El Foro de Innovación Digital y Datos de Energía Eólica tiene como objetivo reunir a líderes y expertos de la industria para intercambiar y compartir sus experiencias en todos los aspectos de la Innovación Digital, Big Data e Inteligencia Artificial. También proporciona una plataforma interdisciplinaria única para que investigadores, científicos y líderes de opinión presenten y discutan las innovaciones, tendencias, tecnología y aplicaciones más recientes, así como los desafíos prácticos encontrados y las soluciones adoptadas en los campos de Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial.

El Foro analizará de manera crítica la digitalización del sector de la energía eólica y las operaciones basadas en datos, la previsión de rendimiento y los nuevos modelos de negocio, la optimización de activos de energía eólica con inteligencia artificial (IA) y automatización, el control y la inspección basados ​​en datos, el mantenimiento predictivo y utilizando análisis avanzados para reducir costos e impulsar el rendimiento.

Los asistentes se reunirán para discutir la importancia del mantenimiento predictivo basado en datos y desarrollar una estrategia optimizada para el rendimiento de su parque eólico. El análisis de datos avanzado y las plataformas integradas de Big Data basadas en IoT desarrollan oportunidades analíticas para la planificación y la previsión, revelando el futuro brillante de la industria eólica.

Elliot RoT® Wind

En Elliot Cloud y Reliability of Things se ha desarrollado una serie de soluciones estándar para cualquier equipo de la industria, que permiten la detección temprana de fallos en equipos industriales mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) bajo el nombre de Reliability of Things® (RoT). Bajo este concepto, se ha desarrollado una solución SAAS denominada RoTWind, que permite evaluar el estado de salud de los aerogeneradores de un parque eólico y proporciona una serie de herramientas para evaluar las intervenciones de mantenimiento y analizar la causa raíz.

Elliot RoT® Edge

Para la solución RoT Egde se ha desarrollado un dispositivo (pendiente de patente) que se conecta directamente al PLC del sistema de control del equipo cuyo estado se quiere analizar y permite analizar su estado de salud.

En el congreso se ha presentado este dispositivo Elliot RoT Egde por ser único en el mercado. El dispositivo puede comunicarse con la mayoría de los sistemas de control industrial (PLC de Siemens, por ejemplo), simplemente conectando un cable. A través de esta conexión directa y realizando una sencilla modificación en el código del sistema de control (PLC), el dispositivo recoge los datos de funcionamiento del equipo al que está conectado y realiza un “Clon Digital” de la máquina, es decir, realiza un modelo de la misma. Mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (IA), se utiliza el comportamiento normal de la máquina para evaluar la salud de los diferentes componentes.

Reducción del riesgo de averías y su impacto

La gran mayoría de la maquinaria industrial cuenta con equipos rotativos como motores, generadores o cajas de cambio, así como con equipos eléctricos, como convertidores y transformadores. Todos estos componentes suelen ser críticos en sus respectivos procesos, por lo que lo que más se demanda es la fiabilidad y disponibilidad

Un fallo prematuro puede suponer importantes pérdidas económicas, tanto por daños materiales como por pérdidas de producción, e incluso puede provocar daños personales por accidentes. Para planificar el mantenimiento de forma eficaz, es fundamental disponer de información precisa y con la mayor antelación posible sobre el estado de salud de los componentes del proceso para saber cuándo será necesaria una reparación o sustitución.

Elliot RoT® permite la monitorización y evaluación continua del estado de salud de los equipos en condiciones normales de funcionamiento para la gran mayoría de los equipos industriales. Bien con los propios sensores del equipo o con sensores IoT adicionales, RoT proporciona una sencilla pero valiosa información sobre el estado de salud del equipo, pudiendo:

• Detectar prematuramente degradaciones y averías con hasta meses de antelación en función del modo de fallo.
• Evaluar las acciones de mantenimiento, lo que ayuda al personal a saber si el equipo ha sido reparado correctamente.
• Monitorizar el historial de funcionamiento y la evolución de la salud del equipo, lo que ayuda a buscar la causa raíz de los fallos, muy útil para tener un mejor conocimiento del equipo y depurar responsabilidades sobre el origen del fallo.