Energía

Mantenimiento predictivo de aerogeneradores

Mejore el rendimiento y la longevidad de las turbinas y reduzca los tiempos de inactividad imprevistos con el mantenimiento predictivo dirigido por AutoAI mediante RapidCanvas.

Maximizar el rendimiento de la turbina es un reto

Elevados costes de explotación y mantenimiento
Los programas de mantenimiento tradicionales basados en calendarios conducen a reparaciones innecesarias y costes elevados.
Tiempos de inactividad imprevistos
Las averías inesperadas de las turbinas provocan cortes prolongados y pérdidas de ingresos.
Programas de mantenimiento ineficaces
El mantenimiento reactivo no puede optimizar la disponibilidad de las turbinas.

Ingesta de datos operativos

Los datos de vibraciones, temperatura y otros sensores de los componentes de la turbina se agregan
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Formación de modelos

El modelo de aprendizaje automático preconfigurado detecta anomalías y patrones de fallo.
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Supervisión

Los algoritmos analizan los datos entrantes y predicen posibles fallos.
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Despliegue

La información basada en datos ayuda a programar el mantenimiento antes de que se produzcan averías para evitar tiempos de inactividad.
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Ventajas del mantenimiento predictivo basado en IA

Reducción de los costes de mantenimiento
Sólo se realizan las reparaciones necesarias, lo que reduce los costes hasta un 20%.
Mayor disponibilidad de la turbina
El tiempo de inactividad se minimiza solucionando los problemas antes de que se produzcan fallos.
Rendimiento optimizado
El mantenimiento predictivo maximiza la vida útil de la turbina y la producción de energía hasta en un 10%.
Mayor vida útil de los componentes
Las piezas se sustituyen en función de su estado, no de calendarios arbitrarios.

Principales indicadores del sector

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 proceso desde la idea hasta el prototipo y la producción. Su plataforma es fácil de usar y sus soluciones de IA para casos de uso de turbinas eólicas satisfacen con precisión nuestras necesidades empresariales".
Suunil Narula
Jefe de Administración, Grupo Suzlon

Maximizar el rendimiento de la turbina es un reto

Elevados costes de explotación y mantenimiento
Tiempos de inactividad imprevistos
Programas de mantenimiento ineficaces
Elevados costes de explotación y mantenimiento
Tiempos de inactividad imprevistos
Programas de mantenimiento ineficaces
Elevados costes de explotación y mantenimiento
Tiempos de inactividad imprevistos
Programas de mantenimiento ineficaces
Elevados costes de explotación y mantenimiento
Tiempos de inactividad imprevistos
Programas de mantenimiento ineficaces
Elevados costes de explotación y mantenimiento
Tiempos de inactividad imprevistos
Programas de mantenimiento ineficaces
Elevados costes de explotación y mantenimiento
Tiempos de inactividad imprevistos
Programas de mantenimiento ineficaces

Por qué los clientes eligen RapidCanvas para el mantenimiento predictivo de aerogeneradores

Véase Rápida puesta en valor
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