Siemens Gamesa Renewable Energy ha implementado soluciones avanzadas de inteligencia artificial (IA) y tecnología de drones para optimizar el mantenimiento predictivo de sus turbinas eólicas. Estas innovaciones permiten detectar fallas con mayor anticipación, reducir tiempos de inspección y minimizar costos operativos, contribuyendo a una producción de energía más eficiente y sostenible.
Proyecto Hermes: Transformación Digital en la Inspección de Turbinas
El proyecto Hermes de Siemens Gamesa ha revolucionado la inspección de aerogeneradores mediante el uso de drones autónomos equipados con cámaras de alta resolución. Estos drones capturan aproximadamente 400 imágenes de las palas de cada turbina en solo 20 minutos. Posteriormente, las imágenes son analizadas por algoritmos de IA alojados en la plataforma Microsoft Azure, que identifican posibles daños o defectos en las palas. Este proceso, que anteriormente requería entre 4 y 6 horas de trabajo manual, ahora se realiza en tan solo 34 segundos, mejorando significativamente la eficiencia y precisión de las inspecciones.
Integración de IA y Cloud Computing para Mantenimiento Predictivo
La colaboración con Microsoft a permitido a Siemens Gamesa integrar servicios de IA y computación en la nube para optimizar el mantenimiento de sus turbinas. La plataforma Azure AI procesa las imágenes capturadas por los drones, diferenciando las palas de elementos irrelevantes como el cielo o el agua, y clasificando los defectos por tipo y gravedad. Esta automatización facilita una detección temprana de fallas, reduce el tiempo de inactividad de las turbinas y permite una planificación más precisa de las tareas de mantenimiento.
Blade Integrity Management (BIM): Gestión Integral de la Integridad de Palas
Además del proyecto Hermes, Siemens Gamesa ha desarrollado el programa Blade Integrity Management (BIM), que incluye la herramienta Vision Based Asset Integrity (VBAI). Esta plataforma digital basada en la nube utiliza datos históricos de mantenimiento y técnicas de machine learning para evaluar el estado de las palas, reduciendo el tiempo de análisis de más de 12 horas a menos de 2 horas. El sistema permite priorizar y planificar de forma eficaz las acciones de mantenimiento necesarias, mejorando la confiabilidad y disponibilidad de los activos.
La implementación de tecnologías de inteligencia artificial y drones por parte de Siemens Gamesa representa un avance significativo en el mantenimiento predictivo de turbinas eólicas. Estas innovaciones mejoran la eficiencia operativa, reducen los costos, y contribuyen a una producción de energía más sostenible, alineada con los objetivos globales de transición energética y reducción de emisiones.
Fuentes Consultadas:
- Siemens Gamesa. (2023, febrero). Offshore drones boost wind farm inspection efficiency and reduce CO₂ emissions. Siemens Gamesa. https://www.siemensgamesa.com/global/en/home/explore/journal/2023/02/offshore-drones-wind-farm-co2.html
- Siemens. (2023, mayo 16). Siemens and Microsoft drive industrial productivity with generative artificial intelligence. Siemens Press. https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/siemens-and-microsoft-drive-industrial-productivity-generative-artificial-intelligence
- Siemens. (2023, marzo 7). Siemens and Microsoft to converge Digital Twin Definition Language with W3C Thing Description Standard. Siemens Press. https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/siemens-and-microsoft-converge-digital-twin-definition-language-w3c-thing-description