Desarrolle su Herramienta de Mantenimiento Predictivo Eólico

Cliente: Operador multinacional de parques eólicos offshore con sede en el Mar del Norte. Desafío: La empresa enfrentaba costes operativos excesivos debido a fallos no detectados en los sistemas de transmisión, requiriendo una Herramienta de mantenimiento predictivo para parques eolicos más precisa para evitar intervenciones de emergencia. Solución: Smartbrain proporcionó un equipo de dos ingenieros senior en Matlab especializados en el Predictive Maintenance Toolbox. Trabajando en conjunto con el equipo interno de datos, desarrollaron un algoritmo de detección de anomalías basado en el análisis espectral de vibraciones y temperatura del aceite. El equipo aumentado se encargó de limpiar los datos históricos SCADA, entrenar modelos de clasificación y desplegar la solución compilada para su ejecución en tiempo real. Resultado: La nueva solución permitió identificar el deterioro de los rodamientos con 3 semanas de antelación. Esto resultó en una reducción del 25% en el tiempo de inactividad no planificado y un ahorro estimado de 2 millones de euros anuales en logística de mantenimiento correctivo.

Cliente: Fabricante de turbinas eólicas Tier-1 en Estados Unidos. Desafío: Necesidad de integrar algoritmos avanzados de Machine Learning en su software SCADA existente para mejorar su Herramienta de mantenimiento predictivo para parques eolicos y ofrecer valor añadido a sus clientes. Solución: Se integró un desarrollador Matlab experto en Statistics and Machine Learning Toolbox. El ingeniero trabajó de forma remota, actuando como puente entre el equipo de I+D y el de desarrollo de software. Creó modelos de regresión para predecir la temperatura de los devanados del generador bajo diferentes condiciones de carga y ambientales, detectando desviaciones sutiles indicativas de fallos de aislamiento incipientes. Resultado: El modelo logró una precisión del 94% en la detección temprana de fallos térmicos. La implementación acelerada permitió al cliente lanzar la actualización de software 3 meses antes de lo previsto, asegurando la renovación de contratos de servicio con tres operadores principales.

Cliente: Empresa de consultoría de ingeniería renovable en España. Desafío: El cliente necesitaba procesar terabytes de datos de fatiga estructural para una auditoría de extensión de vida útil, utilizando una Herramienta de mantenimiento predictivo para parques eolicos personalizada, pero carecía de personal con dominio de procesamiento paralelo en Matlab. Solución: Smartbrain suministró un experto en computación paralela con Matlab. El ingeniero refactorizó el código heredado del cliente para aprovechar la ejecución en clústeres y optimizó los algoritmos de cálculo de daño acumulado (Rainflow counting). Se implementaron scripts automatizados para la generación de informes técnicos detallados para cada turbina del parque. Resultado: El tiempo de procesamiento de datos se redujo de semanas a días, logrando una mejora del 600% en la velocidad de cálculo. Esto permitió a la consultora entregar el proyecto a tiempo y asumir dos nuevos proyectos de gran envergadura simultáneamente sin aumentar su plantilla fija.