Digital Twin Intelligence para el sector energetico

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Digital Twin Intelligence para el sector energetico

Desplegamos una plataforma Digital twin intelligence que centraliza en tiempo real datos de plantas solares y eólicas para optimizar su gestión.

cliente

Cliente del sector energético, como parques eólicos que buscan modernizar sus operaciones mediante soluciones de IA, IoT y Digital Twin, optimizando así la gestión de datos, incrementando la eficiencia energética y asegurando un mantenimiento predictivo avanzado.

reto

Integrar IA e IoT para optimizar el mantenimiento predictivo y mejorar la calidad de los datos fue el reto principal, asegurando la conexión con sistemas existentes y desarrollando modelos de IA transparentes. También es clave gestionar el almacenamiento en la nube y facilitar la adopción tecnológica a través de formación para lograr una modernización efectiva.

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Esta digitalización permite tomar decisiones en tiempo real basadas en datos, optimizando la eficiencia operativa y maximizando la producción energética.

problema

Calidad y disponibilidad de datos: La insuficiencia en el volumen de datos, sumada a la falta de calidad que a menudo se traduce en datos incompletos e inexactos, restringe la capacidad para tomar decisiones informadas y basadas en evidencia. Además, la ausencia de disponibilidad en tiempo real obstaculiza la implementación de soluciones efectivas, comprometiendo así la eficiencia operativa y el rendimiento general de la planta.
Limitaciones en la estabilidad operativa: Las plantas de energía renovable, al integrar tecnologías emergentes con sistemas heredados, enfrentan un desafío considerable al incorporar inteligencia artificial. Esta incompatibilidad puede obstaculizar la optimización de los procesos y restringir el rendimiento global de las operaciones.
Mantenimiento de la infraestructura digital:Sin una base sólida que incluya servidores, plataformas en la nube y redes de sensores, las soluciones de IA no pueden operar de manera efectiva. Esta falta de fiabilidad y disponibilidad puede llevar a interrupciones en el servicio, comprometiendo la eficiencia y la continuidad de las operaciones.
Falta de explicabilidad en la inteligencia artificial: Las decisiones tomadas por los algoritmos de IA suelen ser complejas y difíciles de interpretar, lo que plantea desafíos en un entorno regulado donde la transparencia es esencial. Sin una comprensión clara de cómo se generan estas decisiones, es complicado construir la confianza necesaria en la tecnología, lo que puede afectar tanto la conformidad regulatoria como la aceptación por parte de los stakeholders.

impacto

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solución

¿Cómo lo hacemos?

Para empresas del sector energético con la visión de integrar tecnologías como IA, IoT y Digital Twin, comenzamos con una evaluación técnica exhaustiva de su infraestructura. Este paso asegura que la modelización digital de sus sistemas esté alineada con sus objetivos estratégicos.

Involucramos a todas las partes interesadas y mapeamos procesos para identificar cuellos de botella e ineficiencias. Evaluamos la infraestructura de TI y la instalación de sensores IoT para monitoreo en tiempo real, lo que permite prever fallos y optimizar operaciones mediante mantenimiento predictivo.

Además, garantizamos la seguridad cibernética y la protección de datos, estableciendo una base sólida para un plan de implementación que maximiza la eficiencia y reduce costos.

Implementamos un sistema de monitorización en tiempo real para aerogeneradores utilizando Gemelos Digitales, que permite la creación de réplicas digitales detalladas basadas en datos históricos y en tiempo real. Esto incluye la instalación de sensores IoT que proporcionan datos precisos sobre el funcionamiento de los equipos, facilitando el monitoreo continuo y la predicción de fallos.

El objetivo es lograr una modelización completa del sistema energético, permitiendo predicciones y simulaciones que optimizan las operaciones diarias, mejoran el mantenimiento predictivo y reducen costos. Además, empleamos técnicas avanzadas de IA para optimizar la eficiencia energética, anticipar necesidades y minimizar el desperdicio, promoviendo una gestión sostenible en el sector.

Implementamos SofIA, un sistema robusto que centraliza herramientas de IA generativa y machine learning, asegurando el control de casos de uso y democratizando la tecnología sin licencias. Es una solución privada, segura y auditada, que se integra con dashboards y otros sistemas, permitiendo a los operadores orquestar procesos complejos con visión por computadora, API y algoritmos de ML para una experiencia de IA generativa eficiente.

Sistemas de alertas inteligentes
La IA aplicada en la plataforma permite la visualización en tiempo real de KPIs energéticos clave, generando alertas automáticas ante anomalías o posibles fallos críticos. Con simulaciones y análisis de escenarios basados en IA, los operadores pueden anticipar impactos operativos y realizar intervenciones informadas, optimizando la gestión de activos y mejorando la eficiencia operativa de las plantas.

resultados

Nuestro sistema de visualización en tiempo real optimiza el control de flujos de energía y permite respuestas rápidas ante eventos, mejorando la eficiencia y el rendimiento operativo.

Implementamos IA para predecir condiciones meteorológicas y anticipar la producción, lo que optimizó nuestra oferta según la demanda esperada y mejoró la eficiencia operativa.

Gracias al mantenimiento predictivo, logramos una significativa reducción en los tiempos de inactividad y los gastos de reparación, optimizando así la operatividad de nuestros activos.

El análisis de datos en tiempo real permite a las empresas mejorar notablemente su capacidad de toma de decisiones, respaldado por datos históricos más confiables, lo que se traduce en una mayor efectividad operativa.

La implementación del control automatizado, apoyado en IA, ha optimizado la gestión de los parques de energías renovables, mejorando la coordinación de avisos y alertas y fortaleciendo la capacidad de respuesta.

La simulación con IA ha permitido optimizar la configuración de los parques eólicos y solares, identificando oportunidades de eficiencia a través de diferentes disposiciones de activos, lo que resulta en un emplazamiento más efectivo y un aumento en la generación de energía.