RSC

La transformación energética requiere de información precisa

UALI la startup que consigue ayudar a las empresas del sector de la energía a realizar inspecciones más eficaces

La transformación energética requiere de información precisa para favorecer, por ejemplo, monitorizar turbinas eólicas en movimiento para realizar inspecciones más eficaces

Este sistema ayuda a optimizar el proceso de inspección de aerogeneradores, reduciendo costes con un mantenimiento inteligente, mediante el uso de robótica e inteligencia artificial. Combinado en una plataforma de visualización de datos permite una evaluación completa del activo, reduciendo el tiempo de operación y garantizando la seguridad, sin comprometer a los trabajadores.

Uali es una solución flexible que inspecciona activos eólicos sin necesidad de frenarlos, a través de la integración de robótica e inteligencia artificial en una plataforma de fácil visualización. La captura de datos con drones proporciona una alternativa dinámica, segura y eficiente para recopilar información de los elementos críticos de una turbina eólica lo cual aumenta la precisión de los datos recopilados y certifica la seguridad de los operadores reduciendo el riesgo que implica escalar a alturas peligrosas.

¿Por qué el servicio Monitoreo de Turbinas Eólicas en Movimiento es tan innovador?

Los parques eólicos son una de las bases fundamentales para la transición energética, sin embargo, los aerogeneradores deben ser detenidos completamente para poder ser inspeccionados, lo cual, además de ser poco eficiente, supone un enorme coste de pérdida de producción.

se pierde un gran porcentaje de la producción de energía al año por tener que frenar las turbinas cada vez que se realizan inspecciones en las palas de los aerogeneradores del modo convencional, un dato no menor si tenemos en cuenta los costos asociados y la pérdida de producción de energía en cada parte”

Ian Bogado, Uali

El uso de drones equipados con cámaras y sensores para inspeccionar las aspas de los aerogeneradores puede reducir el tiempo de inspección y aumentar la eficiencia así como también identificar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas mayores.

Asimismo el uso de análisis de datos y aprendizaje automático para analizar los datos recopilados proporciona información que puede hacer más eficaces las decisiones de mantenimiento. Al utilizar estas tecnologías, los operadores de aerogeneradores pueden ahorrar tiempo y dinero mientras mejoran la confiabilidad y el rendimiento de sus activos.

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