Real wind turbines in operation

INDUSTRYNORTH / Eólica

Lee las señales antes de perder rendimiento.

Distingue el clima cambiante de los problemas de equipo. Ayuda a tu equipo a priorizar turbinas y componentes que requieren investigación.

OPERACIÓN REAL · MATERIAL ILUSTRATIVO CON LICENCIACréditos ↗

01 / EL PAQUETE BASE

Una base clara. Valor que puedes evaluar.

Comienza con los activos y datos que importan. Acordamos el alcance y los criterios de éxito antes de construir.

INCLUIDO EN EL ALCANCE ACORDADO

Eólica
Analítica esencial

  • 01Modelos de potencia ajustados por condiciones
  • 02Comportamiento de multiplicadora, generador y rodamientos
  • 03Consistencia de sensores y comparación entre pares
  • 04Prioridades de investigación sustentadas

Evaluación de datos, validación del modelo y entrega en tus herramientas: Power BI, Tableau, aplicaciones propias o CMMS.

Amplía donde tenga sentido.

Módulos opcionales, seleccionados por valor y disponibilidad de datos.

+

Análisis de yaw y pitch

+

Clasificación de hielo y reducción de potencia

+

Diagnóstico de vibraciones del CMS

+

Planificación de campañas de mantenimiento

Datos y alcance técnico

Potencia, viento, temperaturas ambiente y de componentes, estados, alarmas e historial de mantenimiento. El diagnóstico de vibraciones requiere mediciones del CMS.

Una desviación térmica es una señal para investigar. Confirmar causas con evidencia de mantenimiento y validar predicciones con eventos históricos etiquetados.

02 / ASÍ SE VE UN HALLAZGO

Investiga una multiplicadora más caliente

La multiplicadora termina 9.2°C sobre su temperatura esperada ilustrativa bajo condiciones comparables.

EJEMPLO ILUSTRATIVO · NO ES UN RESULTADO DE CLIENTE
WT-07 se aleja de su temperatura baseDATOS ILUSTRATIVOS
WT-07 se aleja de su temperatura base019,138,257,376,4°CD1D6D12Tiempo
EsperadoObservado
D12 · Esperado: 59 °C · Observado: 68,2 °C

Mediciones sintéticas y perfil esperado ilustrativo. Selecciona un punto para ver sus valores.

Ver los datos
TiempoEsperado (°C)Observado (°C)
D15757,3
D258,358,6
D35959,3
D458,759
D557,758,9
D656,358,6
D755,358,8
D85559,6
D955,761,5
D105763,9
D1158,366,4
D125968,2
La potencia aporta contexto adicionalDATOS ILUSTRATIVOS
La potencia aporta contexto adicional0700140021002800kW4812Viento · m/s
EsperadoObservado
12 · Esperado: 2500 kW · Observado: 2250 kW

Puntos ilustrativos tras normalizar densidad del aire y estado operativo; no es una curva de garantía OEM.

Ver los datos
Viento · m/sEsperado (kW)Observado (kW)
4100102
5200204
6380370
7620610
8980925
913901290
1018401660
1123002050
1225002250

03 / DE LA EVIDENCIA A LA DECISIÓN

Observa cómo trabaja la IA.

Explora cada etapa. Ve las fuentes, la propuesta y el punto donde tu equipo decide.

INTELIGENCIA OPERATIVASIMULACIÓN
TUS DATOS. TU EQUIPO AL MANDO.
WT-07

Investiga una multiplicadora más caliente

+9.2°Cdesviación térmica de ejemplo
01

Una señal que merece atención.

La multiplicadora termina 9.2°C sobre su temperatura esperada ilustrativa bajo condiciones comparables.

WT-07 se aleja de su temperatura baseDATOS ILUSTRATIVOS
WT-07 se aleja de su temperatura base019,138,257,376,4°CD1D6D12Tiempo
EsperadoObservado
D12 · Esperado: 59 °C · Observado: 68,2 °C

Mediciones sintéticas y perfil esperado ilustrativo. Selecciona un punto para ver sus valores.

0:00 / 0:40

Datos ilustrativos · documentos de ejemplo · flujo simulado. No son resultados de clientes.

Leer la historia completa

Investiga una multiplicadora más caliente

La multiplicadora termina 9.2°C sobre su temperatura esperada ilustrativa bajo condiciones comparables.

La temperatura se separa a carga comparable. Revisar refrigeración y lubricación [1][2] y después las señales de apoyo. Es una hipótesis, no un diagnóstico confirmado.

  1. Revisar tendencias y condiciones
  2. Consultar el procedimiento aplicable
  3. Documentar hallazgos antes de intervenir

La investigación está lista para planificar.

Explorar los 10 flujos de IA ↗

04 / ANALÍTICA GESTIONADA

Un buen modelo necesita cuidado.

Los equipos cambian. Los sensores derivan. La operación evoluciona. Mantenemos los modelos alineados con esa realidad.

Ver el cuidado de modelos ↗
  1. 01Vigilar calidad de datos y deriva del modelo
  2. 02Investigar cambios antes de reentrenar
  3. 03Validar con periodos reservados y eventos conocidos
  4. 04Revisar versiones, despliegue y reversión
  5. 05Integrar hallazgos del equipo de ingeniería