapidCanvas AutoAI

Maximice el tiempo de actividad de la turbina eólica y la detección de fallos con AutoAI para aprovechar la tecnología de vanguardia para identificar problemas y optimizar la producción de energía.

Mantener un rendimiento óptimo y minimizar el costoso tiempo de inactividad de los aerogeneradores es difícil

Elevados costes de mantenimiento
Los aerogeneradores funcionan en entornos difíciles, lo que provoca averías frecuentes. Las reparaciones reactivas son caras y requieren mucho tiempo.
Falta de datos de seguimiento eficaces
Las inspecciones manuales ofrecen una visibilidad limitada de los fallos emergentes. Los datos de los sensores están infrautilizados.
Entornos operativos difíciles
El viento, el polvo y la humedad provocan desgaste. Las turbinas situadas en lugares remotos son de difícil acceso.
Dificultad para predecir fallos
Con miles de componentes, la detección precoz de fallos es casi imposible sin la analítica.
Mantenimiento esporádico
Las reparaciones programadas generan costes innecesarios y tiempos de inactividad inesperados en temporada alta.

Cómo RapidCanvas puede mejorar el mantenimiento predictivo

Adquisición de datos

Recopile datos completos de los sensores de los aerogeneradores, incluidas las vibraciones, la temperatura y las métricas de rendimiento.
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Ingeniería de funciones

Extraiga y refine las características relevantes de los datos para permitir un sólido análisis de IA.
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Desarrollo de modelos

Entrene y optimice modelos de aprendizaje automático para identificar con precisión posibles fallos y anomalías.
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Mantenimiento predictivo

Aproveche los conocimientos de la IA para anticipar futuros problemas y programar intervenciones de mantenimiento de forma proactiva.
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Optimización del rendimiento

Utilice la inteligencia artificial para optimizar la eficiencia operativa y maximizar la producción de energía.
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Reducción de los tiempos de inactividad mediante la detección precoz de fallos

Mejora de la fiabilidad
Permite detectar a tiempo los problemas antes de que se conviertan en fallos catastróficos y mantiene las turbinas funcionando con la máxima eficiencia.
Costes reducidos
Centrarse en reparaciones selectivas según sea necesario resulta más económico que las revisiones rutinarias.
Detección precoz de fallos
Las anomalías se detectan con suficiente antelación para tomar medidas preventivas.
Información basada en datos
Proporcione una mayor visibilidad del estado y el rendimiento de los activos.

Principales indicadores del sector

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Escuche a nuestros clientes

"Suzlon se ha embarcado en un viaje para utilizar los macrodatos y la IA para reimaginar el futuro de nuestro negocio. Estoy impresionado con RapidCanvas como plataforma de IA disruptiva que ha agilizado el viaje de la idea al prototipo y a la producción. Su plataforma es fácil de usar, y sus soluciones de IA para casos de uso de turbinas eólicas satisfacen nuestras necesidades empresariales con precisión."
Suunil Narula
Jefe de Administración, Grupo Suzlon

Mantener un rendimiento óptimo y minimizar el costoso tiempo de inactividad de los aerogeneradores es difícil

Elevados costes de mantenimiento
Falta de datos de seguimiento eficaces
Entornos operativos difíciles
Dificultad para predecir fallos
Mantenimiento esporádico
Elevados costes de mantenimiento
Falta de datos de seguimiento eficaces
Entornos operativos difíciles
Dificultad para predecir fallos
Mantenimiento esporádico
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Entornos operativos difíciles
Dificultad para predecir fallos
Mantenimiento esporádico
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Entornos operativos difíciles
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Dificultad para predecir fallos
Mantenimiento esporádico

Por qué los clientes eligen RapidCanvas para la detección de fallos en aerogeneradores

Véase Rápida puesta en valor
Plantee su problema empresarial y el proceso de descubrimiento de AutoAI generará una solución de IA adecuada en cuestión de horas.
Construir una IA dirigida por expertos
Aprovechar los conocimientos del sector de los expertos en ciencia de datos, según sea necesario, para validar con respecto a los puntos de referencia del sector y garantizar un rendimiento óptimo de la solución de IA.
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