Energia

Deteção de falhas em turbinas eólicas com RapidCanvas AutoAI

Maximize o tempo de atividade das turbinas eólicas e a deteção de falhas com a AutoAI para aproveitar a tecnologia de ponta para identificar problemas e otimizar a produção de energia.

É difícil manter o desempenho ótimo e minimizar o dispendioso tempo de inatividade das turbinas eólicas

Custos de manutenção elevados
As turbinas eólicas funcionam em ambientes adversos, o que leva a avarias frequentes. As reparações reactivas são dispendiosas e demoradas.
Falta de dados de controlo eficazes
As inspecções manuais proporcionam uma visibilidade limitada das falhas emergentes. Os dados dos sensores são subutilizados.
Ambientes operacionais adversos
O vento, o pó e a humidade provocam desgaste. As turbinas situadas em locais remotos são de difícil acesso.
Dificuldade em prever falhas
Com milhares de componentes, a deteção precoce de falhas é praticamente impossível sem a análise.
Manutenção esporádica
As reparações baseadas em horários levam a custos desnecessários e a tempos de inatividade inesperados durante a época alta.

Como o RapidCanvas pode melhorar a manutenção preditiva

Aquisição de dados

Recolha de dados abrangentes de sensores de turbinas eólicas, incluindo vibração, temperatura e métricas de desempenho.
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Engenharia de recursos

Extrair e refinar caraterísticas relevantes dos dados para permitir uma análise robusta da IA.
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Desenvolvimento de modelos

Treinar e otimizar modelos de aprendizagem automática para identificar com precisão potenciais falhas e anomalias.
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Manutenção Preditiva

Tire partido dos conhecimentos de IA para antecipar problemas futuros e programar intervenções de manutenção de forma proactiva.
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Otimização do desempenho

Utilize as informações baseadas em IA para otimizar a eficiência operacional e maximizar a produção de energia.
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Reduzir os tempos de inatividade através da deteção precoce de avarias

Fiabilidade melhorada
Permite que os problemas sejam identificados atempadamente antes de se tornarem falhas catastróficas e mantém as turbinas a funcionar com a máxima eficiência.
Custos reduzidos
Concentrar-se em reparações selectivas conforme necessário é mais económico do que as revisões de rotina.
Deteção precoce de falhas
As anomalias são detectadas com bastante antecedência para uma ação preventiva.
Insights baseados em dados
Proporcionar uma maior visibilidade do estado e do desempenho dos activos.

Principais indicadores do sector

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Ouvir os nossos clientes

"A Suzlon está em uma jornada para usar big data e IA para reimaginar o futuro do nosso negócio. Estou impressionado com o RapidCanvas como uma plataforma de IA disruptiva que simplificou a jornada da ideia ao protótipo e à produção. A plataforma é fácil de usar e as soluções de IA para casos de uso de turbinas eólicas atendem precisamente às nossas necessidades de negócios."
Suunil Narula
Chefe de Administração, Grupo Suzlon

É difícil manter o desempenho ótimo e minimizar o dispendioso tempo de inatividade das turbinas eólicas

Custos de manutenção elevados
Falta de dados de controlo eficazes
Ambientes operacionais adversos
Dificuldade em prever falhas
Manutenção esporádica
Custos de manutenção elevados
Falta de dados de controlo eficazes
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Manutenção esporádica
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Manutenção esporádica
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Porque é que os clientes escolhem o RapidCanvas para a deteção de avarias em turbinas eólicas

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Resolva necessidades empresariais únicas sem começar do zero; indique o seu problema empresarial e o processo de descoberta da AutoAI irá gerar uma solução de IA correspondente em poucas horas.
Criar IA liderada por especialistas
Utilizar o conhecimento do sector por parte de especialistas em ciência de dados, conforme necessário, para validar em relação aos parâmetros de referência do sector e garantir o desempenho ideal da solução de IA
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