O Fórum de Dados sobre Inovação Digital e Energia Eólica tem como objetivo reunir líderes e especialistas do setor para trocar e compartilhar suas experiências em todos os aspectos da Inovação Digital, Big Data e Inteligência Artificial. Ele também oferece uma plataforma interdisciplinar única para que pesquisadores, cientistas e formadores de opinião apresentem e discutam as últimas inovações, tendências, tecnologias e aplicações, bem como os desafios práticos encontrados e as soluções adotadas nas áreas de Grandes dados, Aprendizagem mecânica e Inteligência Artificial.

O Fórum examinará criticamente a digitalização do setor de energia eólica e as operações orientadas por dados, previsão de desempenho e novos modelos de negócios, otimização de ativos de energia eólica com inteligência artificial (IA) e automação, monitoramento e inspeção orientados por dados, manutenção preditiva e uso de análises avançadas para reduzir custos e impulsionar o desempenho.

Os participantes se reunirão para discutir a importância da manutenção preditiva orientada por dados e desenvolver uma estratégia otimizada para o desempenho de seus parques eólicos. A análise avançada de dados e as plataformas integradas de Big Data baseadas em IoT desenvolvem oportunidades analíticas para planejamento e previsão, revelando o futuro brilhante da energia eólica. indústria eólica.

Elliot RoT® Wind

A Elliot Cloud e a Reliability of Things desenvolveram uma série de soluções padrão para qualquer equipamento do setor, que permitem a detecção precoce de falhas em equipamentos industriais por meio do uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) sob o nome de Reliability of Things® (RoT). Sob esse conceito, uma solução SAAS chamada RoTWind foi desenvolvida para avaliar o estado de saúde das turbinas eólicas em um parque eólico e fornece uma série de ferramentas para avaliar as intervenções de manutenção e analisar a causa raiz.

Elliot RoT® Edge

Para a solução RoT Egde, foi desenvolvido um dispositivo (patente pendente) que se conecta diretamente ao PLC do sistema de controle do equipamento cujo status deve ser analisado e permite que seu status de saúde seja analisado.

Esse dispositivo Elliot RoT Egde foi apresentado no congresso por ser único no mercado. O dispositivo pode se comunicar com a maioria dos sistemas de controle industrial (por exemplo, Siemens PLC) simplesmente conectando um cabo. Por meio dessa conexão direta e de uma simples modificação no código do sistema de controle (PLC), o dispositivo coleta os dados operacionais do equipamento ao qual está conectado e cria um "clone digital" da máquina, ou seja, cria um modelo dela. Usando técnicas de Inteligência Artificial (IA), o comportamento normal da máquina é usado para avaliar a saúde dos diferentes componentes.

Reduzir o risco de avarias e seu impacto

A grande maioria das máquinas industriais possui equipamentos rotativos, como motores, geradores ou caixas de engrenagens, bem como equipamentos elétricos, como conversores e transformadores. Todos esses componentes costumam ser essenciais em seus respectivos processos, portanto, a confiabilidade e a disponibilidade são muito procuradas.

A falha prematura pode levar a perdas econômicas significativas, tanto em termos de danos materiais quanto de perdas de produção, e pode até mesmo resultar em lesões pessoais por acidentes. Para planejar a manutenção de forma eficaz, é essencial ter informações precisas, com a maior antecedência possível, sobre o estado de saúde dos componentes do processo para saber quando será necessário fazer reparos ou substituições.

A Elliot RoT® permite o monitoramento e a avaliação contínuos do status de integridade do equipamento em condições normais de operação para a grande maioria dos equipamentos industriais. Seja com os próprios sensores do equipamento ou com sensores IoT adicionais, a RoT fornece informações simples, mas valiosas, sobre o estado de saúde do equipamento e pode ser usada para monitorar a saúde do equipamento:

? Detecção antecipada de degradação e falhas com até meses de antecedência, dependendo do modo de falha.
? Avaliar as ações de manutenção, o que ajuda a equipe a saber se o equipamento foi reparado corretamente.
? Monitorar o histórico operacional e a evolução da saúde do equipamento, o que ajuda a encontrar a causa raiz das falhas, muito útil para conhecer melhor o equipamento e apurar responsabilidades sobre a origem da falha.