Energia

Aproveitar a AutoAI para uma análise exacta da curva de potência

Simplifique a produção de energia e maximize a eficiência das fontes de energia renováveis com a análise da curva de potência orientada por AutoAI utilizando o RapidCanvas.

As dificuldades de gerir os activos energéticos sem IA

O funcionamento e a manutenção de activos energéticos, como turbinas eólicas e redes eléctricas, são complexos. As equipas enfrentam inúmeros desafios sem a ajuda da IA.
Previsão de falhas
A monitorização manual torna difícil prever com exatidão as falhas do equipamento.
Desfasamento entre a oferta e a procura
A correspondência entre o pico de produção de energia renovável e a procura em tempo real é um desafio.
Manutenção subóptima
A elaboração de estratégias de manutenção baseadas em dados é difícil sem a IA.
Custos elevados
As operações ineficientes aumentam os custos devido ao tempo de inatividade e ao consumo excessivo de energia.

Como a solução de IA RapidCanvas otimiza os ativos de energia

Os algoritmos de IA pré-configurados e testados pela indústria do RapidCanvas ajudam a gerir os activos energéticos de forma mais inteligente

Análise de dados

Os algoritmos processam dados históricos de sensores, contadores, meteorologia e utilização para descobrir padrões.
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Formação de modelos

Os modelos de aprendizagem automática são treinados em diversos conjuntos de dados para efetuar previsões.
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Otimização

Os modelos executam simulações para determinar estratégias óptimas para manutenção, operações e muito mais.
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Saída

Os sistemas de IA fornecem previsões, recomendações e informações aos operadores.
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As vantagens de utilizar o RapidCanvas para a otimização energética

Principais benefícios da gestão de activos eólicos e energéticos com IA
Aumento da eficiência
A IA optimiza o desempenho das turbinas e as operações da rede.
Custos reduzidos
O tempo de inatividade, a manutenção e o desperdício de energia são minimizados.
Fiabilidade reforçada
As previsões de falhas de equipamento evitam interrupções.
Melhoria da produção
A produção de energia é maximizada através de informações de dados.

Principais indicadores do sector

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 sua plataforma é de fácil utilização e as suas soluções de IA para casos de utilização de turbinas eólicas vão precisamente ao encontro das nossas necessidades empresariais.
Suunil Narula
Chefe de Administração, Grupo Suzlon

As dificuldades de gerir os activos energéticos sem IA

Previsão de falhas
Desfasamento entre a oferta e a procura
Manutenção subóptima
Custos elevados
Previsão de falhas
Desfasamento entre a oferta e a procura
Manutenção subóptima
Custos elevados
Previsão de falhas
Desfasamento entre a oferta e a procura
Manutenção subóptima
Custos elevados
Previsão de falhas
Desfasamento entre a oferta e a procura
Manutenção subóptima
Custos elevados
Previsão de falhas
Desfasamento entre a oferta e a procura
Manutenção subóptima
Custos elevados
Previsão de falhas
Desfasamento entre a oferta e a procura
Manutenção subóptima
Custos elevados

Porque é que os clientes escolhem o RapidCanvas para a análise da curva de potência

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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
Aceder a informações comerciais acionáveis
Criar aplicações de dados visuais e interactivas, painéis de controlo e relatórios para apresentar os KPI e os resultados da empresa e monitorizar o desempenho da empresa
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Obter uma solução de IA de ponta a ponta com uma configuração pronta a utilizar para todos os passos, desde a orquestração de dados, preparação de dados, transformações, construção e teste de modelos, até à implementação de modelos e aplicações de dados